
Telegram MCP Server-integrasjon
Telegram MCP Server kobler Telegrams API med AI-assistenter via Model Context Protocol, og muliggjør automatiserte arbeidsflyter for meldinger, dialoghåndtering...

Integrer Telegram med FlowHunt og MCP-kompatible klienter for automatisert meldingsutsendelse, chatadministrasjon og AI-drevne arbeidsflyter.
FlowHunt gir et ekstra sikkerhetslag mellom dine interne systemer og AI-verktøy, og gir deg granulær kontroll over hvilke verktøy som er tilgjengelige fra dine MCP-servere. MCP-servere som er hostet i vår infrastruktur kan sømløst integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-plattformer som ChatGPT, Claude og forskjellige AI-editorer.
Telegram MCP-serveren integrerer de kraftige mulighetene til Telegram-meldingsplattformen med Model Context Protocol (MCP), slik at AI-assistenter og klienter kan samhandle programmessig med Telegram. Ved å bruke Telethon-biblioteket lar denne serveren deg automatisere og administrere chatter, meldinger, grupper og brukerinteraksjoner i Telegram. Den fungerer som en bro mellom AI-agenter og Telegrams API, slik at du kan utføre oppgaver som å sende meldinger, hente chatthistorikk, administrere grupper og mer. Dette forbedrer utviklingsprosesser ved å effektivisere kommunikasjon, muliggjøre automatiserte svar og gi verktøy for å hente eller endre Telegram-data direkte fra AI-drevne verktøy som Claude, Cursor og andre MCP-kompatible klienter.
Ingen prompt-maler ble oppgitt i tilgjengelig dokumentasjon eller i repositoriet.
Ingen eksplisitte MCP-ressurs-primitiver ble dokumentert eller oppført i tilgjengelige filer eller README.
Dokumentasjonen sier at “Alle større Telegram/Telethon-funksjoner er tilgjengelige som verktøy,” men bare get_chats er eksplisitt nevnt. Full liste over verktøy er ikke tilgjengelig i synlig dokumentasjon.
mcpServers-delen:{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp kjører.{
"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.{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp.{
"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>"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowet ditt og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn detaljene om MCP-serveren din med dette JSON-formatet:
{
"telegram-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “telegram-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og erstatte URL-en med adressen til din MCP-server.
| Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/notater |
|---|---|---|
| Oversikt | ✅ | Beskriver Telegram-MCP som bro mellom Telegram og MCP for AI-automatisering. |
| Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler dokumentert. |
| Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte MCP-ressurser dokumentert. |
| Liste over verktøy | ✅ | get_chats eksplisitt nevnt; andre implisert men ikke listet. |
| Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel på konfigurasjon for API-nøkler gitt. |
| Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering) | ⛔ | Ingen omtale av sampling-støtte. |
Roots-støtte: Ingen eksplisitt omtale
Sampling-støtte: Ingen eksplisitt omtale
Jeg vil gi Telegram MCP-serveren en 6/10. Den er funksjonelt robust med tydelige oppsett- og sikkerhetsinstruksjoner, men mangler dokumentasjon på prompt-maler, eksplisitte ressurser og en uttømmende verktøyliste, som er viktig for avansert MCP-integrasjon og transparens.
| Har en LISENS | ✅ Apache-2.0 |
|---|---|
| Har minst ett verktøy | ✅ |
| Antall forkinger | 73 |
| Antall stjerner | 190 |
Automatiser, analyser og administrer Telegram-chatter med FlowHunt sin brukervennlige Telegram MCP-server. Aktiver sømløse AI-drevne arbeidsflyter og integrasjoner.

Telegram MCP Server kobler Telegrams API med AI-assistenter via Model Context Protocol, og muliggjør automatiserte arbeidsflyter for meldinger, dialoghåndtering...

Twilio MCP-serveren kobler AI-assistenter med Twilios API-er, og muliggjør automatiserte SMS, anrop og ressursstyring innen FlowHunt og andre AI-drevne arbeidsf...

Automatiser og administrer Telegram-kontoen din med FlowHunts Telegram MCP-integrasjon. Utnytt AI-drevne arbeidsflyter for å håndtere meldinger, gruppeadministr...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.