この記事でわかること

• Lark MCP とは何か — MCP（Model Context Protocol）の基礎と、Lark 公式が提供する MCP サーバー @larksuiteoapi/lark-mcp の正確な位置づけ
• 公式 lark-mcp で AI から操作できる範囲 — メッセージ（IM）・Base（多次元表）・ドキュメント・カレンダー・タスクなど、プリセット別の対応モジュールと収録ツール数
• Claude Code / Cursor / Claude Desktop 別の設定手順 — アプリ作成・権限付与・npx 設定・テナントトークンとユーザートークンの使い分けまで公式一次情報ベースで
• 自社業務に効く自動化レシピ5本 — 問い合わせ集計・議事録の Base 転記・定例レポート生成・承認リマインド・ドキュメント検索
• 権限設計・料金・落とし穴 — スコープ最小化・ユーザートークンの有効期限・レート制限・国際版ドメイン指定など、本番運用で効いてくる注意点

目次

1. 結論 — Lark MCP は「公式提供・無料・数分で繋がる」。要は権限設計と業務の切り出しで差がつく
2. Lark MCP とは — MCP の基礎と公式 lark-mcp の位置づけ
3. 何ができるか — プリセット別の対応モジュールと収録ツール
4. セットアップ手順 — アプリ作成から Claude Code / Cursor / Claude Desktop 設定まで
5. 自動化レシピ5本 — 中小企業の実務に効く使い方
6. lark-cli と MCP の使い分け — どちらをいつ使うか
7. 権限設計・料金・落とし穴 — 本番運用で効いてくる注意点
8. 当社の実例 — lark-cli × MCP で自社業務を9割圧縮した運用の型
9. よくある質問（FAQ）
10. まとめ — 「繋ぐ」より「何を任せるか」を先に決める

結論 — Lark MCP は「公式提供・無料・数分で繋がる」。要は権限設計と業務の切り出しで差がつく

結論を先に述べます。Lark MCP は、Lark を運営する ByteDance が公式に提供する MCP サーバー（npm パッケージ @larksuiteoapi/lark-mcp）であり、Node.js が入っていれば npx 一行で Claude Code・Cursor・Claude Desktop などの AI クライアントに接続でき、追加料金なしで利用できます（Lark 公式 OpenAPI MCP リポジトリ、2026年8月20日確認）。接続すると、AI が Lark のメッセージ送信・Base のレコード読み書き・ドキュメント作成・カレンダー登録・タスク管理といった操作を、あなたのアプリ権限の範囲で直接実行できるようになります。

一方で、実務でつまずくのはインストールではありません。あらかじめ押さえておくべき結論が3つあります。①認証には「テナント（アプリ）権限」と「ユーザー権限」の2系統があり、どちらで繋ぐかで“誰として操作するか”が変わる——個人のカレンダーやメッセージを扱うならユーザートークンが必要です。②AI に渡す権限（スコープ）は最小化すべき——全ツールを一括で開放するのではなく、用途に応じてプリセットや個別ツールで絞り込むのが安全です。③MCP は「繋ぐ」ところがゴールではない——本当の価値は「どの定型業務を AI に任せるか」を切り出す設計にあります。本記事はこの3点を、公式一次情報の設定値と当社の運用経験の両面から具体的に示していきます。なお、Base に特化した API × MCP の自動化実装は姉妹記事の Lark Base API × MCP で自社業務を自動化する で扱っており、本記事はメッセージ・ドキュメント・カレンダーを含むLark MCP 全体のセットアップと活用に踏み込む上位互換ガイドです。

Lark MCP とは — MCP の基礎と公式 lark-mcp の位置づけ

結論として、Lark MCP とは「AI アシスタントが Lark の各機能を“道具”として直接呼び出せるようにする公式の橋渡しソフト」です。まず前提となる MCP から整理します。

