Telegram MCPサーバー

Telegram MCPサーバー

TelegramをFlowHuntおよびMCP互換クライアントと連携し、自動メッセージ送信、チャット管理、AI活用ワークフローを実現。

「Telegram」MCPサーバーは何をする?

Telegram MCPサーバーは、強力なTelegramメッセージングプラットフォームとModel Context Protocol (MCP) を統合し、AIアシスタントやクライアントがTelegramとプログラム的にやり取りできるようにします。Telethonライブラリを活用することで、Telegram内のチャット、メッセージ、グループ、ユーザーとの包括的な自動化や管理が可能です。このサーバーはAIエージェントとTelegram API間のブリッジとして機能し、メッセージ送信、チャット履歴取得、グループ管理などのタスクを実現します。これにより、コミュニケーションの効率化、自動応答、Telegramデータの直接操作がClaudeやCursor、その他MCP互換クライアントなどAIツールから可能になります。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルにはプロンプトテンプレートの記載はありませんでした。

リソース一覧

明記されたMCPリソースプリミティブはドキュメントやファイルに記載されていませんでした。

ツール一覧

  • get_chats(page, page_size): 認証済みユーザーが利用可能なTelegramのチャット・グループのページ分けリストを返します。これにより、クライアントやLLMがユーザーの会話履歴を列挙し、さらに分析やメッセージ送信に活用できます。

ドキュメントには「主要なTelegram/Telethon機能はすべてツールとして利用可能」と記載されていますが、明記されているのはget_chatsのみです。全ツール一覧は現時点のドキュメントでは提供されていません。

このMCPサーバーのユースケース

  • 自動メッセージ送信: AIエージェントがTelegramの個人やグループに対してメッセージ・メディア・ファイルを送信し、通知や自動応答、ブロードキャストを実現します。
  • チャット分析: チャット履歴を取得・分析し、議論の要約、アクションアイテムの抽出、グループや個人会話の感情分析などを行います。
  • グループ管理: グループメンバーや役割、権限をプログラム的に管理し、コミュニティやチーム運営を効率化します。
  • ボット統合: サーバーを介して複雑なワークフローや情報リレー、AI仮想アシスタントとして機能するTelegramボットを運用できます。
  • シームレスなデータ取得: 特定のメッセージ、ファイル、チャット情報を抽出し、外部システム・ダッシュボード・データベースとの連携や高度な自動化を支援します。

セットアップ方法

Windsurf

  1. 前提条件: Node.jsがインストールされ、Windsurfが設定されていることを確認してください。
  2. 設定ファイルの場所: Windsurfの設定または設定ファイルを開きます。
  3. MCPサーバー追加: mcpServersセクションにTelegram MCPサーバーを挿入します:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
  5. セットアップ確認: Windsurfのダッシュボードまたはログでtelegram-mcpが稼働しているか確認します。

APIキーのセキュリティ保護(例)

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "telegram-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_ID": "<your_api_id>",
        "TELEGRAM_API_HASH": "<your_api_hash>",
        "TELEGRAM_SESSION_STRING": "<your_session_string>"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. 前提条件: Claude DesktopまたはClaude互換クライアントがインストールされていることを確認します。
  2. 設定ファイルの場所: claude_desktop_config.jsonファイルを編集します。
  3. MCPサーバー登録:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: JSONファイルを保存し、Claudeを再起動します。
  5. 接続確認: Claudeがtelegram-mcpを検出し接続できるか確認します。

APIキーのセキュリティ保護(例)

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "telegram-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_ID": "<your_api_id>",
        "TELEGRAM_API_HASH": "<your_api_hash>",
        "TELEGRAM_SESSION_STRING": "<your_session_string>"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. 前提条件: Node.jsとCursorエディタをインストールします。
  2. Cursor設定: MCP統合セクションにアクセスします。
  3. Telegram MCPサーバー追加:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. Cursor再起動: 設定を保存しCursorアプリを再起動します。
  5. 接続確認: CursorがTelegram MCPサーバーを認識し接続できるか確認します。

APIキーのセキュリティ保護(例)

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "telegram-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_ID": "<your_api_id>",
        "TELEGRAM_API_HASH": "<your_api_hash>",
        "TELEGRAM_SESSION_STRING": "<your_session_string>"
      }
    }
  }
}

Cline

  1. 前提条件: Clineがインストール・設定されていることを確認します。
  2. 設定ファイルを開く: Clineの設定またはconfigファイルを編集します。
  3. MCPサーバー登録:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: ファイルを保存し、Clineを再起動します。
  5. 確認: ClineインターフェースでTelegram MCPサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーのセキュリティ保護(例)

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "telegram-mcp",
      "args": ["serve"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_ID": "<your_api_id>",
        "TELEGRAM_API_HASH": "<your_api_hash>",
        "TELEGRAM_SESSION_STRING": "<your_session_string>"
      }
    }
  }
}

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

FlowHunt MCPフロー

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定欄に、以下のJSON形式でMCPサーバー詳細を記載します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセス可能となります。“telegram-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLもご利用中のMCPサーバーURLに変更してください。


概要

項目利用状況詳細・特記事項
概要Telegram-MCPをAI自動化用のTelegram-MCPブリッジとして説明。
プロンプト一覧プロンプトテンプレートの記載なし。
リソース一覧明記されたMCPリソースなし。
ツール一覧get_chatsが明記。他は暗黙的だがリストなし。
APIキーのセキュリティAPIキーの設定例あり。
サンプリングサポート(評価上は重要度低)サンプリングサポートの記載なし。

Rootsサポート: 明記なし
サンプリングサポート: 明記なし


Telegram MCPサーバーは6/10と評価します。機能的には堅牢で、セットアップやセキュリティ設定は明確ですが、プロンプトテンプレートやリソース、ツールの全リストのドキュメントが不足しており、高度なMCP統合や可視性の面で改善の余地があります。


MCPスコア

ライセンス有無✅ Apache-2.0
ツールが1つ以上ある
フォーク数73
スター数190

よくある質問

Telegram MCPサーバーとは何ですか?

Telegram MCPサーバーは、TelegramとAIツールの間のブリッジとして機能し、Model Context Protocol (MCP) を通じてチャット・メッセージ・グループ・ユーザーをプログラム制御できます。Claude、Cursor、FlowHuntなどのクライアントから自動化やチャット解析、グループ管理を可能にします。

Telegram MCPサーバーでサポートされている機能は?

主要なTelegramおよびTelethonの機能のほとんどをサポートしており、メッセージ送信、チャット履歴取得、グループ管理などが可能です。明記されているツールはget_chatsのみですが、さらに多くの機能が暗黙的に利用できます。

Telegram MCPサーバーを安全に設定するには?

Telegram APIの認証情報(API ID、API Hash、Session String)は、MCPサーバー設定の環境変数として保存し、ソースコード外で安全に管理してください。

Telegram MCPサーバーの主な利用例は?

自動メッセージ送信、チャット解析、グループ管理、Telegramボットの運用、外部システムと統合するためのTelegramデータ抽出などです。

Telegram MCPサーバーをFlowHuntフローに統合するには?

フローにMCPコンポーネントを追加し、システムMCP設定内でTelegram MCPサーバーのURLや設定をJSON形式で指定します。これによりAIエージェントがMCP経由でTelegramにアクセス可能になります。

TelegramをFlowHuntに接続

FlowHuntの簡単設定Telegram MCPサーバーで、Telegramチャットの自動化・解析・管理を実現。シームレスなAIワークフローや連携を可能にします。

詳細はこちら

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