Integrazione con il Server MCP di Telegram

Cosa fa il Server MCP “Telegram”?

Il Server MCP di Telegram funge da ponte tra l’API di Telegram e gli assistenti AI tramite il Model Context Protocol (MCP). Consente ai flussi di lavoro guidati dall’AI di interagire direttamente con Telegram, permettendo la gestione di dialoghi, messaggi, bozze, stati di lettura e altro ancora. Questo server offre agli sviluppatori la possibilità di automatizzare attività su Telegram, integrare i dati di messaggistica in pipeline AI più ampie e semplificare i flussi di comunicazione. Grazie a questa integrazione, i client AI possono leggere, organizzare e inviare messaggi, gestire contatti e automatizzare le interazioni comuni di Telegram, migliorando notevolmente la produttività e abilitando scenari di automazione avanzata per individui e team.

Elenco dei Prompt

• Gestione dei messaggi: Template per recuperare, organizzare e sintetizzare chat o messaggi da Telegram.
• Organizzazione: Prompt per strutturare, categorizzare o dare priorità a messaggi e conversazioni.
• Comunicazione: Prompt standardizzati per inviare, rispondere o inoltrare messaggi a contatti o gruppi.

Elenco delle Risorse

• Dialoghi: Accesso alle chat attive e alla cronologia dei dialoghi di un utente.
• Messaggi: Lettura e analisi del contenuto dei messaggi dalle chat selezionate.
• Bozze: Gestione dei messaggi non inviati o in bozza su Telegram.
• Stati di lettura: Monitoraggio dei messaggi letti o non letti.

Elenco degli Strumenti

• Strumento di gestione dialoghi: Gestisci e recupera gli elenchi dei dialoghi.
• Strumento invio/ricezione messaggi: Invia, ricevi o rispondi ai messaggi.
• Strumento gestione bozze: Accedi, crea o elimina bozze di messaggi.
• Strumento stato di lettura: Segna i messaggi come letti o non letti.

Casi d’uso di questo Server MCP

• Sintesi automatica delle chat: Utilizza il server per recuperare e sintetizzare grandi volumi di messaggi, aiutando gli utenti a recuperare rapidamente le conversazioni perse.
• Assistente personale di messaggistica: Automatizza l’invio di aggiornamenti di routine, risposte o notifiche ai contatti Telegram utilizzando prompt AI.
• Organizzazione di contatti e gruppi: Categorizza e dai priorità a chat o gruppi, facilitando la gestione delle comunicazioni su larga scala.
• Automazione delle bozze: Genera e gestisci automaticamente bozze di messaggi in base a eventi di calendario o promemoria.
• Monitoraggio e alerting: Integra Telegram con strumenti di monitoraggio per ricevere notifiche istantanee o aggiornamenti di stato direttamente nelle chat di Telegram.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Server MCP di Telegram utilizzando il seguente frammento JSON:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione controllando lo stato della connessione MCP.

Claude

1. Installa Node.js se non è già presente.
2. Individua il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi la configurazione del Server MCP di Telegram:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma l’integrazione avviando un workflow MCP di Telegram.

Cursor

1. Assicurati che i prerequisiti come Node.js siano installati.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci la seguente voce MCP server:

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

4. Riavvia Cursor per applicare le modifiche.
5. Testa la configurazione collegandoti a Telegram MCP.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia configurato sul tuo sistema.
2. Accedi al file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il Server MCP di Telegram:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica che il server sia attivo e accessibile.

Proteggere le chiavi API

Per proteggere le chiavi API, utilizza variabili di ambiente nella tua configurazione:

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

Questo garantisce che le chiavi sensibili non siano archiviate in chiaro nei file di configurazione.

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “telegram-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

In base alle informazioni raccolte, il Server MCP di Telegram offre una solida integrazione con Telegram per assistenti AI, elencando chiaramente le primitive MCP (risorse, strumenti, prompt) e fornendo istruzioni pratiche per setup e sicurezza. Il supporto Sampling e Roots non è documentato. Il repository è open source e coinvolge la community.

La nostra opinione

Questo server MCP è ben documentato e offre un ponte chiaro e pratico tra Telegram e i flussi AI. È open source con licenza MIT, fornisce strumenti di automazione reali e include istruzioni dettagliate per la configurazione. La mancanza di documentazione esplicita sul supporto Sampling/Roots è un piccolo difetto. Nel complesso, è un server MCP solido e utile per l’automazione della comunicazione.

Valutazione MCP