
JupyterMCP MCP 服务器集成
JupyterMCP 通过模型上下文协议(MCP)实现 Jupyter Notebook(6.x)与 AI 助手的无缝集成。利用 LLM 自动执行代码、管理单元格和获取输出,简化数据科学工作流程并提升生产力。...
一款强大的 Python MCP 服务器,支持 AI 驱动访问与分析 LINE Bot 对话,兼容实时与历史数据集成。
py-mcp-line MCP 服务器是 Model Context Protocol (MCP) 的 Python 实现,旨在为语言模型等 AI 助手提供标准化访问 LINE Bot 消息的能力。它作为 AI 客户端与 LINE 会话之间的桥梁,使大模型能够实时读取、分析和交互 LINE 数据。基于 FastAPI 构建并利用异步 Python 特性提升响应能力,py-mcp-line 可处理 webhook 事件、校验数据,并将消息以结构化 JSON 格式存储。这极大提升了需要会话分析、机器人开发,或将 LINE 消息数据集成到更广泛 AI 应用中的开发流程。它通过开放 LINE 资源、校验请求,并处理多种消息类型,助力开发者高效集成。
line://<message_type>/data
的 URI 暴露,客户端可访问不同类别的 LINE 消息。requirements.txt
中全部依赖。~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
,Windows 下打开 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
。mcpServers
对象中:{
"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"
}
}
}
}
请将敏感凭证通过如上所示的 env
键存储为环境变量,避免意外泄露。
在 FlowHunt 中集成 MCP
要将 MCP 服务器集成进您的 FlowHunt 工作流,请先在流程中添加 MCP 组件,并将其与 AI 代理连接:
点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区,使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息:
{
"line": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
配置完成后,AI 代理即可作为工具使用该 MCP,访问其全部功能。请记得将“line”替换为您的实际 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。
部分 | 可用性 | 详情/说明 |
---|---|---|
概览 | ✅ | 在 README.md 中提供 |
提示模板列表 | ⛔ | 仓库内未发现提示模板 |
资源列表 | ✅ | 通过 API 支持资源列举与读取,支持过滤 |
工具列表 | ✅ | server.py 中有 list_resources 、read_resource |
API 密钥安全 | ✅ | 已记录环境变量存储方式 |
采样支持(评价时较次要) | ⛔ | 未有采样支持相关说明 |
基于以上内容,py-mcp-line 是一款关注于 LINE 消息访问的合格 MCP 实现,资源与工具开放清晰,安全性依赖环境变量,并对 Claude 的落地集成有具体指导。其不含提示模板与采样/根等高级 MCP 特性,整体得分受限,但在会话分析和机器人集成领域表现实用且文档完善。
是否有 LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
有至少一个工具 | ✅ |
Fork 数量 | 6 |
Star 数量 | 17 |
总体来说,我会给这个 MCP 实现打 6.5/10。 它覆盖了 LINE 消息集成的核心功能,适合需要会话数据访问的开发者,但在提示模板、采样和根支持等高级 MCP 特性上有所不足。
py-mcp-line 是 Model Context Protocol(MCP)的 Python 实现,为 AI 助手安全、结构化地访问 LINE Bot 会话提供分析、集成与归档功能。
它将 LINE 消息类型(如文本、贴纸、图片)作为资源通过 URI 暴露,并支持按日期、用户或内容进行高级过滤。
典型场景包括会话数据分析(情感、主题建模)、聊天机器人开发、消息归档,以及对 LINE 会话中的多模态数据处理。
请将诸如 channel secret 与 access token 等敏感数据存储在环境变量中,如配置示例所示,避免在代码库中硬编码。
可以!只需在 FlowHunt 流程中添加 MCP 组件,并配置您的 py-mcp-line 服务器,即可让 AI 代理访问 LINE 消息和工具。
不支持,该服务器不包含提示模板或显式的采样/根特性,主要专注于资源访问与消息处理。
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