py-mcp-line: LINE Chat MCP Server

Was macht der “py-mcp-line” MCP-Server?

Der py-mcp-line MCP-Server ist eine Python-basierte Implementierung des Model Context Protocol (MCP) und wurde entwickelt, um KI-Assistenten wie Sprachmodelle einen standardisierten Zugriff auf LINE-Bot-Nachrichten zu ermöglichen. Als Brücke zwischen KI-Clients und LINE-Konversationen können LLMs damit LINE-Daten in Echtzeit lesen, analysieren und darauf reagieren. Gebaut mit FastAPI und unter Verwendung asynchroner Python-Funktionen für hohe Reaktionsfähigkeit, verarbeitet py-mcp-line Webhook-Events, validiert Daten und speichert Nachrichten im strukturierten JSON-Format. Dies verbessert Entwicklungs-Workflows für Projekte, die Konversationsanalyse, Bot-Entwicklung oder die Integration von LINE-Messaging-Daten in größere, KI-getriebene Anwendungen erfordern, indem LINE-Ressourcen bereitgestellt, Anfragen validiert und verschiedene Nachrichtentypen verarbeitet werden.

Liste der Prompts

Liste der Ressourcen

• LINE-Nachrichtenressourcen
  • Stellt Nachrichtentypen als Ressourcen mit URIs wie line://<message_type>/data bereit, wodurch Clients auf verschiedene Kategorien von LINE-Nachrichten zugreifen können.
• Ressourcenbeschreibungen
  • Jede Ressource enthält Metadaten wie Beschreibung und MIME-Typ, um Clients die korrekte Nutzung der Daten zu erleichtern.
• Nachrichten-Filterung
  • Ressourcen unterstützen die Filterung nach Datum, Benutzer oder Inhalt, was eine gezielte Abfrage von Konversationsdaten ermöglicht.

Liste der Tools

• list_resources
  • Listet alle verfügbaren Nachrichtentypen auf und stellt die Ressourcen-URIs für den Zugriff bereit.
• read_resource
  • Liest und gibt Nachrichten eines bestimmten Typs zurück, einschließlich fortschrittlicher Filterung (z.B. nach Datum oder Benutzer).

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Konversationsdatenanalyse
  • Entwickler können historische LINE-Chatdaten abrufen und analysieren, z.B. für Sentimentanalyse, Topic Modeling oder Einblicke in das Nutzerverhalten.
• Chatbot-Entwicklung
  • Ermöglicht KI-gesteuerten Assistenten die Interaktion mit und das Reagieren auf LINE-Nachrichten – für anspruchsvolle Konversationsbots.
• Nachrichtenarchivierung
  • Automatisiert die Speicherung und Archivierung von LINE-Nachrichten im JSON-Format – z.B. für Compliance oder Dokumentationszwecke.
• Multimodale Datenintegration
  • Unterstützt Text-, Sticker- und Bildnachrichten und ermöglicht damit Analyse und Verarbeitung vielfältiger Datentypen in LINE-Konversationen.

Einrichtung

Windsurf

Claude

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Python 3.8+ installiert ist und alle Abhängigkeiten aus requirements.txt installiert wurden.
2. Konfigurationsdatei finden: Unter MacOS öffnen Sie ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. Unter Windows öffnen Sie %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. MCP-Server hinzufügen: Fügen Sie folgendes JSON-Snippet in das Objekt mcpServers ein:

   {
     "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. Speichern und Neustarten: Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude Desktop neu, um die Änderungen zu übernehmen.
5. Einrichtung prüfen: Stellen Sie sicher, dass der MCP-Server läuft und von Claude aus erreichbar ist.

API-Keys absichern

Speichern Sie sensible Zugangsdaten in Umgebungsvariablen über den Schlüssel env, wie oben gezeigt, um versehentliche Offenlegung zu vermeiden.

Cursor

Cline

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und hat Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten. Denken Sie daran, “line” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL.

Übersicht

Basierend auf den obigen Punkten bietet py-mcp-line eine solide MCP-Implementierung mit Fokus auf den Zugriff auf LINE-Nachrichten, klarer Ressourcen- und Toolbereitstellung, sicherer Umgebungskonfiguration und praxisnaher Anleitung für Claude. Das Fehlen von Prompt-Templates und expliziten Sampling-/Root-Features begrenzt die Gesamtbewertung, doch für Konversationsanalyse und Bot-Integration ist es funktional und gut dokumentiert.

MCP-Bewertung

Insgesamt bewerte ich diese MCP-Implementierung mit 6,5/10. Sie deckt die Kernfunktionen für die Integration von LINE-Nachrichten ab und eignet sich gut für Entwickler, die Konversationsdatenzugriff benötigen, bietet aber keine erweiterten MCP-Features wie Prompt-Templates, Sampling oder Roots-Unterstützung.