텔레그램 MCP 서버

“텔레그램” MCP 서버란 무엇을 하나요?

텔레그램 MCP 서버는 텔레그램 메신저 플랫폼의 강력한 기능을 Model Context Protocol(MCP)과 통합하여 AI 어시스턴트와 클라이언트가 텔레그램과 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있게 합니다. Telethon 라이브러리를 활용하여, 이 서버는 텔레그램 내 채팅, 메시지, 그룹, 사용자 간의 자동화 및 관리 작업을 포괄적으로 지원합니다. AI 에이전트와 텔레그램 API를 연결하는 다리 역할을 하며, 메시지 전송, 채팅 기록 조회, 그룹 관리 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 커뮤니케이션을 간소화하고 자동 응답, 텔레그램 데이터 직접 쿼리 및 수정 도구 제공으로 개발 워크플로우를 대폭 향상시킵니다. Claude, Cursor 등 MCP 호환 클라이언트와 함께 사용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

명시적인 MCP 리소스 프리미티브가 문서나 README에서 확인되지 않았습니다.

도구 목록

• get_chats(page, page_size): 인증된 사용자가 접근 가능한 텔레그램 채팅 및 그룹의 페이지별 목록을 반환합니다. 이를 통해 클라이언트와 LLM이 사용자의 대화 내역을 열람·선택하여 추가 분석이나 메시징에 활용할 수 있습니다.

문서에 “모든 주요 텔레그램/Telethon 기능을 도구로 제공한다"고 되어 있으나, get_chats만 명확히 언급되어 있습니다. 전체 도구 목록은 문서에 제공되어 있지 않습니다.

MCP 서버 활용 사례

• 자동 메시지 발송: AI 에이전트가 텔레그램의 개인 또는 그룹에 메시지, 미디어, 파일을 전송하여 자동 알림, 응답, 방송을 지원합니다.
• 채팅 분석: 채팅 기록을 불러와 토론 요약, 액션 아이템 추출 또는 그룹/개인 대화의 감정 분석 등 다양한 분석이 가능합니다.
• 그룹 관리: 커뮤니티나 팀 운영을 위해 그룹 멤버십, 역할, 권한을 프로그래밍적으로 관리할 수 있습니다.
• 봇 통합: 복잡한 워크플로우 수행, 정보 중계, AI 기반 가상 비서 역할을 하는 텔레그램 봇을 운영할 수 있습니다.
• 데이터 연동: 특정 메시지, 파일, 채팅 정보를 추출하여 외부 시스템, 대시보드, 데이터베이스와 연동하는 고급 자동화가 가능합니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있고 Windsurf가 구성되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일 찾기: Windsurf의 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 서버 추가: mcpServers 섹션에 텔레그램 MCP 서버 항목을 추가합니다.

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "telegram-mcp",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 설정 확인: Windsurf 대시보드 또는 로그에서 telegram-mcp가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 설정(예시)

{
  "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. 사전 준비: Claude Desktop 또는 Claude 호환 클라이언트가 설치되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일 찾기: claude_desktop_config.json 파일을 편집합니다.
3. MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "telegram-mcp",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 확인: Claude가 telegram-mcp를 인식하고 연결되는지 확인하세요.

API 키 보안 설정(예시)

{
  "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. 사전 준비: Node.js와 Cursor 에디터를 설치하세요.
2. Cursor 설정 열기: MCP 통합 섹션에 접근합니다.
3. 텔레그램 MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "telegram-mcp",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Cursor 재시작: 설정을 저장하고 Cursor 앱을 재시작하세요.
5. 확인: Cursor에서 텔레그램 MCP 서버가 연결되는지 확인하세요.

API 키 보안 설정(예시)

{
  "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. 사전 준비: Cline이 설치되어 있고 구성되어 있어야 합니다.
2. 설정 파일 열기: Cline 설정 또는 구성 파일을 편집합니다.
3. MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "telegram-mcp",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 확인: Cline 인터페이스에서 텔레그램 MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 설정(예시)

{
  "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>"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. 실제 사용 시 “telegram-mcp"를 MCP 서버의 실제 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

Roots 지원: 명시적 언급 없음
샘플링 지원: 명시적 언급 없음

텔레그램 MCP 서버의 평점은 6/10입니다. 기능적으로 견고하며, 설치와 보안 안내가 명확하지만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, 전체 도구 목록 문서화가 부족해 고급 MCP 통합 및 투명성 측면에서 아쉬움이 있습니다.

MCP 점수