MCP（Model Context Protocol）とは

MCP は、AI アシスタント（Claude など）と外部のツール・データソースを標準化された方法で接続するためのオープンな規格です。従来は「AI に社内システムを操作させたい」と思っても、ツールごとに独自の連携コードを書く必要がありました。MCP はこの接続方法を共通化し、「MCP サーバー」を1つ用意すれば、対応する AI クライアント（MCP クライアント）から共通の作法でそのツールを呼び出せるようにします。Claude と Lark を繋いでできることの全体像は Claude × Lark 連携でできること10選 にまとめています。

公式 lark-mcp の正体

Lark MCP（正式には Lark OpenAPI MCP）は、Lark の開発者向け API（Open Platform API）を MCP のツールとしてパッケージ化した公式の MCP サーバーです。GitHub の larksuite/lark-openapi-mcp で公開され、npm には @larksuiteoapi/lark-mcp として登録されています（2026年8月20日確認）。つまり、非公式の有志ツールではなくLark 提供元による純正コンポーネントであることが、業務利用における最大の安心材料です。役割を一言でいえば「Lark の API 群を、AI が理解できる“ツール一覧”に翻訳して差し出す通訳」です。AI が『このチャットにメッセージを送って』と判断したら、lark-mcp が対応する API（im.v1.message.create 等）を実際に叩いてくれます。

加えて、リポジトリには開発者ドキュメントを検索する補助的な MCP（Developer Documentation Retrieval MCP、通称 recall-mcp）も同梱されており、API の仕様を AI に調べさせながら実装を進めることもできます（公式リポジトリ）。Lark Base そのものが中小企業の業務効率をどう変えるかは Lark Base が中小企業の業務効率を変える3つの理由 を先に読むと、本記事の自動化レシピの狙いが掴みやすくなります。

何ができるか — プリセット別の対応モジュールと収録ツール

結論として、公式 lark-mcp は「プリセット」という単位で用途別に必要なツールをまとめて有効化でき、メッセージ・Base・ドキュメント・カレンダー・タスク・連絡先の主要モジュールを AI から操作できます。以下は 公式リポジトリのプリセット一覧で確認した、代表的なプリセットと収録ツール数です（2026年8月20日確認）。

プリセット名	収録ツール数	主な対応モジュール
preset.default（既定）	17	メッセージ / Base / ドキュメント / Wiki / 連絡先
preset.light	6	最小構成（メッセージ / Base / ドキュメント / 連絡先の必須のみ）
preset.im.default	5	メッセージ（チャット作成・メンバー管理・送受信）
preset.base.default	9	Base（多次元表のデータ操作全般）
preset.base.batch	6	Base の一括処理（バルクなデータ更新向け）
preset.doc.default	6	ドキュメント / Wiki / 連絡先（読取・インポート・検索）
preset.task.default	4	タスク（作成・更新・リマインド・メンバー管理）
preset.calendar.default	5	カレンダー（予定の作成・変更・空き時間照会）

出典: Lark 公式 OpenAPI MCP リポジトリ（プリセットリファレンス）（2026 年 8 月 20 日確認）。ツール数・構成はバージョンにより変わる可能性があるため、最新は公式リポジトリでご確認ください。

ポイントは、用途に合わせてプリセットを選ぶだけで「AI に渡す道具の範囲」を制御できることです。たとえば「AI には Base の集計だけ任せたい」なら preset.base.default のみ、「メッセージ送信とカレンダー登録だけ」なら個別ツールを列挙、という具合に絞れます。加えて、プリセットに頼らず -t（--tools）オプションで im.v1.message.create,im.v1.chat.create,preset.calendar.default のように個別ツール名とプリセットを混在指定することもできます（公式リポジトリ）。この「最小権限で繋ぐ」設計こそ、後述する安全な運用の土台になります。

セットアップ手順 — アプリ作成から Claude Code / Cursor / Claude Desktop 設定まで

結論として、セットアップは「①開発者コンソールでアプリを作り App ID / App Secret を取得 → ②必要な権限（スコープ）を付与 → ③AI クライアントの設定ファイルに npx 起動設定を書く」の3ステップです。順に見ていきます。

