py-mcp-line : Serveur MCP LINE Chat

Que fait le serveur MCP “py-mcp-line” ?

Le py-mcp-line MCP Server est une implémentation en Python du Model Context Protocol (MCP) conçue pour fournir aux assistants IA, tels que les modèles de langage, un accès standardisé aux messages LINE Bot. En servant de passerelle entre les clients IA et les conversations LINE, le serveur permet aux LLMs de lire, analyser et interagir avec les données LINE en temps réel. Construit avec FastAPI et utilisant les fonctionnalités asynchrones de Python pour la réactivité, py-mcp-line permet de traiter les événements webhook, de valider les données et de stocker les messages au format JSON structuré. Cela améliore considérablement les workflows de développement pour les projets nécessitant une analyse conversationnelle, le développement de bots ou l’intégration de données de messagerie LINE dans des applications IA plus larges en exposant les ressources LINE, en validant les requêtes et en gérant divers types de messages.

Liste des prompts

Liste des ressources

• Ressources de messages LINE
  • Expose les types de messages en tant que ressources avec des URI comme line://<message_type>/data, permettant aux clients d’accéder à différentes catégories de messages LINE.
• Descriptions des ressources
  • Chaque ressource inclut des métadonnées telles que la description et le type MIME pour aider les clients à comprendre et à utiliser correctement les données.
• Filtrage des messages
  • Les ressources prennent en charge le filtrage par date, utilisateur ou contenu, permettant une récupération ciblée des données de conversation.

Liste des outils

• list_resources
  • Liste tous les types de messages disponibles et fournit les URI des ressources pour l’accès client.
• read_resource
  • Lit et retourne les messages d’un type spécifié, avec prise en charge du filtrage avancé (par exemple par date ou utilisateur).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse des données conversationnelles
  • Les développeurs peuvent extraire et analyser l’historique des discussions LINE pour une analyse de sentiment, une modélisation des sujets ou des insights sur les comportements utilisateurs.
• Développement de chatbot
  • Permet aux assistants IA d’interagir et de répondre aux messages LINE, facilitant la création de bots conversationnels avancés.
• Archivage des messages
  • Automatise le stockage et l’archivage des messages LINE au format JSON pour des raisons de conformité ou de conservation.
• Intégration de données multimodales
  • Prend en charge les messages texte, sticker et image, permettant l’analyse et le traitement de données variées dans les conversations LINE.

Comment le configurer

Windsurf

Claude

1. Prérequis : Assurez-vous que Python 3.8+ est installé et que toutes les dépendances du requirements.txt sont installées.
2. Localisez le fichier de configuration : Sur MacOS, ouvrez ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. Sur Windows, ouvrez %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Ajoutez le serveur MCP : Insérez l’extrait JSON suivant dans l’objet 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. Enregistrez et redémarrez : Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop pour appliquer les changements.
5. Vérifiez la configuration : Assurez-vous que le serveur MCP fonctionne et soit accessible depuis Claude.

Sécurisation des clés API

Stockez les identifiants sensibles dans des variables d’environnement à l’aide de la clé env comme ci-dessus afin d’éviter toute exposition accidentelle.

Cursor

Cline

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “line” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Sur la base de ce qui précède, py-mcp-line fournit une implémentation MCP solide axée sur l’accès aux messages LINE, avec une exposition claire des ressources et outils, une sécurité basée sur l’environnement et des instructions de configuration concrètes pour Claude. L’absence de templates de prompt et de fonctionnalités explicites d’échantillonnage/root limite la note globale, mais pour l’analyse conversationnelle et l’intégration de bots, il est fonctionnel et bien documenté.

Score MCP

Globalement, j’évaluerais cette implémentation MCP à 6,5/10. Elle couvre les fonctionnalités essentielles pour l’intégration des messages LINE et convient parfaitement aux développeurs ayant besoin d’un accès aux données conversationnelles, mais manque de fonctions MCP avancées comme les templates de prompt, l’échantillonnage et la gestion des racines.