让 AI 客户端通过 MCP 调用 AskTable

AskTable 的 MCP Server 把问数和管理能力按 Model Context Protocol 暴露成工具，让 Claude、MCP Inspector 等支持 MCP 的 AI 客户端直接调用。它是单一 server（名字 asktable），共 43 个工具。MCP 不绕过 AskTable 的权限：客户端能调什么，仍由 API-Key 类型和项目权限决定。

开始前

一个 AskTable 项目和项目 API-Key。只要问数用 asker；要调管理类工具用 admin。
创建位置：左侧主导航 → 「设置」 → 「API-Key」 → 「创建 API-KEY」，弹窗里选类型。
客户端支持 Streamable HTTP 或 stdio。生产接入用 HTTP。
地址要先确认清楚，三种部署不一样，见下。
界面入口：底部头像 → 「文档」 → 「MCP 服务」，会按当前部署打开对应地址。

操作步骤

确认你的 MCP 地址

部署方式	地址
SaaS（cloud.asktable.com）	`https://mcp.asktable.com/`
私有部署，一体化镜像（容器内 nginx 反代 `/mcp/`）	`https://<你的 AskTable 站点>/mcp/`
私有部署，独立 `asktable-mcp` 容器	`http://<mcp-host>:8690/`

独立容器的 HTTP transport 接受任意路径，不要求 /mcp/ 前缀；一体化镜像对外只暴露 /mcp/，nginx 会剥掉前缀再转给 8690。

在客户端里填地址和 Key

Streamable HTTP 的配置（字段名以你的客户端为准）：

{
  "mcpServers": {
    "asktable": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.asktable.com/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Authorization 头是必传的。服务端每个请求构造独立的客户端实例，不跨租户持有状态。

确认客户端能列出工具

连上后让客户端列出工具，应该看到 43 个。按域分组如下：

域	工具	数量
datasource	`datasource_list`、`datasource_get`、`datasource_create`、`datasource_update`、`datasource_delete`、`datasource_upload_file`、`datasource_test_connection`	7
meta	`datasource_meta_get`、`datasource_meta_export`、`meta_sync`、`meta_import`	4
training	`training_pair_list`、`training_pair_create`、`training_pair_update`、`training_pair_delete`	4
field	`field_set_visibility`、`field_set_description`、`field_set_ai_value_index`	3
table	`table_set_description`	1
role	`role_list`、`role_get`、`role_create`、`role_update`、`role_delete`	5
policy	`policy_list`、`policy_get`、`policy_create`、`policy_update`、`policy_delete`	5
chat	`chat_ask`、`chat_followup`	2
conversation	`conversation_list`、`conversation_get`、`conversation_delete`	3
data_agent	`data_agent_list`、`data_agent_get`、`data_agent_create`、`data_agent_update`、`data_agent_delete`	5
project	`project_get`、`project_preference_get`、`project_update`、`project_preference_update`	4

列表类工具接受 page 和 size（size 上限 200），不传就走后端默认。

用 chat_ask 问一次，再用 chat_followup 追问

让客户端调用 chat_ask 发起提问。需要多轮时用 chat_followup 接上一次的对话。客户端提供 progressToken 时，这两个工具会在每次轮询之间发进度通知。删除类工具（*_delete）的入参强制要求 confirm 为 true，不传会被判为参数错误。

本机调试时改用 stdio

需要单独调试或用 MCP Inspector 时，在 mcp/ 目录下起 stdio：

bun src/main.ts --stdio

stdio 模式下 Key 从环境变量取：

export ASKTABLE_API_URL='https://<你的 AskTable 站点>'
export ASKTABLE_API_KEY='YOUR_API_KEY'

服务端用 ASKTABLE_API_URL 指向 AskTable 的 API，默认值是 https://api.asktable.com；一体化镜像里它被设为 http://127.0.0.1:8688，走同容器 localhost。

上生产前收口凭证

客户端配置文件通常会被同步或备份。生产环境用客户端的密钥管理能力注入 Authorization，不要把 Key 明文留在配置仓库里。Key 泄露时立即到「设置」 → 「API-Key」删除该 Key 并重建。

关键约束

项目	值或默认	在哪里改
server 名称与工具数	单一 `asktable`，43 个工具	无界面开关
云端地址	`https://mcp.asktable.com/`	底部头像 → 「文档」 → 「MCP 服务」
私有部署（一体化镜像）	`<你的站点>/mcp/`	见私有部署（Docker）
私有部署（独立容器）	`http://<mcp-host>:8690/`	容器的 `ports` 与 `ASKTABLE_API_URL`
认证	`Authorization: Bearer <API-Key>`，必传	客户端配置
`ASKTABLE_API_URL`	默认 `https://api.asktable.com`	MCP 容器的环境变量
列表分页 `size`	上限 200，不传走后端默认	工具入参
删除类工具	必须显式传 `confirm: true`	工具入参
审计日志	每次调用写一行 JSON 到 stderr，Key 只留 sha256 前 16 位	容器日志
生产传输方式	Streamable HTTP；stdio 只用于本机调试	启动参数

出问题怎么判断

现象	判定条件	处理
客户端报 `InvalidRequest`	服务端把 HTTP 401 或 404 映射成这个错误	检查 `Authorization` 头是否带 `Bearer` 前缀、Key 是否有效、URL 是否写对
客户端报 `InvalidParams`	服务端把 HTTP 422 映射成这个错误	参数类型或必填项不对，按工具 schema 改正
客户端报 `InternalError`	上游返回其他状态码	看错误对象里保留的 `httpStatus`；再到 AskTable 服务日志里按时间关联
调 `*_delete` 报参数错误	入参里没有 `confirm: true`	显式传 `confirm: true`
独立容器连不上	`http://<mcp-host>:8690/` 不通	确认容器端口已发布、`ASKTABLE_API_URL` 指向可访问的后端
一体化镜像里 `/mcp/` 404	容器内 8690 没起来	看容器内 `mcp-server` 进程与 nginx 反代配置
调 `meta_sync` 立刻返回 `{"status":"triggered"}`	没传 `wait`	这是预期行为；要等结果就传 `wait`、`poll_interval_ms`、`max_attempts`
列表工具返回的条数少于预期	没传 `size`，走了后端默认分页	显式传 `size`（上限 200）和 `page`
客户端一直收不到进度	客户端没提供 `progressToken`	进度通知只在客户端带 `progressToken` 时发送

下一步

在终端里直接操作 AskTable：命令行工具
自己处理请求和响应，不经过 AI 客户端：OpenAPI
私有部署单独跑 MCP 容器：私有部署（Docker）

部署与运维

选择接入方式

飞书机器人

网页嵌入

开发与自动化

定时分析报告

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