workflow-cli 0.5.22

公司工作流 CLI 工具 —— 提升日常工作效率

wf-cli

公司工作流 CLI 工具 —— 提升日常工作效率的命令行助手。

功能

命令	说明
wf-cli workspace	管理工作空间（创建/下载/新增文档类型/更新模板）
wf-cli doc	基于模板交互式生成文档
wf-cli sync	与飞书云盘双向同步文件
wf-cli config	查看和修改 CLI 配置
wf-cli info	显示版本和当前工作环境状态

环境要求

• Python >= 3.10（未安装请参考下方指引）
• Node.js（lark-cli 依赖 npm 安装）

Python 安装指引

检查是否已安装：

python3 --version
# 或 Windows 上：
python --version

如果未安装或版本低于 3.10：

平台	安装方式
macOS	brew install python@3.13（推荐）或从 python.org 下载安装包
Windows	从 python.org 下载安装包，安装时勾选「Add Python to PATH」
Linux	sudo apt install python3.13（Ubuntu/Debian）或 sudo dnf install python3.13（Fedora）

💡 推荐安装 Python 3.11+，可直接使用内置的 tomllib，无需额外依赖。

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第一步：安装 workflow-cli

macOS（推荐 pipx）

# 安装 pipx（如果没有）
brew install pipx
pipx ensurepath

# 安装或升级 workflow-cli（已安装则升级到最新版）
pipx install workflow-cli || pipx upgrade workflow-cli

Windows

# 方式一：安装或升级（已安装则升级到最新版）
pip install --upgrade workflow-cli

# 如果提示 wf-cli 命令找不到，将以下路径加入系统 PATH：
# C:\Users\用户名\AppData\Roaming\Python\Python3xx\Scripts

Linux（推荐 pipx）

# 安装 pipx（如果没有）
sudo apt install pipx
pipx ensurepath

# 安装或升级 workflow-cli（已安装则升级到最新版）
pipx install workflow-cli || pipx upgrade workflow-cli

通用方式（虚拟环境）

pip install workflow-cli

其他常用命令

操作	pipx	pip
安装	pipx install workflow-cli	pip install workflow-cli
升级	pipx upgrade workflow-cli	pip install --upgrade workflow-cli
卸载	pipx uninstall workflow-cli	pip uninstall workflow-cli
查看信息	pipx list	pip show workflow-cli

💡 MCP 依赖现已默认包含，pip install workflow-cli 即可，无需额外 [mcp]。安装后会自动生成 ~/.wfcli/config.toml。

---

⚠️ 第二步：安装并配置飞书 CLI

workflow-cli 的飞书云盘功能依赖 lark-cli，没有它 workspace/sync 等命令无法使用。

2.1 安装 lark-cli

npm install -g lark-cli

详细安装指南：https://open.feishu.cn/document/no_class/mcp-archive/feishu-cli-installation-guide.md

2.2 配置并授权（只需一次）

先运行 wf-cli config show 确认 ~/.wfcli/config.toml 已生成。

Step 1 — 初始化 lark-cli（创建飞书应用）：

lark-cli config init --new

该命令会输出一个验证 URL，复制在浏览器中打开完成飞书登录，配置自动完成。

Step 2 — 授权云盘权限：

lark-cli auth login --domain drive

浏览器中确认云盘权限即可。需要的权限范围见 ~/.wfcli/config.toml 的 [feishu.scopes] 段。

2.3 验证

lark-cli auth status
lark-cli auth scopes

---

第三步：同步云盘工作空间到本地

lark-cli 授权成功后，将飞书云盘上的工作空间下载到本地：

wf-cli workspace pull

💡 下载完成后就可以开始写文档了：wf-cli doc generate

AI 应用 MCP 集成

安装后，wf-cli 可以作为一个 MCP Server 被 AI 应用（Claude Desktop、WorkBuddy 等）调用，让 AI 直接操作飞书工作空间和文档。

安装

平台	命令
macOS (pipx)	pipx install workflow-cli
Windows (pip)	pip install workflow-cli