前提: Node.js を用意する

lark-mcp は Node.js 環境で動きます。まず node -v と npm -v でインストール済みか確認します（未導入なら Node.js の LTS 版を入れます）。npx はパッケージを都度取得して実行するため、事前の npm install は必須ではありません（公式リポジトリ）。

ステップ①: 開発者コンソールでアプリを作成する

Lark 開発者コンソール（国際版は open.larksuite.com）で「カスタムアプリ（自建アプリ）」を作成し、App ID（cli_ で始まる文字列）とApp Secretを控えます。この2つが lark-mcp の認証情報になります。App Secret は API キー相当の秘匿情報なので、設定ファイルに直書きする場合はそのファイルを Git 管理から除外してください。

ステップ②: 必要な権限（スコープ）を付与する

作成したアプリに、用途に応じた権限を開発者コンソールで追加します。たとえばドキュメントを扱うなら docx:document、ユーザー本人として操作するなら offline_access を含める、といった形です（公式リポジトリ）。ここで付けすぎないことが重要です。「メッセージ送信しかしないアプリにドキュメント削除権限まで付ける」ような過剰付与は、そのまま AI に渡す操作範囲を広げてしまいます。

ステップ③: AI クライアントの設定ファイルに登録する

基本形（テナント＝アプリ権限で繋ぐ場合）の設定 JSON は次のとおりです。Claude Desktop・Cursor・Claude Code いずれも、この mcpServers の記法を各クライアントの MCP 設定に書きます（公式リポジトリ）。

{
  "mcpServers": {
    "lark-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@larksuiteoapi/lark-mcp",
        "mcp",
        "-a", "<your_app_id>",
        "-s", "<your_app_secret>",
        "-d", "https://open.larksuite.com"
      ]
    }
  }
}

コマンドラインから直接起動して動作確認するなら、次の一行が最短です。

npx -y @larksuiteoapi/lark-mcp mcp -a <your_app_id> -s <your_app_secret> -d https://open.larksuite.com

ここで国際版 Lark を使う会社は -d https://open.larksuite.com を必ず指定してください。既定のドメインは中国版 Feishu の https://open.feishu.cn であり（公式リポジトリ）、これを省くと「アプリはあるのに繋がらない」状態になりがちです。日本の企業が使う Lark は国際版のため、ドメイン指定が最初のつまずきポイントです。

ユーザー本人として操作したい場合（ユーザートークン）

アプリ権限（テナントトークン）では「アプリ（ボット）としての操作」になります。あなた個人のカレンダーやメッセージを、あなた本人として扱いたい場合はユーザートークンでの認証が必要です。公式ツールにはログイン用のサブコマンドが用意されており、次のようにログインしてブラウザ認証を通します（事前に開発者コンソールでリダイレクト URL を設定します。既定は http://localhost:3000/callback）。

npx -y @larksuiteoapi/lark-mcp login -a cli_xxxx -s yyyyy -d https://open.larksuite.com

その上で、MCP 設定の args に --oauth と --token-mode user_access_token を加えると、ユーザー権限で動作します（公式リポジトリ）。--token-mode は auto（既定）・tenant_access_token・user_access_token の3値で、「アプリとして」か「本人として」かをここで切り替えます。この使い分けは後述の落とし穴セクションで改めて整理します。

自動化レシピ5本 — 中小企業の実務に効く使い方

結論として、MCP 連携が効くのは「人が Lark とチャットや表計算を行き来して手作業でこなしている定型作業」です。当社が自社運用や支援の現場で有効だった代表的なレシピを5本紹介します。いずれも上記のプリセットで実現できる範囲です。

レシピ①: 問い合わせフォーム回答を Base に集計・分類する

フォームやチャットに届いた問い合わせを、AI に読ませて「種別・緊急度・担当」を判定させ、Base の管理テーブルに自動追記します。preset.base.default の範囲で、人手の転記と分類をまとめて肩代わりできます。散在する依頼を Base に集約する考え方は Lark Base が中小企業の業務効率を変える3つの理由 と方向性が同じです。

