Telegram MCP 服务器

“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。

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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。

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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： 在 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：

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

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