K čemu slouží MCP Server “py-mcp-line”?

py-mcp-line MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) v Pythonu navržená pro standardizovaný přístup AI asistentů, například jazykových modelů, ke zprávám LINE Bota. Server funguje jako most mezi AI klienty a konverzacemi LINE, což umožňuje LLM číst, analyzovat a interagovat s daty z LINE v reálném čase. Je postavený na FastAPI a využívá asynchronní vlastnosti Pythonu pro rychlou odezvu – umožňuje zpracovávat webhook události, validovat data a ukládat zprávy ve strukturovaném formátu JSON. To výrazně zlepšuje vývojářské workflow u projektů vyžadujících analýzu konverzací, vývoj botů nebo integraci dat LINE do širších AI aplikací tím, že zpřístupňuje zdroje LINE, validuje požadavky a zpracovává různé typy zpráv.

Seznam promptů

Seznam zdrojů

• Zdroje zpráv LINE
  • Zpřístupňuje typy zpráv jako zdroje s URI ve tvaru line://<message_type>/data, což umožňuje klientům přístup k různým kategoriím zpráv LINE.
• Popisy zdrojů
  • Každý zdroj obsahuje metadata, například popis a MIME typ, pro správné a efektivní využití dat ze strany klienta.
• Filtrování zpráv
  • Zdroje podporují filtrování podle data, uživatele nebo obsahu, což umožňuje cílené získání konverzačních dat.

Seznam nástrojů

• list_resources
  • Vypíše všechny dostupné typy zpráv a poskytuje klientům URI zdrojů.
• read_resource
  • Načítá a vrací zprávy zvoleného typu s podporou pokročilého filtrování (např. podle data nebo uživatele).

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Analýza konverzačních dat
  • Vývojáři si mohou stáhnout a analyzovat historická data z LINE chatů pro sentiment analýzu, modelování témat nebo poznání chování uživatelů.
• Vývoj chatbotů
  • Umožňuje AI asistentům reagovat na zprávy z LINE a vytvářet tak pokročilé konverzační boty.
• Archivace zpráv
  • Automatizuje ukládání a archivaci zpráv LINE ve formátu JSON, například pro účely souladu nebo záznamů.
• Multimodální integrace dat
  • Podporuje textové, nálepkové i obrázkové zprávy, takže lze analyzovat a zpracovávat různorodá data v konverzacích LINE.

Jak nastavit

Windsurf

Claude

1. Předpoklady: Ujistěte se, že je nainstalován Python 3.8+ a všechny závislosti z requirements.txt.
2. Najděte konfigurační soubor: Na MacOS otevřete ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. Na Windows otevřete %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Přidejte MCP server: Vložte následující JSON úsek do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "line": {
         "command": "python",
         "args": [
           "server.py"
         ],
         "env": {
           "LINE_CHANNEL_SECRET": "your_channel_secret",
           "LINE_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
           "SERVER_PORT": "8000",
           "MESSAGES_FILE": "data/messages.json"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte: Uložte soubor a restartujte Claude Desktop, aby se změny projevily.
5. Ověřte nastavení: Ujistěte se, že MCP server běží a je přístupný z Claude.

Zabezpečení API klíčů

Citlivé údaje ukládejte do proměnných prostředí pomocí klíče env – jak je uvedeno výše – pro zabránění jejich náhodnému zveřejnění.

Cursor

Cline

Jak tento MCP použít uvnitř flowů

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li MCP servery integrovat do vašeho FlowHunt workflow, začněte přidáním komponenty MCP do vašeho flow a jejím propojením s vaším AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP, čímž otevřete konfigurační panel. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "line": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po uložení je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “line” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedeného py-mcp-line nabízí solidní implementaci MCP zaměřenou na přístup ke zprávám LINE s jasným zpřístupněním zdrojů a nástrojů, zabezpečením přes proměnné prostředí a praktickým návodem k nastavení pro Claude. Absence šablon promptů a explicitního sampling/root omezuje širší hodnocení, ale pro analýzu konverzací a integraci botů je funkční a dobře zdokumentovaný.

Skóre MCP

Celkově bych tuto MCP implementaci hodnotil 6.5/10. Pokrývá základní funkce integrace zpráv LINE a je vhodná pro vývojáře potřebující přístup ke konverzačním datům, ale chybí jí pokročilé MCP funkce jako šablony promptů, sampling a podpora roots.