Integracja z serwerem Telegram MCP

Co robi serwer “Telegram” MCP?

Serwer Telegram MCP działa jako pomost między API Telegrama a asystentami AI wykorzystującymi Model Context Protocol (MCP). Umożliwia przepływom opartym na AI bezpośrednią interakcję z Telegramem, pozwalając na zarządzanie dialogami, wiadomościami, szkicami, statusami przeczytania i wieloma innymi elementami. Serwer ten daje deweloperom możliwość automatyzacji zadań w Telegramie, integrację danych z komunikacji w szerszych przepływach AI oraz usprawnienie codziennych procesów komunikacyjnych. Dzięki tej integracji klienci AI mogą czytać, organizować i wysyłać wiadomości, zarządzać kontaktami oraz automatyzować typowe operacje w Telegramie, znacząco zwiększając produktywność oraz umożliwiając zaawansowaną automatyzację zarówno dla osób indywidualnych, jak i zespołów.

Lista promptów

• Zarządzanie wiadomościami: Szablony do pobierania, organizowania i podsumowywania czatów lub wiadomości z Telegrama.
• Organizacja: Prompty do strukturyzowania, kategoryzowania lub priorytetyzowania wiadomości i rozmów.
• Komunikacja: Standaryzowane prompty do wysyłania, odpowiadania lub przekazywania wiadomości kontaktom lub grupom.

Lista zasobów

• Dialogi: Dostęp do aktywnych czatów użytkownika i historii dialogów.
• Wiadomości: Odczyt i analiza treści wiadomości z wybranych czatów.
• Szkice: Zarządzanie niewysłanymi lub roboczymi wiadomościami w Telegramie.
• Statusy przeczytania: Śledzenie, które wiadomości zostały przeczytane, a które nie.

Lista narzędzi

• Narzędzie zarządzania dialogami: Zarządzanie i pobieranie list dialogów.
• Narzędzie wysyłania/odbierania wiadomości: Wysyłanie, odbieranie lub odpowiadanie na wiadomości.
• Narzędzie zarządzania szkicami: Dostęp, tworzenie lub usuwanie szkiców wiadomości.
• Narzędzie statusów przeczytania: Oznaczanie wiadomości jako przeczytane lub nieprzeczytane.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczne podsumowywanie czatów: Użycie serwera do pobierania i podsumowywania dużych ilości wiadomości, by szybko nadrobić zaległe rozmowy.
• Osobisty asystent wiadomości: Automatyzacja wysyłania rutynowych powiadomień, odpowiedzi lub informacji do kontaktów Telegrama przy użyciu promptów AI.
• Organizacja kontaktów i grup: Kategoryzowanie i priorytetyzowanie czatów lub grup, by łatwiej zarządzać komunikacją na większą skalę.
• Automatyzacja szkiców: Automatyczne generowanie i zarządzanie szkicami wiadomości na podstawie kalendarza lub przypomnień.
• Monitorowanie i alertowanie: Integracja Telegrama z narzędziami monitorującymi, aby otrzymywać natychmiastowe powiadomienia lub aktualizacje statusu bezpośrednio na czatach Telegrama.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Telegram MCP za pomocą poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Sprawdź, czy serwer działa, weryfikując status połączenia MCP.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj konfigurację serwera Telegram MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź integrację, rozpoczynając przepływ Telegram MCP.

Cursor

1. Upewnij się, że wymagania wstępne, takie jak Node.js, są zainstalowane.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższy wpis serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zrestartuj Cursor, aby zastosować zmiany.
5. Przetestuj konfigurację, łącząc się z Telegram MCP.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Dodaj serwer Telegram MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "telegram-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@telegram/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź, czy serwer jest aktywny i dostępny.

Bezpieczne przechowywanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@telegram/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_KEY": "${TELEGRAM_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${TELEGRAM_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Dzięki temu wrażliwe klucze nie są przechowywane w otwartym tekście w plikach konfiguracyjnych.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji MCP systemu wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "telegram-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zmienić “telegram-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zamienić URL na adres swojego serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie dostępnych informacji serwer Telegram MCP oferuje solidną integrację z Telegramem dla asystentów AI, jasno wymienia prymitywy MCP (zasoby, narzędzia, prompty) oraz zapewnia praktyczne wskazówki dotyczące konfiguracji i bezpieczeństwa. Sampling i Roots nie są udokumentowane. Repozytorium jest open source i posiada zaangażowanie społeczności.

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest dobrze udokumentowany i stanowi przejrzyste, praktyczne połączenie między Telegramem a przepływami AI. Jest open-source, posiada licencję MIT, oferuje narzędzia do realnej automatyzacji oraz szczegółowe instrukcje konfiguracji. Brak jawnej dokumentacji wsparcia Sampling/Roots to drobny minus. Ogólnie jest to mocny, użyteczny serwer MCP do automatyzacji komunikacji.

Ocena MCP