py-mcp-line: LINE Chat MCP-server

Hva gjør “py-mcp-line” MCP-serveren?

py-mcp-line MCP-serveren er en Python-basert implementering av Model Context Protocol (MCP) designet for å gi AI-assistenter, som språkmodeller, standardisert tilgang til LINE Bot-meldinger. Ved å fungere som en bro mellom AI-klienter og LINE-samtaler, muliggjør serveren for LLM-er å lese, analysere og samhandle med LINE-data i sanntid. Bygget med FastAPI og asynkrone Python-funksjoner for responsivitet, gjør py-mcp-line det mulig å behandle webhook-hendelser, validere data og lagre meldinger i strukturert JSON-format. Dette forbedrer i stor grad utviklingsarbeidsflyten for prosjekter som krever samtaleanalyse, bot-utvikling eller integrasjon av LINE-meldingsdata i større AI-drevne applikasjoner ved å eksponere LINE-ressurser, validere forespørsler og håndtere ulike meldingstyper.

Liste over prompt-maler

Liste over ressurser

• LINE-meldingsressurser
  • Eksponerer meldingstyper som ressurser med URI-er som line://<message_type>/data, slik at klienter kan få tilgang til ulike kategorier av LINE-meldinger.
• Ressursbeskrivelser
  • Hver ressurs inneholder metadata som beskrivelse og MIME-type for å hjelpe klienter å forstå og bruke dataene korrekt.
• Meldingsfiltrering
  • Ressurser støtter filtrering etter dato, bruker eller innhold, slik at du kan hente utvalgte samtaledata.

Liste over verktøy

• list_resources
  • Lister alle tilgjengelige meldingstyper og gir ressurs-URI-er for klienter.
• read_resource
  • Leser og returnerer meldinger av en spesifisert type, med støtte for avansert filtrering (f.eks. etter dato eller bruker).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Analyse av samtaledata
  • Utviklere kan hente og analysere historiske LINE-chattedata for sentimentanalyse, temamodellering eller innsikt i brukeradferd.
• Chatbot-utvikling
  • Gjør det mulig for AI-drevne assistenter å samhandle med og svare på LINE-meldinger, noe som muliggjør avanserte samtaleboter.
• Meldingarkivering
  • Automatiserer lagring og arkivering av LINE-meldinger i JSON-format for etterlevelse eller dokumentasjon.
• Multimodal dataintegrasjon
  • Støtter tekst-, klistremerke- og bildemeldinger og gjør det mulig å analysere og behandle ulike datatyper i LINE-samtaler.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Claude

1. Forutsetninger: Sørg for at Python 3.8+ er installert, og at alle avhengigheter fra requirements.txt er installert.
2. Finn konfigurasjonsfilen: På MacOS, åpne ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. På Windows, åpne %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Legg til MCP-server: Sett inn følgende JSON-snutt i objektet mcpServers:

   {
     "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. Lagre og start på nytt: Lagre filen og start Claude Desktop på nytt for å bruke endringene.
5. Verifiser oppsett: Sørg for at MCP-serveren kjører og er tilgjengelig fra Claude.

Sikre API-nøkler

Lagre sensitive legitimasjoner i miljøvariabler ved å bruke env-nøkkelen som vist over for å unngå utilsiktet eksponering.

Cursor

Cline

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “line” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på overstående gir py-mcp-line en solid MCP-implementering med fokus på tilgang til LINE-meldinger, tydelig ressurs- og verktøyeksponering, sikkerhet via miljøvariabler og reell veiledning for oppsett med Claude. Mangelen på prompt-maler og eksplisitte sampling/root-funksjoner trekker noe ned, men for samtaleanalyse og bot-integrasjon er den funksjonell og godt dokumentert.

MCP-score

Totalt vil jeg gi denne MCP-implementasjonen 6,5/10. Den dekker kjernefunksjonaliteten for LINE-meldingsintegrasjon og passer godt for utviklere som trenger tilgang til samtaledata, men mangler avanserte MCP-funksjoner som prompt-maler, sampling og roots-støtte.