Kingdee K3Cloud ERP

MCP 伺服器,用於金蝶雲星空(Kingdee K3Cloud)——中國最廣泛使用的 ERP 系統之一。透過自然語言將 AI 助手(Claude Desktop、Cursor、Cline、Cherry Studio 等)連接到金蝶 ERP。

文件

Kingdee K3Cloud MCP

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PyPI version Downloads Python License CI

金蝶云星空 K3Cloud MCP Server,让 AI 助手(Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Continue、Cherry Studio 等任意支持 MCP 协议的客户端)通过自然语言查询和操作金蝶 ERP 系统。标准 PyPI 包,pip installuvx 均可直接运行,无需绑定特定包管理器。

提示:通过 Openclaw 等支持 MCP 的 Agent 平台接入后,可在其支持的 IM 渠道(如微信、Telegram)中用自然语言查库存、查单据,无需打开金蝶网页端。支持 Skill 机制的 AI Agent(Claude Code、Openclaw 等)还可配合 kingdee-k3cloud-skill 获得更佳体验——Skill 为 Agent 注入金蝶表单字段、常用查询模式和工作流知识,大幅减少试错次数,但并非必需,MCP Server 本身即可独立配合任意 MCP 客户端使用全部工具。

┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────┐    ┌──────────────────┐
│  kingdee-k3cloud    │───▶│  kingdee-k3cloud    │───▶│  K3Cloud Web API │
│  -skill             │    │  -mcp               │    │  (金蝶云星空)     │
│  知识库 / 工作流     │    │  执行引擎 / MCP工具  │    │                  │
└─────────────────────┘    └─────────────────────┘    └──────────────────┘
      支持 Skill 的 Agent          所有 MCP 客户端通用

MCP Server for Kingdee K3Cloud ERP. Connect AI assistants to your ERP system via the Model Context Protocol.

功能特性

  • 15 个 MCP 工具:覆盖查询、大数据量导出、新增、提交、审核、反审核、删除、下推等核心操作
  • 通用接口设计:单一 form_id 参数支持物料、客户、销售订单、采购订单等所有表单,无需为每种业务单独配置
  • 高阶查询原语query_bill_all(自动翻页)、query_bill_to_file(流式落盘)、query_bill_range(日期分片),彻底消除模型手动循环的负担
  • 只读/读写模式:可限制 AI 只能查询,防止误操作
  • 自动会话恢复:长时间运行时自动处理会话超时,无需人工干预
  • 多传输协议:支持 stdio(本地)、SSE、streamable-http(远程共享)
  • 标准 Python 包pip install 即可安装,仅需 Python 3.10+,无强制包管理器依赖
  • 类型安全的入参校验:所有工具入参基于类型注解,由 FastMCP 在调用时自动做 Pydantic 运行时校验,参数结构错误会在到达金蝶 API 之前被拦截

5 分钟快速开始

  1. 安装:pip install kingdee-k3cloud-mcp(或用 uvx kingdee-k3cloud-mcp 免安装直接跑)
  2. 在金蝶云星空「第三方系统登录授权」中申请应用 ID/密钥,拿到 5 个必填环境变量(见下方配置
  3. 把变量填进你的 MCP 客户端配置(见下方客户端配置),保存重启
  4. 直接用自然语言提问,例如:
    • 「查一下上周已审核的销售订单,按金额排序」
    • 「XX 物料现在各仓库库存分别是多少」
    • 「把 3 月份所有销售出库单导出成 csv」

快速开始

方式一:pip 安装(推荐,无需 uv)

pip install kingdee-k3cloud-mcp
kingdee-k3cloud-mcp

标准 PyPI 包,仅需 Python 3.10+,不依赖 uv注意:服务启动时必须提供 5 个必填环境变量(KD_SERVER_URLKD_ACCT_IDKD_USERNAMEKD_APP_IDKD_APP_SEC),否则会报错退出。

在 MCP 客户端中使用(推荐,见下方"客户端配置"章节):通过客户端配置的 env 字段传入。

手动测试时,可通过以下任一方式提供环境变量:

# 方式 A:在当前目录创建 .env 文件(服务启动时自动加载)
cp .env.example .env   # 填写真实值后再运行
kingdee-k3cloud-mcp

# 方式 B:在命令行临时导出
export KD_SERVER_URL=https://your-server/k3cloud/
export KD_ACCT_ID=your_acct_id
export KD_USERNAME=your_username
export KD_APP_ID=your_app_id
export KD_APP_SEC=your_app_secret
kingdee-k3cloud-mcp

方式二:uvx 直接运行(免安装)

