Telegram-MCP-Server-Integration

Was macht der “Telegram” MCP Server?

Der Telegram MCP Server fungiert als Brücke zwischen der Telegram API und KI-Assistenten über das Model Context Protocol (MCP). Er ermöglicht KI-gesteuerten Workflows die direkte Interaktion mit Telegram, sodass Dialoge, Nachrichten, Entwürfe, Lesestatus und mehr verwaltet werden können. Dieser Server befähigt Entwickler dazu, Telegram-Aufgaben zu automatisieren, Messaging-Daten in umfassendere KI-Pipelines zu integrieren und Kommunikationsworkflows zu optimieren. Mit dieser Integration können KI-Clients Nachrichten lesen, organisieren und versenden, Kontakte verwalten und gängige Telegram-Interaktionen automatisieren – das steigert die Produktivität erheblich und macht fortschrittliche Automationsszenarien für Einzelne und Teams möglich.

Liste der Prompts

• Nachrichtenmanagement: Vorlagen zum Abrufen, Organisieren und Zusammenfassen von Chats oder Nachrichten aus Telegram.
• Organisation: Prompts, um Nachrichten und Konversationen zu strukturieren, kategorisieren oder zu priorisieren.
• Kommunikation: Standardisierte Prompts zum Senden, Beantworten oder Weiterleiten von Nachrichten an Kontakte oder Gruppen.

Liste der Ressourcen

• Dialoge: Zugriff auf die aktiven Chats und die Dialoghistorie eines Nutzers.
• Nachrichten: Lesen und Analysieren von Nachrichteninhalten aus ausgewählten Chats.
• Entwürfe: Verwaltung von nicht gesendeten oder gespeicherten Nachrichtenentwürfen in Telegram.
• Lesestatus: Nachverfolgung, welche Nachrichten gelesen oder ungelesen sind.

Liste der Tools

• Dialogmanagement-Tool: Dialoglisten verwalten und abrufen.
• Nachrichten-Sende-/Empfangs-Tool: Nachrichten senden, empfangen oder beantworten.
• Entwurfsmanagement-Tool: Nachrichtenentwürfe abrufen, erstellen oder löschen.
• Lesestatus-Tool: Nachrichten als gelesen oder ungelesen markieren.

Anwendungsfälle für diesen MCP Server

• Automatisierte Chat-Zusammenfassungen: Nutzen Sie den Server, um große Mengen an Chat-Nachrichten abzurufen und zusammenzufassen, damit Nutzer schnell verpasste Konversationen aufholen können.
• Persönlicher Nachrichtenassistent: Automatisieren Sie das Versenden von Routine-Updates, Antworten oder Benachrichtigungen an Telegram-Kontakte mit KI-gesteuerten Prompts.
• Organisation von Kontakten und Gruppen: Chats oder Gruppen kategorisieren und priorisieren, um die Kommunikation effizienter zu managen.
• Entwurfsautomatisierung: Nachrichtenentwürfe automatisch auf Basis von Kalenderereignissen oder Erinnerungen generieren und verwalten.
• Monitoring und Benachrichtigungen: Telegram mit Monitoring-Tools verbinden, um sofortige Alarme oder Statusupdates direkt in Telegram-Chats zu erhalten.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Telegram MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft, indem Sie den MCP-Verbindungsstatus prüfen.

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Suchen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Telegram MCP Server-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Änderungen speichern und Claude neu starten.
5. Integration bestätigen, indem Sie einen Telegram MCP Workflow starten.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Voraussetzungen wie Node.js installiert sind.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgenden MCP-Server-Eintrag ein:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Starten Sie Cursor neu, um die Änderungen zu übernehmen.
5. Testen Sie die Einrichtung, indem Sie eine Verbindung zu Telegram MCP herstellen.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Greifen Sie auf die Cline-Konfigurationsdatei zu.
3. Fügen Sie den Telegram MCP Server hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cline neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der Server aktiv und erreichbar ist.

API-Keys absichern

Um API-Keys abzusichern, nutzen Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@telegram/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_KEY": "${TELEGRAM_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TELEGRAM_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

So stellen Sie sicher, dass sensible Keys nicht im Klartext in Konfigurationsdateien gespeichert werden.

So nutzen Sie diesen 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 tragen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

{
  "telegram-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “telegram-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den gefundenen Informationen bietet der Telegram MCP Server eine robuste Integration mit Telegram für KI-Assistenten, listet MCP-Primitiven (Ressourcen, Tools, Prompts) klar auf und gibt praktische Hinweise zur Einrichtung und Sicherheit. Sampling- und Roots-Support sind nicht dokumentiert. Das Repository ist Open Source und hat Community-Beteiligung.

Unsere Meinung

Dieser MCP Server ist sehr gut dokumentiert und bietet eine klare, praxisnahe Brücke zwischen Telegram und KI-Workflows. Er ist Open Source unter MIT-Lizenz, stellt praxisnahe Automatisierungstools bereit und enthält detaillierte Setup-Anleitungen. Die fehlende Dokumentation zu Sampling/Roots ist ein kleiner Nachteil. Insgesamt ein starker, nützlicher MCP Server für Kommunikationsautomatisierung.

MCP Score