レシピ②: 会議メモから議事録を整形してドキュメント化する

チャットに書き殴った会議メモを AI に渡し、決定事項・宿題・期限を構造化したうえで Lark ドキュメントとして作成します。preset.doc.default の作成・検索ツールを使えば、「メモ → 清書 → 関連ドキュメントへのリンク付け」までを一気に流せます。

レシピ③: Base の数字を集計して定例レポートをチャットに投稿する

売上・案件・在庫などの Base テーブルを AI に読ませ、週次サマリーを生成して指定チャットに自動投稿します。Base 参照（preset.base.default）とメッセージ送信（preset.im.default）を組み合わせるレシピで、「担当者が毎週手で集計してチャットに貼る」作業がなくなります。当社の自社運用では、この週次集計に毎週かけていた30〜40分の手作業がほぼゼロになりました。経営数字の可視化の全体像は Lark Base API × MCP の自動化記事 も参照してください。

レシピ④: 期限が近いタスク・承認をリマインドする

タスク（preset.task.default）やカレンダー（preset.calendar.default）を参照し、期限が迫っている案件を抽出して担当者にメッセージで通知します。「対応漏れ・二重対応」を人の記憶に頼らず仕組みで止められます。

レシピ⑤: 社内ドキュメント・Wiki を横断検索して回答させる

preset.doc.default の検索ツールを通じて、社内のドキュメントや Wiki を AI に横断検索させ、「あの規定どこ？」に根拠リンク付きで答えさせます。属人化しがちな社内ナレッジの参照を、チャット越しの質問1つに置き換えられます。

これら5本に共通するのは、「AI が賢いから」ではなく「人が Lark 内を往復して手でやっていた転記・集計・通知を機械に寄せる」という発想です。中小企業のデジタル化の最大の障壁が IT 人材・人手の不足である以上（中小企業庁 中小企業白書）、この「手作業の肩代わり」こそが投資対効果の出やすい入口です。実際、民間調査では DX に取り組んだ企業の64% が「失敗した」と回答したとの報告があり（Gron 調査、2026年）、日本企業の DX は個別ツールの導入段階で止まって業務プロセスの見直しまで到達しにくい構造が繰り返し指摘されています（IPA「DX動向」）。だからこそ MCP 連携を「ツールを繋いだ」で終わらせず、上記のような具体的な手作業の置き換えに落とし込めるかどうかが分かれ目になります。AI エージェント導入を業務プロセスの見直しにつなげる段取りは 中小企業 DX 進め方 90日ロードマップ に整理しています。

lark-cli と MCP の使い分け — どちらをいつ使うか

結論として、「AI に自律的に判断・操作させたいなら MCP、決まった処理を確実に回すバッチや CI ならコマンドラインツール（lark-cli 等）」という切り分けが実務的です。両者は競合ではなく役割分担です。

観点	MCP（lark-mcp）	コマンドラインツール
向いている用途	AI に文脈判断させながら操作（対話・自動分類・要約）	決まった手順の定期実行・スクリプト・バッチ処理
呼び出し主体	AI クライアント（Claude / Cursor 等）	人・スケジューラ・CI パイプライン
再現性	対話ごとに判断が変わりうる（柔軟だが非決定的）	同じ入力なら同じ結果（決定的）
典型シーン	「今週の案件を要約してチャットに投げて」	「毎朝9時に在庫表を定形で通知」

実際の運用では両方を併用するのが自然です。当社は、日次の定型通知はスケジュール実行のスクリプトで確実に回しつつ、「不定形な集計・要約・下書き作成」は Claude 経由の MCP に任せています。どちらか一方に寄せる必要はなく、「決まっている処理はコマンド、判断が要る処理は AI」で線を引くと破綻しません。ツール選定全体で Lark をどう位置づけるかは Salesforce・Notion・kintone・Lark の使い分け も参考になります。