无需 pip installuvx 会自动创建隔离环境并运行,用法与上面完全一致,把 kingdee-k3cloud-mcp 换成 uvx kingdee-k3cloud-mcp 即可:

cp .env.example .env
uvx kingdee-k3cloud-mcp

方式三:从源码运行

git clone https://github.com/adamzhang1987/kingdee-k3cloud-mcp.git
cd kingdee-k3cloud-mcp
uv sync
uv run kingdee-k3cloud-mcp

配置

复制环境变量模板并填写:

cp .env.example .env
环境变量说明示例
KD_SERVER_URL金蝶服务器地址(必须以 /k3cloud/ 结尾)https://your-server/k3cloud/
KD_ACCT_ID账套 IDyour_acct_id
KD_USERNAME集成用户账号your_username
KD_APP_ID应用 IDyour_app_id
KD_APP_SEC应用密钥your_app_secret
KD_LCID语言(默认 2052 中文)2052
KD_ORG_NUM组织编码(可选)

第三方应用 ID 和密钥需在金蝶云星空管理端的「第三方系统登录授权」中申请。

环境变量配置说明

在金蝶云星空产品中配置第三方系统集成,需按以下步骤获取 5 个环境变量:

1. 登录金蝶云星空管理后台

  1. 使用管理员账号登录金蝶云星空系统,进入「系统管理」菜单下的「第三方系统登录授权」。
  2. 点击新增按钮,进入新增第三方系统登录授权功能页面。
  3. 点击”获取应用 ID”按钮,根据提示跳转到 Open 网站 的第三方系统登录授权页面,点击“新增授权”。
  4. Open 网站用户根据自身信息进行表单填写。
  5. 提交成功后会生成应用信息,复制应用信息填入金蝶云星空产品 - 第三方系统登录授权 - 获取应用 ID - 应用信息框中,点击“确认”按钮。
  6. 配置集成用户。
  7. 点击“保存”按钮,保存成功后点击“生成测试链接”,测试链接是否成功。

注意:当前数据库中心 ID(即账套 ID)可以通过生成测试链接弹出的信息中获取。

2. 获取 KD_SERVER_URL

金蝶服务器地址,格式为 https://your-server/k3cloud/,其中:

  • your-server 为金蝶云星空服务器的域名或 IP 地址
  • 一般以 /k3cloud/ 结尾
  • 示例:https://erp.company.com/k3cloud/

3. 获取 KD_ACCT_ID - 账套 ID

4. 获取 KD_USERNAME - 集成用户账号

使用具有相关模块操作权限的账号,不建议使用管理员账号。建议新建一个专门的集成用户账号,并为其分配所需的模块操作权限。

5. 获取 KD_APP_ID - 应用 ID 和 KD_APP_SEC - 应用密钥

注意:如需查看 APP_SECRET,可随时在应用详情中查看;如遗失,也可通过「重置」功能重新生成。

6. 验证配置

配置完成后,可通过以下命令验证连接:

cd kingdee-k3cloud-mcp
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填写上述 5 个环境变量
uvx kingdee-k3cloud-mcp

如看到「MCP Server running」或类似输出,表示配置成功。


参考文档:金蝶云星空第三方系统集成配置指南

客户端配置

以下所有客户端配置都用 "command": "uvx" 免安装启动;若已 pip install kingdee-k3cloud-mcp,把 "command": "uvx" 改成 "command": "kingdee-k3cloud-mcp" 并删掉 "args" 中的包名(保留其余参数如 --mode readonly)即可,两种方式效果完全一致。

Claude Desktop

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS):

{
  "mcpServers": {
    "kingdee-k3cloud": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kingdee-k3cloud-mcp"],
      "env": {
        "KD_SERVER_URL": "https://your-server/k3cloud/",
        "KD_ACCT_ID": "your_acct_id",
        "KD_USERNAME": "your_username",
        "KD_APP_ID": "your_app_id",
        "KD_APP_SEC": "your_app_secret",
        "KD_LCID": "2052"
      }
    }
  }
}

Claude Code

在项目目录下创建 .mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "kingdee-k3cloud": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kingdee-k3cloud-mcp"],
      "env": {
        "KD_SERVER_URL": "https://your-server/k3cloud/",
        "KD_ACCT_ID": "your_acct_id",
        "KD_USERNAME": "your_username",
        "KD_APP_ID": "your_app_id",
        "KD_APP_SEC": "your_app_secret",
        "KD_LCID": "2052"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf

Cursor:Settings → MCP → Add new MCP Server;Windsurf:编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json。两者配置格式与 Claude Desktop 一致:

{
  "mcpServers": {
    "kingdee-k3cloud": {
      "command": "uvx",
      "args": ["kingdee-k3cloud-mcp"],
      "env": {
        "KD_SERVER_URL": "https://your-server/k3cloud/",
        "KD_ACCT_ID": "your_acct_id",
        "KD_USERNAME": "your_username",
        "KD_APP_ID": "your_app_id",
        "KD_APP_SEC": "your_app_secret",
        "KD_LCID": "2052"
      }
    }
  }
}

