
Twilio MCP 服务器
Twilio MCP 服务器将 AI 助手与 Twilio 的 API 连接起来,在 FlowHunt 及其他 AI 驱动的工作流中实现自动化短信、电话和资源管理。它简化了通信自动化流程,并支持安全、可配置的 API 暴露。...

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。
在可用文档或仓库文件中未列出提示词模板。
在可用文件或 README 中未有明确的 MCP 资源原语说明或列出。
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。
mcpServers 部分插入 Telegram MCP 服务器配置:{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp 正常运行。{
"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_desktop_config.json 文件。{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
telegram-mcp。{
"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>"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
{
"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>"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"telegram-mcp": {
"command": "telegram-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}
{
"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 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。
| 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。
| 是否有 LICENSE | ✅ Apache-2.0 |
|---|---|
| 至少有一个工具 | ✅ |
| Fork 数量 | 73 |
| Star 数量 | 190 |

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