権限設計・料金・落とし穴 — 本番運用で効いてくる注意点

結論として、本番運用で効いてくる論点は「①料金」「②最小権限」「③テナント／ユーザートークンの選択」「④ユーザートークンの有効期限」「⑤レート制限とドメイン指定」の5つです。順に押さえます。

① 料金 — MCP 自体は無料。かかるのは Lark プランと AI 側の費用

公式 lark-mcp はオープンソースで、ツール自体に追加料金はありません。実際のコストは (a) Lark のプラン費用、(b) 利用する AI クライアント側の費用の2つです。Lark 側は、Base やドキュメントを扱う API 連携そのものは無料の Starter プラン（20名まで無料）でも開始できますが、扱えるデータ量や自動化の実行回数はプランに依存します（Starter は Base 2,000行/テーブル・自動化1,000回/月、Pro は1人月額 ¥1,420・税抜・年払いで2万行・5万回/月）。プラン別の詳細と隠れコストは Lark 料金 完全ガイド2026、無料でどこまで検証できるかは Lark 無料プランでどこまでできるか にまとめています。

② 最小権限 — AI に渡す道具は絞る

前述のとおり、プリセットや -t オプションで用途に必要なツールだけを有効化します。「とりあえず全部有効」は、AI が誤って想定外の操作（削除・大量送信など）をした場合の被害を広げます。読取中心の業務なら書込・削除系ツールを外す、という発想で最小化してください。

③ テナントトークンか、ユーザートークンか

テナント（アプリ）トークンは「アプリ＝ボットとしての操作」、ユーザートークンは「ログインした本人としての操作」です。全社共通データの集計・投稿はテナント権限、個人のカレンダー・個人宛メッセージの操作は本人のユーザー権限、と用途で選びます。誰の名義で記録が残るかが変わるため、監査・権限の観点で最初に決めておくべき論点です。

④ ユーザートークンの有効期限に注意

ユーザートークンには有効期限があり、期限が切れると再ログインが必要です。当社の運用では、ユーザー権限に依存する自動化は「トークン失効時に気づける監視」とセットで組んでいます。ここを設計しないと「昨日まで動いていた自動化が、トークン切れで静かに止まる」という事故につながります。

⑤ レート制限・ドメイン・トランスポート

API にはレート制限があるため、一度に大量のレコードを回す処理は分割やリトライを前提にします。またドメイン指定（国際版は -d https://open.larksuite.com）は前述のとおり必須級のつまずきポイントです。接続方式は既定の stdio のほか、-m sse / -m streamable でネットワーク経由の起動も選べます（公式リポジトリ）。ログインや接続でつまずいたときの一般的な対処は Lark トラブルシューティング完全ガイド も合わせて確認してください。セキュリティ・権限まわりを社内標準としてどう固めるかは Lark のセキュリティは中小企業でも安全か で扱っています。

当社の実例 — lark-cli × MCP で自社業務を9割圧縮した運用の型

結論として、当社（アウフヘーベンジャパン株式会社・群馬県前橋市）が自社 EC 事業の定型業務を月 240 時間から 24 時間へ 90% 削減できた背景には、「決まった処理はコマンド、判断が要る処理は AI（MCP）」という役割分担がありました（詳細は 自社EC事業の実装記録）。以下は、その経験を MCP 導入の型に落とし込んだ3段階です。

段階1: まず読取系のレシピから始める。最初に AI へ任せたのは「集計」と「要約」でした。Base の数字を読ませて週次サマリーを作らせる、といった壊しようのない読取中心のレシピから入ると、権限も最小で済み、事故のリスクが低い状態で効果を体感できます。

段階2: 書込系は最小権限＋人の確認を挟んで広げる。効果が見えたら、Base への追記やチャット投稿といった書込系に広げます。このとき権限は用途ぶんだけに絞り、当初は「AI が下書き → 人が確認して確定」の一手間を残しました。慣れとログの蓄積に応じて自動化の範囲を段階的に広げるのが安全です。

