
Servidor MCP Linear
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Um servidor MCP robusto em Python para acesso e análise, com IA, de conversas do LINE Bot, suportando integrações de dados em tempo real e históricos.
O py-mcp-line MCP Server é uma implementação em Python do Model Context Protocol (MCP) projetada para fornecer a assistentes de IA, como modelos de linguagem, acesso padronizado às mensagens do LINE Bot. Atuando como uma ponte entre clientes de IA e conversas no LINE, o servidor permite que LLMs leiam, analisem e interajam com dados do LINE em tempo real. Construído com FastAPI e aproveitando recursos assíncronos do Python para maior responsividade, o py-mcp-line possibilita processar eventos de webhook, validar dados e armazenar mensagens em formato JSON estruturado. Isso aprimora muito os fluxos de trabalho de desenvolvimento para projetos que requerem análise conversacional, desenvolvimento de bots ou integração de dados de mensagens do LINE em aplicações mais amplas baseadas em IA, expondo recursos do LINE, validando requisições e manipulando diversos tipos de mensagens.
line://<message_type>/data
, permitindo que clientes acessem diferentes categorias de mensagens do LINE.requirements.txt
estão instaladas.~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
. No Windows, abra %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
.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"
}
}
}
}
Armazene credenciais sensíveis em variáveis de ambiente usando a chave env
conforme mostrado acima, para evitar exposição acidental.
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"line": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de mudar “line” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Observações |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Disponível no README.md |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt encontrado no repositório |
Lista de Recursos | ✅ | Listagem e leitura de recursos via API, com suporte a filtros |
Lista de Ferramentas | ✅ | list_resources , read_resource em server.py |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Variáveis de ambiente documentadas |
Suporte a Sampling (menos importante na avaliação) | ⛔ | Nenhuma menção explícita a suporte a sampling |
Com base no exposto, o py-mcp-line oferece uma sólida implementação MCP focada no acesso a mensagens do LINE, com exposição clara de recursos e ferramentas, segurança baseada em ambiente e orientação real de configuração para o Claude. A ausência de templates de prompt e recursos explícitos de sampling/root limita a pontuação geral, mas para análise conversacional e integração de bots ele é funcional e bem documentado.
Possui LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 6 |
Número de Stars | 17 |
No geral, eu avaliaria esta implementação MCP com nota 6,5/10. Ela cobre as funcionalidades essenciais para integração com mensagens do LINE e é bem adequada para desenvolvedores que precisam de acesso a dados conversacionais, mas carece de recursos MCP avançados, como templates de prompt, sampling e suporte a roots.
py-mcp-line é uma implementação em Python do Model Context Protocol (MCP) que fornece aos assistentes de IA acesso seguro e estruturado às conversas do LINE Bot para análise, integração e arquivamento.
Ele expõe tipos de mensagens do LINE (como texto, figurinha, imagem) como recursos acessíveis via URIs, suportando filtragem avançada por data, usuário ou conteúdo.
Casos de uso típicos incluem análise de dados conversacionais (análise de sentimento, modelagem de tópicos), desenvolvimento de chatbot, arquivamento de mensagens e processamento multimodal de dados em conversas LINE.
Armazene dados sensíveis como segredos do canal e tokens de acesso em variáveis de ambiente, conforme mostrado nos exemplos de configuração, evitando hardcoding no seu código.
Sim! Adicione um componente MCP ao seu fluxo do FlowHunt e, em seguida, configure-o com os detalhes do seu servidor py-mcp-line para permitir o acesso do agente de IA às mensagens do LINE e ferramentas.
Não, ele não inclui templates de prompt nem recursos explícitos de sampling/root. O foco é fornecer acesso a recursos e manipulação de mensagens.
Use o py-mcp-line para conectar seus agentes de IA a chats do LINE para análise conversacional avançada, desenvolvimento de bots ou arquivamento de mensagens.
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