Cline / Continue / Cherry Studio 及其他 MCP 客户端

配置结构与上面完全一致——command + args + env,填入相同的 uvx kingdee-k3cloud-mcp 与 5 个环境变量即可。具体填写位置参考各客户端自己的 MCP 配置文档:

  • Cline(VS Code 插件):MCP Servers 面板 → Configure MCP Servers
  • Continue:~/.continue/config.jsonmcpServers 字段
  • Cherry Studio:设置 → MCP 服务器 → 添加服务器

Openclaw(IM / 移动端接入)

Openclaw 是支持 Skill 机制的 Agent 平台,可将本 MCP Server 接入其支持的 IM 渠道(如微信、Telegram),实现"发一句话查金蝶库存/单据"。配置方式同样是标准 MCP Server 声明(command/args/env),具体接入步骤参考 Openclaw 官方文档;配合 kingdee-k3cloud-skill 使用可进一步减少字段试错。IM 渠道的具体支持范围由 Openclaw 平台决定。

SSE 模式(远程共享)

如需多人共用同一个服务实例:

# 启动 SSE 服务(默认端口 8000)
FASTMCP_HOST=0.0.0.0 FASTMCP_PORT=8080 uvx kingdee-k3cloud-mcp --transport sse

客户端连接地址:http://your-server:8080/sse

可通过 MCP_API_KEY 环境变量启用 Bearer Token 鉴权。

可用工具

查询工具(只读模式下可用)

工具说明
query_bill查询单据数据(返回二维数组)
query_bill_json查询单据数据(返回 JSON,字段名作为 key)
count_bill估算查询结果行数,用于大数据量查询前的探测
query_bill_all自动翻页查询直到拉完或达到安全上限,返回合并结果
query_bill_to_file自动翻页并流式写入本地文件(ndjson / csv),适合万行以上导出
query_bill_range按日期自动分片(月/周/日)+ 翻页,适合跨月/跨年查询,支持落盘
view_bill查看单条记录完整详情
query_metadata查询表单字段结构(元数据)

写入工具(读写模式下可用)

工具说明
save_bill保存/新增单据
submit_bill提交单据
audit_bill审核单据
unaudit_bill反审核单据
delete_bill删除单据
execute_operation执行自定义操作(禁用、反禁用等)
push_bill下推单据(如销售订单→发货通知单)

所有工具通过 form_id 参数支持任意表单(物料、客户、供应商、销售订单、采购订单等)。

只读模式

通过 --mode readonlyMCP_MODE=readonly 限制服务器只暴露 8 个查询工具,防止 AI 误操作写入数据。

"args": ["kingdee-k3cloud-mcp", "--mode", "readonly"]

或:

"env": {
  "MCP_MODE": "readonly",
  ...
}

数据权限

MCP Server 本身不实现数据权限模型——它以「第三方系统登录授权」方式接入金蝶云星空,身份固定为 .env 中的 KD_ACCT_ID(账套)+ KD_USERNAME(集成用户)+ KD_ORG_NUM(组织,默认 0)。所有工具调用共享这一个身份,不支持按调用方切换用户,因此 AI 能看到什么数据,完全由这个集成用户在星空里的权限配置决定

在星空侧配置

  1. 使用专用集成用户(参见上文「不建议使用管理员账号」),进入「系统管理」→ 用户管理 → 用户授权
  2. 分配功能权限:允许访问的表单(如 SAL_SaleOrder)+ 允许的操作(查询/新增/提交/审核)
  3. 分配数据权限:可访问的组织范围、数据规则(按客户/部门/业务员等过滤)、字段权限
  4. 如需将查询默认限定在单一组织,可设置 KD_ORG_NUM

MCP 侧的两道补充闸门

这两者是权限的补充,不能替代星空侧的权限配置:

  • --mode readonly / MCP_MODE=readonly:全局禁用所有写入工具
  • MCP_API_KEY:SSE / streamable-http 传输下的连接鉴权(stdio 模式不涉及)

排查:权限问题的两种表现

现象原因处理
报错 500,错误信息原样透传功能权限不足在星空给集成用户补齐对应表单/操作权限
查询不报错,但行数偏少或为空数据规则静默过滤用同一集成用户账号登录星空 Web 端,跑同样的查询条件对比行数,确认是否被权限过滤

⚠️ 第二种情况容易被误判为"该时间段确实没有数据"——count_bill / query_bill* 拿到的是权限过滤后的结果,本身无法区分"真没数据"和"被权限挡了"。

调试

使用 MCP Inspector 可视化调试工具:

uvx mcp dev src/kingdee_k3cloud_mcp/server.py

架构说明

AI 助手(Claude Desktop / Claude Code / Cursor / Cline / Openclaw 等)
        │  MCP 协议
        ▼
kingdee-k3cloud-mcp(本项目)
        │  Kingdee Web API SDK
        ▼
金蝶云星空 K3Cloud