段階3: 定型はコマンドへ、不定形は MCP へ振り分ける。毎日同じ処理は決定的なスクリプトへ、判断が要る処理は MCP 経由の AI へと役割を分けました。重要なのは順序です。先に全部を AI に任せようとするのではなく、読取 → 確認付き書込 → 役割分担という順で広げる。この順序なら、稟議も「月◯時間の削減実績に対して、かかるのは Lark と AI の費用だけ」という費用対効果の形で通せます。全社展開までの12ヶ月の工程は Lark DX 完全ロードマップ2026 にまとめています。

よくある質問（FAQ）

Q1. Lark MCP とは何ですか？公式のものですか？

A. Lark MCP（Lark OpenAPI MCP）は、Lark を運営する ByteDance が公式に提供する MCP サーバーで、npm パッケージ @larksuiteoapi/lark-mcp として公開されています（公式リポジトリ、2026年8月20日確認）。Lark の API 群を AI が呼び出せる「ツール一覧」に変換する橋渡し役で、非公式の有志ツールではなく提供元による純正コンポーネントです。

Q2. Claude Code や Cursor から Lark を操作するにはどう設定しますか？

A. ①開発者コンソールでアプリを作り App ID / App Secret を取得、②必要な権限を付与、③各クライアントの MCP 設定に npx -y @larksuiteoapi/lark-mcp mcp -a <app_id> -s <app_secret> -d https://open.larksuite.com を登録する、の3ステップです。日本で使う国際版 Lark では -d https://open.larksuite.com の指定を忘れないことが最初のつまずき回避のコツです。

Q3. Lark MCP の利用に追加料金はかかりますか？

A. MCP サーバー自体はオープンソースで追加料金はありません。実費は (1) Lark のプラン費用（無料の Starter でも API 連携は開始可能。ただしデータ量や自動化回数はプラン依存）、(2) 利用する AI クライアント側の費用の2つです。プラン別の詳細は Lark 料金 完全ガイド2026 をご覧ください。

Q4. テナントトークンとユーザートークンはどう使い分けますか？

A. テナント（アプリ）トークンは「アプリ＝ボットとしての操作」、ユーザートークンは「ログインした本人としての操作」です。全社共通データの集計・投稿はテナント権限、個人のカレンダーや個人宛メッセージの操作は本人のユーザー権限、と用途で選びます。ユーザー権限は login サブコマンドでの認証と、設定への --oauth --token-mode user_access_token の追加が必要です。

Q5. lark-cli のようなコマンドラインツールと MCP はどちらを使うべきですか？

A. AI に文脈を判断させながら操作させたいなら MCP、決まった手順を定期実行するバッチや CI ならコマンドラインツールが向いています。両者は競合せず役割分担で、実運用では「定型はコマンド、判断が要る処理は AI」で線を引いて併用するのが現実的です。

まとめ — 「繋ぐ」より「何を任せるか」を先に決める

本記事の要点を整理します。Lark MCP は ByteDance 公式の MCP サーバー @larksuiteoapi/lark-mcp であり、Node.js があれば npx 一行で Claude Code・Cursor・Claude Desktop に接続でき、メッセージ・Base・ドキュメント・カレンダー・タスクを AI から操作できます。プリセットで用途別に道具を絞り込め、国際版は -d https://open.larksuite.com の指定が必須級のコツです。

そして本当の差は設定ではなく設計で付きます。テナント／ユーザートークンの選択・最小権限・トークン監視という安全設計を先に固め、読取 → 確認付き書込 → 役割分担の順で任せる範囲を広げる。この型は、当社が自社事業の月240時間→24時間で実証した、AI 連携を事故なく費用対効果につなげる進め方です。MCP は「繋ぐ」ところがゴールではなく、「どの定型業務を機械に寄せるか」を決めたときに初めて効き始めます。

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記載の仕様・料金は 2026 年 8 月 20 日時点で各公式サイト・公式リポジトリにて確認した情報です。ツールの仕様はバージョンにより変わる可能性があるため、最新の情報は各公式ページをご確認ください。