Telegram MCP 服务器

Telegram MCP 服务器

将 Telegram 集成到 FlowHunt 和兼容 MCP 的客户端,实现消息自动发送、聊天管理和 AI 驱动的自动化工作流。

“Telegram” MCP 服务器的作用是什么?

Telegram MCP 服务器将 Telegram 消息平台的强大功能与模型上下文协议(MCP)集成,使 AI 助手和客户端能够以程序化方式与 Telegram 交互。借助 Telethon 库,该服务器支持对 Telegram 聊天、消息、群组和用户交互的自动化与管理。它在 AI 智能体与 Telegram API 之间搭建桥梁,实现发送消息、获取聊天记录、管理群组等多种任务。这极大提升了开发工作流,简化了沟通流程,支持自动响应,并为如 Claude、Cursor 及其它 MCP 兼容客户端的 AI 工具直接查询或修改 Telegram 数据提供了工具。

提示词列表

在可用文档或仓库文件中未列出提示词模板。

资源列表

在可用文件或 README 中未有明确的 MCP 资源原语说明或列出。

工具列表

  • get_chats(page, page_size):返回当前认证用户可用的 Telegram 聊天和群组的分页列表。便于客户端和大语言模型枚举并选择用户的历史对话,进行进一步分析或消息发送。

文档指出“几乎所有主要的 Telegram/Telethon 功能都作为工具可用”,但仅明确提及了 get_chats,完整工具列表在文档中未给出。

MCP 服务器的使用场景

  • 自动化消息发送:AI 智能体可向个人或群组自动发送消息、媒体或文件,实现通知、回复或广播的自动化。
  • 聊天分析:检索并分析聊天记录,汇总讨论内容、提取待办事项,或对群组/私聊进行情感分析。
  • 群组管理:以编程方式管理群成员、角色和权限,提升社区或团队管理效率。
  • 机器人集成:可用于操作 Telegram 机器人,执行复杂工作流、中转信息,或作为 AI 驱动的虚拟助手。
  • 无缝数据提取:提取特定消息、文件或聊天详情,与外部系统、仪表盘或数据库集成,支持高级自动化。

如何配置

Windsurf

  1. 前提条件: 确保已安装 Node.js,并已配置 Windsurf。
  2. 定位配置: 打开 Windsurf 的设置或配置文件。
  3. 添加 MCP 服务器:mcpServers 部分插入 Telegram MCP 服务器配置:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启: 保存配置并重启 Windsurf。
  5. 验证设置: 检查 Windsurf 仪表盘或日志,确认 telegram-mcp 正常运行。

API 密钥安全存储(示例)

{
  "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

  1. 前提条件: 确保已安装 Claude Desktop 或兼容的客户端。
  2. 定位配置: 编辑 claude_desktop_config.json 文件。
  3. 添加 MCP 服务器条目:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存并重启: 保存 JSON 文件并重启 Claude。
  5. 验证: 确认 Claude 能检测并连接到 telegram-mcp

API 密钥安全存储(示例)

{
  "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>"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. 前提条件: 安装 Node.js 和 Cursor 编辑器。
  2. 打开 Cursor 设置: 进入 MCP 集成部分。
  3. 添加 Telegram MCP 服务器:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 重启 Cursor: 保存设置并重启 Cursor 应用。
  5. 验证: 确认 Cursor 能识别并连接 Telegram MCP 服务器。

API 密钥安全存储(示例)

{
  "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>"
      }
    }
  }
}

Cline

  1. 前提条件: 确保已安装并配置 Cline。
  2. 打开配置文件: 编辑你的 Cline 设置或配置文件。
  3. 插入 MCP 服务器条目:
    {
      "mcpServers": {
        "telegram-mcp": {
          "command": "telegram-mcp",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存 & 重启: 保存文件,重启 Cline。
  5. 验证: 在 Cline 界面检查 Telegram MCP 服务器是否运行。

API 密钥安全存储(示例)

{
  "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>"
      }
    }
  }
}

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流,首先添加 MCP 组件到你的流程,并将其连接到 AI 智能体:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,以如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 智能体即可作为工具使用该 MCP,访问其全部功能和能力。请记得将 “telegram-mcp” 替换为你的实际 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。


概览

模块可用性详情/备注
概览说明 Telegram-MCP 是 Telegram 到 MCP 的桥接,便于 AI 自动化。
提示词列表未有提示词模板文档。
资源列表未有明确 MCP 资源文档。
工具列表明确列出 get_chats,其它工具未详细列出但被隐含支持。
API 密钥安全配置提供了 API 密钥安全配置示例。
采样支持(评估时可忽略)无采样支持说明。

支持 Roots:未有明确说明
采样支持:未有明确说明


我会给 Telegram MCP 服务器打分 6/10。其功能完善,配置和安全措施说明清晰,但缺乏提示词模板、资源和完整工具列表的文档,这对于高级 MCP 集成和透明度来说尤为重要。


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ Apache-2.0
至少有一个工具
Fork 数量73
Star 数量190

常见问题

什么是 Telegram MCP 服务器?

Telegram MCP 服务器充当 Telegram 与 AI 工具之间的桥梁,通过模型上下文协议(MCP)对聊天、消息、群组和用户进行程序化控制。它支持自动化、聊天分析和群组管理,可与 Claude、Cursor、FlowHunt 等客户端协作。

Telegram MCP 服务器支持哪些功能?

支持大多数主要的 Telegram 和 Telethon 功能,包括发送消息、获取聊天记录、管理群组等。文档中明确说明的工具为 get_chats,但还有许多隐含能力。

如何安全配置 Telegram MCP 服务器?

请将你的 Telegram API 凭证(API ID、API Hash 和 Session String)以环境变量形式存储在 MCP 服务器配置中,以确保安全并避免暴露在源码中。

Telegram MCP 服务器的常见应用场景有哪些?

自动化消息发送、聊天分析、群组管理、操作 Telegram 机器人、以及为外部系统集成提取 Telegram 数据等。

如何将 Telegram MCP 服务器集成到 FlowHunt 流程中?

在你的流程中添加 MCP 组件,然后在系统 MCP 配置中以 JSON 格式填写 Telegram MCP 服务器的 URL 和参数。这样,AI 智能体即可通过 MCP 接口访问 Telegram。

连接 Telegram 至 FlowHunt

通过 FlowHunt 易于配置的 Telegram MCP 服务器,实现 Telegram 聊天的自动化、分析和管理。开启无缝 AI 驱动的工作流与集成。

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