本项目使用官方金蝶 Python SDK(kingdee-cdp-webapi-sdk)与 K3Cloud API 通信,并通过 FastMCP 将其封装为标准 MCP 工具。

适用场景

金蝶 ERP 的 MCP 集成方案不止一种,各有侧重。本项目更适合以下场景:

  • 需要长期稳定运行的生产环境 AI Agent--mode readonly 提供只读边界,RetryableK3CloudApiSdk 内置会话自动恢复(应对长时间运行的超时/断连),无需人工值守重启
  • 数据量较大的查询/导出需求query_bill_all(自动翻页)、query_bill_to_file(流式落盘)、query_bill_range(日期分片)三个高阶原语专门处理万行级数据,避免让模型手写翻页循环
  • 有自定义字段 / 二次开发的金蝶部署query_metadata 工具可让 AI 在查询前自行发现表单的实际字段结构,不依赖预置字段表;配合 kingdee-k3cloud-skill 还可把企业专属的表单/字段/审批流封装成可复用的知识
  • 需要多种接入方式共存:同一个 Server 支持 stdio(本地 IDE)、SSE、streamable-http(远程共享部署),也可作为 Openclaw 工具接入 IM 渠道

如果你的场景是个人轻量试用、追求几分钟内跑通第一次查询,本项目同样支持 pip install 一步安装、开箱即用;具体选哪个方案,取决于你更看重「装上就能用」还是「长期在生产环境里稳定跑」。

为什么选择 MCP 而非直接调用?

让 AI 直接通过 Skill 构造 HTTP 请求访问 ERP,技术上可行,但会引入一系列安全隐患。MCP 的进程隔离模型从根本上解决了这些问题。

凭证不进入 LLM 上下文

MCP Server 以独立进程运行,凭证(KD_APP_SEC、服务器地址、账套 ID)通过环境变量注入,模型永远看不到这些信息。如果改用 Skill 直接调用,凭证必须出现在提示词或对话上下文中,一旦对话日志被导出、上下文被截图,或模型意外将其输出,机密就泄露了。

强制权限边界,而非依赖提示词约束

Skill 是"建议"——模型可能理解有误,也可能被精心构造的输入绕过。MCP Server 的 --mode readonly 则是物理限制:写入工具根本不存在于工具列表中,模型想用也用不了。这是"告诉实习生不要删数据"和"实习生根本没有 DELETE 权限"之间的本质区别。

网络隔离

MCP Server 部署在企业内网(或本机),可直接访问内部 ERP;LLM 运行在云端,从不直接接触内部网络。使用 stdio 传输时,所有 ERP 流量都在本机进程间流转,不经过任何外部网络。

完整的审计链路

每一次工具调用都经过 MCP Server,可在此统一记录操作类型、参数、时间戳和调用来源。直接调用方式下,AI 的每次请求对企业安全团队来说是不可见的黑盒。

最小权限原则

集成用户(KD_USERNAME)可在金蝶系统内被限制为特定模块、只读权限。MCP Server 继承并传递这些限制,LLM 无需感知权限边界,权限边界自然生效。

个人见解

将 LLM 视为不可信的外部调用方(而非可信的内部系统)是正确的零信任设计思路。MCP 层的存在,使 Skill 和 MCP 的职责分离清晰:Skill 负责"什么时候用、怎么用"(策略),MCP 负责"能做什么"(机制)。即使未来模型能力更强,或出现提示词注入攻击,最坏情况下的爆炸半径也被 MCP Server 的权限模型所限定,而不是依赖模型的"自觉"。


配套 Skill(支持 Skill 的 Agent)

kingdee-k3cloud-skill 是面向支持 Skill 机制的 AI Agent(Claude Code、openclaw、hermes 等)的配套 Skill,提供:

  • 常用表单 ID 速查表(BD_MATERIAL、SAL_SaleOrder 等)
  • 已验证字段名列表(避免字段名错误导致 500)
  • 日报、客户查询、销售分析、库存分析、订单追踪等完整工作流

安装后 Agent 可自动掌握金蝶 ERP 的正确查询方式,无需反复试错。

开发

git clone https://github.com/adamzhang1987/kingdee-k3cloud-mcp.git
cd kingdee-k3cloud-mcp
uv sync --dev

make test    # 运行测试(覆盖率报告)
make lint    # ruff check + mypy
make format  # ruff format + fix
make build   # uv build + twine check

安装 pre-commit hooks(可选,与 CI 保持一致):

uv run pre-commit install

贡献者

Contributors

Made with contrib.rocks.

许可证

Apache License 2.0 — 详见 LICENSE