
Integracja z serwerem Telegram MCP
Serwer Telegram MCP łączy API Telegrama z asystentami AI za pomocą Model Context Protocol, umożliwiając automatyzację przepływów pracy związanych z wiadomościam...
Zintegruj Telegram z FlowHunt i klientami kompatybilnymi z MCP, aby zautomatyzować wysyłanie wiadomości, zarządzać czatami i wdrażać przepływy pracy wspierane przez AI.
Serwer Telegram MCP integruje potężne możliwości platformy komunikacyjnej Telegram z protokołem Model Context Protocol (MCP), umożliwiając asystentom AI oraz klientom programistyczną interakcję z Telegramem. Dzięki wykorzystaniu biblioteki Telethon ten serwer pozwala na kompleksową automatyzację i zarządzanie czatami, wiadomościami, grupami oraz interakcjami z użytkownikami w Telegramie. Działa jako most między agentami AI a API Telegrama, umożliwiając wykonywanie takich zadań jak wysyłanie wiadomości, pobieranie historii czatów, zarządzanie grupami i wiele innych. Znacząco usprawnia to przepływ pracy deweloperskiej poprzez usprawnienie komunikacji, umożliwienie zautomatyzowanych odpowiedzi i dostarczenie narzędzi do bezpośredniego pobierania lub modyfikowania danych Telegrama przez narzędzia AI, takie jak Claude, Cursor i inni klienci kompatybilni z MCP.
Nie udokumentowano żadnych szablonów promptów w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.
Nie znaleziono wyraźnie udokumentowanych prymitywów zasobów MCP w dostępnych plikach lub README.
Dokumentacja podaje, że „każda główna funkcja Telegrama/Telethona jest dostępna jako narzędzie”, jednak tylko get_chats jest wymienione z nazwy. Pełna lista narzędzi nie jest przedstawiona w widocznej dokumentacji.
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp
działa.{
"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>"
}
}
}
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłączenia go do agenta AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"telegram-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “telegram-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Opisuje Telegram-MCP jako most Telegram-MCP dla automatyzacji AI. |
Lista promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych szablonów promptów. |
Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych zasobów MCP. |
Lista narzędzi | ✅ | Wspomniano get_chats; inne funkcje są domyślne, ale nie wymienione z nazwy. |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykładowa konfiguracja kluczy API została podana. |
Sampling support (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Brak wzmianki o sampling support. |
Wsparcie korzeni: Brak wyraźnej wzmianki
Sampling support: Brak wyraźnej wzmianki
Oceniam Telegram MCP Server na 6/10. Jest funkcjonalnie solidny z jasnymi instrukcjami konfiguracji i zabezpieczenia, ale brakuje mu dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, wyraźnych zasobów oraz pełnej listy narzędzi, co jest istotne dla zaawansowanej integracji MCP i przejrzystości.
Czy posiada LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
---|---|
Czy ma choć jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 73 |
Liczba Gwiazdek | 190 |
Serwer Telegram MCP działa jako most między Telegramem a narzędziami opartymi o AI, umożliwiając programistyczną kontrolę nad czatami, wiadomościami, grupami i użytkownikami poprzez Model Context Protocol (MCP). Umożliwia automatyzację, analizę czatów i zarządzanie grupami z poziomu klientów takich jak Claude, Cursor i FlowHunt.
Obsługiwane są najważniejsze funkcje Telegrama i Telethona, w tym wysyłanie wiadomości, pobieranie historii czatów, zarządzanie grupami i inne. Jedynym wyraźnie udokumentowanym narzędziem jest get_chats, ale wiele dodatkowych możliwości jest domyślnie dostępnych.
Przechowuj swoje dane uwierzytelniające Telegram API (API ID, API Hash i Session String) jako zmienne środowiskowe w konfiguracji serwera MCP, aby zapewnić ich bezpieczeństwo i nie umieszczać ich w kodzie źródłowym.
Zautomatyzowane wysyłanie wiadomości, analiza czatów, zarządzanie grupami, obsługa botów Telegram oraz wyciąganie danych z Telegrama do integracji z zewnętrznymi systemami.
Dodaj komponent MCP do swojego przepływu, a następnie skonfiguruj szczegóły MCP w formacie JSON w sekcji ustawień systemowych MCP, podając adres URL i ustawienia serwera Telegram MCP. Pozwala to agentom AI uzyskać dostęp do Telegrama przez interfejs MCP.
Automatyzuj, analizuj i zarządzaj czatami Telegrama dzięki łatwemu w konfiguracji serwerowi Telegram MCP od FlowHunt. Umożliwiaj płynne przepływy pracy i integracje z AI.
Serwer Telegram MCP łączy API Telegrama z asystentami AI za pomocą Model Context Protocol, umożliwiając automatyzację przepływów pracy związanych z wiadomościam...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Twilio MCP Server łączy asystentów AI z interfejsami API Twilio, umożliwiając automatyczne SMS-y, połączenia i zarządzanie zasobami w FlowHunt oraz innych przep...