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

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).

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.