py-mcp-line: LINE Chat MCP-server

Vad gör “py-mcp-line” MCP-servern?

py-mcp-line MCP-servern är en Python-baserad implementation av Model Context Protocol (MCP) som utformats för att ge AI-assistenter, såsom språkmodeller, standardiserad åtkomst till LINE Bot-meddelanden. Genom att fungera som en brygga mellan AI-klienter och LINE-konversationer gör servern det möjligt för LLM:er att läsa, analysera och interagera med LINE-data i realtid. Byggd med FastAPI och asynkrona Python-funktioner för responsivitet, möjliggör py-mcp-line hantering av webhook-händelser, datavalidering och lagring av meddelanden i strukturerat JSON-format. Detta förbättrar utvecklingsflöden för projekt som kräver konversationsanalys, botutveckling eller integration av LINE-meddelandedata i bredare AI-drivna applikationer genom att exponera LINE-resurser, validera förfrågningar och hantera olika meddelandetyper.

Lista över prompts

Lista över resurser

• LINE-meddelanderesurser
  • Exponerar meddelandetyper som resurser med URI:er som line://<message_type>/data, vilket gör det möjligt för klienter att få tillgång till olika kategorier av LINE-meddelanden.
• Resursbeskrivningar
  • Varje resurs inkluderar metadata såsom beskrivning och MIME-typ för att hjälpa klienter att förstå och använda datan korrekt.
• Meddelandefiltrering
  • Resurser stöder filtrering efter datum, användare eller innehåll, vilket möjliggör riktad hämtning av konversationsdata.

Lista över verktyg

• list_resources
  • Listar alla tillgängliga meddelandetyper och tillhandahåller resurs-URI:er för klienters åtkomst.
• read_resource
  • Läser och returnerar meddelanden av en angiven typ, med stöd för avancerad filtrering (t.ex. efter datum eller användare).

Användningsområden för denna MCP-server

• Konversationsdataanalys
  • Utvecklare kan hämta och analysera historisk LINE-chattdata för sentimentsanalys, ämnesmodellering eller insikter om användarbeteende.
• Chatbotutveckling
  • Möjliggör att AI-drivna assistenter kan interagera med och svara på LINE-meddelanden, vilket möjliggör sofistikerade konversationsbotar.
• Meddelandearkivering
  • Automatiserar lagring och arkivering av LINE-meddelanden i JSON-format för efterlevnad eller dokumentationssyften.
• Multimodal dataintegration
  • Stöder text-, klistermärke- och bildmeddelanden, vilket möjliggör analys och bearbetning av olika datatyper i LINE-konversationer.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Claude

1. Förutsättningar: Säkerställ att Python 3.8+ är installerat och att alla beroenden från requirements.txt är installerade.
2. Leta upp konfigurationsfil: På MacOS, öppna ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. På Windows, öppna %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Lägg till MCP-server: Infoga följande JSON-snippet 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. Spara och starta om: Spara filen och starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.
5. Verifiera installation: Säkerställ att MCP-servern körs och är åtkomlig från Claude.

Skydda API-nycklar

Lagra känsliga inloggningsuppgifter i miljövariabler via env-nyckeln som visas ovan för att undvika oavsiktlig exponering.

Cursor

Cline

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “line” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder py-mcp-line en solid MCP-implementation fokuserad på åtkomst till LINE-meddelanden, med tydlig exponering av resurser och verktyg, säkerhet via miljövariabler och verklig installationsvägledning för Claude. Avsaknaden av promptmallar och explicita sampling/root-funktioner begränsar totalpoängen, men för konversationsanalys och botintegration är den funktionell och väldokumenterad.

MCP-poäng

Sammanfattningsvis skulle jag ge denna MCP-implementation 6,5/10. Den täcker kärnfunktionalitet för LINE-meddelandeintegration och är väl lämpad för utvecklare som behöver åtkomst till konversationsdata, men saknar avancerade MCP-funktioner såsom promptmallar, sampling och root-stöd.