获取 wf-cli-mcp 路径

AI 应用配置需要知道 wf-cli-mcp 命令的完整路径。

macOS (pipx)：

# 查找路径
which wf-cli-mcp
# 通常是: /Users/<用户名>/.local/bin/wf-cli-mcp

macOS (pip/venv)：

# 在虚拟环境中
which wf-cli-mcp
# 通常在: <venv目录>/bin/wf-cli-mcp

Windows (pip)：

where wf-cli-mcp
# 通常是: C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\Python\Python3xx\Scripts\wf-cli-mcp.exe

配置 AI 应用

将以下 JSON 添加到对应应用的 MCP 配置中（注意替换路径）：

Claude Desktop

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，添加：

{
  "mcpServers": {
    "workflow-cli": {
      "command": "/Users/<用户名>/.local/bin/wf-cli-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Windows 用户注意：路径用 \\ 或单个 /：

{
  "mcpServers": {
    "workflow-cli": {
      "command": "C:/Users/<用户名>/AppData/Roaming/Python/Python314/Scripts/wf-cli-mcp.exe",
      "args": []
    }
  }
}

WorkBuddy

与 Claude Desktop 格式相同，填入 WorkBuddy 的 MCP 配置面板。

Cursor / VS Code

在项目根目录创建 .cursor/mcp.json 或 .vscode/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "workflow-cli": {
      "command": "/Users/<用户名>/.local/bin/wf-cli-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

可用 MCP Tools

配置成功后，AI 应用可以使用以下工具：

Tool	功能
workspace_list	列出云盘所有工作空间
workspace_create	创建新工作空间（含目录和模板）
workspace_pull	下载工作空间到本地
doc_list_types	列出工作空间可用的文档类型
doc_get_template	获取模板结构、AI 执行指令和自检清单
doc_generate	将 AI 生成的文档保存到工作空间
sync_push	提交本地文件到云盘
sync_pull	从云盘同步更新到本地
sync_status	查看本地与云盘的同步差异
config_show	查看当前配置
get_info	显示版本、Python 环境和 lark-cli 状态

验证 MCP 是否正常

# 查看帮助（确保 mcp 子命令存在）
wf-cli mcp --help

# 用 MCP Inspector 测试（需要 Node.js）
npx @modelcontextprotocol/inspector wf-cli-mcp

快速开始

基础命令

操作	macOS/Linux	Windows
查看帮助	wf-cli --help	wf-cli --help
查看版本	wf-cli --version	wf-cli --version
查看状态	wf-cli info	wf-cli info

配置

操作	macOS/Linux	Windows
查看配置	wf-cli config show	wf-cli config show
修改飞书 token	wf-cli config set feishu.root_folder_token <token>	wf-cli config set feishu.root_folder_token <token>

工作空间

操作	macOS/Linux	Windows
列出云盘工作空间	wf-cli workspace list	wf-cli workspace list
下载到本地	wf-cli workspace pull	wf-cli workspace pull
创建工作空间	wf-cli workspace create <名称>	wf-cli workspace create <名称>

文档

操作	macOS/Linux	Windows
生成文档	wf-cli doc generate	wf-cli doc generate
查看可用类型	wf-cli doc list	wf-cli doc list

同步

操作	macOS/Linux	Windows
提交到云盘	wf-cli sync push <文件>	wf-cli sync push <文件>
从云盘更新	wf-cli sync pull	wf-cli sync pull
查看同步状态	wf-cli sync status	wf-cli sync status

配置

配置文件位于 ~/.wfcli/config.toml（TOML 格式），首次运行时自动生成默认配置。

可配置项：

配置项	说明	默认值
feishu.root_folder_token	飞书云盘工作空间根目录 token	已预设
workspace.default_local_dir	默认本地下载路径	~/workspaces
update.enabled	是否启用自动更新	true
update.check_interval_days	更新检查间隔（天）	1

Python 3.10 用户注意

Python 3.10 不内置 tomllib，请安装时带上 toml 额外依赖：

pip install workflow-cli[toml]

Python 3.11+ 用户无需额外操作。

许可证

MIT