
Telegram MCP Server-integratie
De Telegram MCP Server vormt een brug tussen de Telegram API en AI-assistenten via het Model Context Protocol, waardoor geautomatiseerde workflows voor berichte...
Integreer Telegram met FlowHunt en MCP-compatibele clients voor geautomatiseerd berichtenverkeer, chatbeheer en AI-gestuurde workflows.
De Telegram MCP Server integreert de krachtige mogelijkheden van het Telegram messagingplatform met het Model Context Protocol (MCP), waardoor AI-assistenten en clients programmatisch kunnen communiceren met Telegram. Door gebruik te maken van de Telethon-bibliotheek maakt deze server uitgebreide automatisering en beheer van chats, berichten, groepen en gebruikersinteracties binnen Telegram mogelijk. Het fungeert als brug tussen AI-agenten en de Telegram API, zodat taken als het verzenden van berichten, ophalen van chathistorie, groepsbeheer en meer mogelijk worden. Dit verbetert ontwikkelworkflows aanzienlijk door communicatie te stroomlijnen, geautomatiseerde antwoorden mogelijk te maken en tools te bieden om Telegram-data rechtstreeks te bevragen of te wijzigen vanuit AI-gestuurde tools zoals Claude, Cursor en andere MCP-compatibele clients.
Er zijn geen prompt-templates vermeld in de beschikbare documentatie of repositorybestanden.
Er zijn geen expliciete MCP-resource-primitieven gedocumenteerd of vermeld in de beschikbare bestanden of README.
In de documentatie staat dat “Elke belangrijke Telegram/Telethon-feature beschikbaar is als tool,” maar alleen get_chats wordt expliciet genoemd. De volledige lijst met tools wordt niet gegeven in de zichtbare documentatie.
mcpServers
-sectie:{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp
draait.{
"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_desktop_config.json
-bestand.{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp
detecteert en ermee verbindt.{
"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>"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
{
"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>"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
{
"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>"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"telegram-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “telegram-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschrijft Telegram-MCP als een Telegram-naar-MCP brug voor AI-automatisering. |
Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gedocumenteerd. |
Lijst met Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd. |
Lijst met Tools | ✅ | get_chats expliciet genoemd; anderen geïmpliceerd maar niet vermeld. |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguratie voor API-sleutels aanwezig. |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen vermelding van sampling-ondersteuning. |
Roots-ondersteuning: Geen expliciete vermelding
Sampling-ondersteuning: Geen expliciete vermelding
Ik zou de Telegram MCP Server een 6/10 geven. Het is functioneel robuust met duidelijke installatie- en beveiligingsinstructies, maar mist documentatie over prompt-templates, expliciete resources en een volledige lijst met tools, wat belangrijk is voor geavanceerde MCP-integratie en transparantie.
Heeft een LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 73 |
Aantal Sterren | 190 |
De Telegram MCP Server fungeert als brug tussen Telegram en AI-gestuurde tools, waardoor programmatische controle over chats, berichten, groepen en gebruikers mogelijk wordt via het Model Context Protocol (MCP). Het maakt automatisering, chatanalyse en groepsbeheer mogelijk vanuit clients zoals Claude, Cursor en FlowHunt.
De meeste belangrijke Telegram- en Telethon-functies worden ondersteund, waaronder het verzenden van berichten, het ophalen van chathistorie, het beheren van groepen en meer. De enige expliciet gedocumenteerde tool is get_chats, maar veel extra mogelijkheden zijn geïmpliceerd.
Bewaar je Telegram API-gegevens (API ID, API Hash en Session String) als omgevingsvariabelen in je MCP-serverconfiguratie om ze veilig en buiten de broncode te houden.
Geautomatiseerd berichtenverkeer, chatanalyse, groepsbeheer, het bedienen van Telegram-bots en het extraheren van Telegram-gegevens voor integratie met externe systemen.
Voeg het MCP-component toe aan je flow en configureer vervolgens de MCP-details in JSON-formaat binnen de systeem-MCP-configuratie, waarbij je de URL en instellingen van je Telegram MCP-server opgeeft. Hiermee krijgen AI-agenten toegang tot Telegram via de MCP-interface.
Automatiseer, analyseer en beheer Telegram-chats met de eenvoudig te configureren Telegram MCP Server van FlowHunt. Schakel naadloze AI-gestuurde workflows en integraties in.
De Telegram MCP Server vormt een brug tussen de Telegram API en AI-assistenten via het Model Context Protocol, waardoor geautomatiseerde workflows voor berichte...
De Chatsum MCP Server stelt AI-agenten in staat om efficiënt chatberichten uit de chatdatabase van een gebruiker op te vragen en samen te vatten, waardoor bekno...
De Twilio MCP Server overbrugt AI-assistenten met Twilio’s API’s, waardoor geautomatiseerde SMS, oproepen en resourcebeheer mogelijk wordt binnen FlowHunt en an...