py-mcp-line: LINE Chat MCP Server

Wat doet de “py-mcp-line” MCP Server?

De py-mcp-line MCP Server is een op Python gebaseerde implementatie van het Model Context Protocol (MCP), ontworpen om AI-assistenten, zoals taalmodellen, gestandaardiseerde toegang te bieden tot LINE Bot-berichten. Door op te treden als brug tussen AI-clients en LINE-gesprekken, stelt de server LLM’s in staat om LINE-data in realtime te lezen, analyseren en ermee te interacteren. Gebouwd met FastAPI en gebruikmakend van asynchrone Python-functionaliteit voor een snelle respons verwerkt py-mcp-line webhookgebeurtenissen, valideert data en slaat berichten op in gestructureerd JSON-formaat. Dit verbetert ontwikkelworkflows aanzienlijk voor projecten die conversatie-analyse, botontwikkeling of integratie van LINE-berichten in bredere AI-toepassingen vereisen, door het beschikbaar stellen van LINE-resources, valideren van verzoeken en het afhandelen van diverse berichttypen.

Lijst van Prompts

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

• LINE Message Resources
  • Stelt berichttypen beschikbaar als resources met URI’s zoals line://<message_type>/data, zodat clients toegang krijgen tot verschillende categorieën LINE-berichten.
• Resourcebeschrijvingen
  • Elke resource bevat metadata zoals een beschrijving en MIME-type om clients te helpen de data correct te interpreteren en gebruiken.
• Berichtfiltering
  • Resources ondersteunen filtering op datum, gebruiker of inhoud, waardoor gerichte conversatie-data kan worden opgehaald.

Lijst van Tools

• list_resources
  • Geeft alle beschikbare berichttypen weer en biedt resource-URI’s waarmee clients toegang krijgen.
• read_resource
  • Leest en retourneert berichten van een opgegeven type, met ondersteuning voor geavanceerde filtering (bijv. op datum of gebruiker).

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruiksscenario’s voor deze MCP-server

• Conversatie Data-analyse
  • Ontwikkelaars kunnen historische LINE-chatdata ophalen en analyseren voor sentimentanalyse, topic modeling of inzicht in gebruikersgedrag.
• Chatbotontwikkeling
  • Maakt het voor AI-gestuurde assistenten mogelijk om te reageren op en te communiceren met LINE-berichten, ten behoeve van geavanceerde conversational bots.
• Berichtarchivering
  • Automatiseert het opslaan en archiveren van LINE-berichten in JSON-formaat voor compliance of archiefdoeleinden.
• Multimodale Data-integratie
  • Ondersteunt tekst-, sticker- en afbeeldingberichten, zodat diverse datatypes in LINE-gesprekken kunnen worden geanalyseerd en verwerkt.

Hoe stel je het in

Windsurf

Claude

1. Vereisten: Zorg dat Python 3.8+ is geïnstalleerd en alle afhankelijkheden uit requirements.txt zijn geïnstalleerd.
2. Configuratiebestand zoeken: Open op MacOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. Op Windows %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Voeg MCP-server toe: Plaats het volgende JSON-fragment binnen het mcpServers object:

   {
     "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. Opslaan en herstarten: Sla het bestand op en herstart Claude Desktop om de wijzigingen toe te passen.
5. Installatie controleren: Zorg dat de MCP-server draait en toegankelijk is vanuit Claude.

API-sleutels beveiligen

Sla gevoelige gegevens zoals credentials op in omgevingsvariabelen via de env-key zoals hierboven getoond, om onbedoelde blootstelling te voorkomen.

Cursor

Cline

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “line” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-server URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande biedt py-mcp-line een degelijke MCP-implementatie gericht op toegang tot LINE-berichten, met duidelijke resource- en toolexposure, beveiliging via omgevingsvariabelen en praktische installatie-instructies voor Claude. Het ontbreken van prompt-templates en expliciete sampling/root-functionaliteit beperkt de algehele score, maar voor conversatie-analyse en botintegratie is het functioneel en goed gedocumenteerd.

MCP-score

Al met al zou ik deze MCP-implementatie beoordelen met een 6,5/10. Het dekt de kernfunctionaliteiten voor integratie van LINE-berichten en is zeer geschikt voor ontwikkelaars die conversatiedata nodig hebben, maar mist geavanceerde MCP-functies zoals prompt-templates, sampling en roots-ondersteuning.