telegram_get_context_info
Retrieve and send current session context information to Telegram, including token usage statistics, session details, and system configuration for remote AI assistant monitoring.
Instructions
获取并发送当前会话的上下文信息到 Telegram
⚠️ 重要：调用此工具时，你应该：
1. 检查系统提供的 token 使用量信息（<budget:token_budget> 标签）
2. 将 token 使用情况包含在发送的信息中
3. 发送完整的上下文信息（会话信息 + token 使用情况）
返回信息应包括：
- 会话 ID 和项目路径
- Token 使用量（已使用 / 总量 / 剩余 / 使用率）
- 会话运行时间
- 系统信息
- Telegram 配置
示例输出格式：
📊 会话上下文信息
🆔 会话: testtg
📁 项目: /path/to/project
💾 Token 使用:
- 已使用: 41,853 tokens
- 总容量: 1,000,000 tokens
- 剩余: 958,147 tokens
- 使用率: 4.2%
⏱️ 运行时间: 15 分钟
🖥️ 系统: Darwin 24.6.0
🐍 Python: 3.14.0
Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| token_total | No | 总 token 容量（从系统预算信息中获取） | |
| token_used | No | 已使用的 token 数量（从系统预算信息中获取） |
Implementation Reference
- telegram_mcp_server/server.py:1060-1137 (handler)The handler function that implements the tool logic: gathers comprehensive session context (ID, paths, token usage if provided, timing, system info, Telegram config), formats it as a Markdown message, sends it to Telegram, and returns success/error feedback.async def handle_telegram_get_context_info(session, arguments: dict) -> list[TextContent]: """Handle telegram_get_context_info tool""" import platform from datetime import datetime token_used = arguments.get("token_used", 0) token_total = arguments.get("token_total", 1000000) # Gather context information info_parts = [] info_parts.append("📊 会话上下文信息") info_parts.append("━━━━━━━━━━━━━━━━") info_parts.append(f"🆔 会话 ID: {session.session_id}") info_parts.append(f"📁 项目路径: {session.project_path}") info_parts.append(f"📂 当前目录: {os.getcwd()}") # Token usage (if provided) if token_used > 0: token_remaining = token_total - token_used usage_percent = (token_used / token_total) * 100 info_parts.append("") info_parts.append("💾 Token 使用情况:") info_parts.append(f"- 已使用: {token_used:,} tokens") info_parts.append(f"- 总容量: {token_total:,} tokens") info_parts.append(f"- 剩余: {token_remaining:,} tokens") info_parts.append(f"- 使用率: {usage_percent:.1f}%") # Session timing created = datetime.fromisoformat(session.created_at) last_active = datetime.fromisoformat(session.last_active) uptime = (datetime.now() - created).total_seconds() info_parts.append("") info_parts.append("⏱️ 会话时间:") info_parts.append(f"- 创建时间: {created.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") if uptime < 60: info_parts.append(f"- 运行时长: {int(uptime)} 秒") elif uptime < 3600: info_parts.append(f"- 运行时长: {int(uptime / 60)} 分钟") elif uptime < 86400: info_parts.append(f"- 运行时长: {int(uptime / 3600)} 小时") else: info_parts.append(f"- 运行时长: {int(uptime / 86400)} 天") # System info info_parts.append("") info_parts.append("🖥️ 系统环境:") info_parts.append(f"- 操作系统: {platform.system()} {platform.release()}") info_parts.append(f"- Python: {platform.python_version()}") info_parts.append(f"- 状态: {session.status}") # Telegram config info_parts.append("") info_parts.append("📱 Telegram 配置:") info_parts.append(f"- 最长等待: {config.TELEGRAM_MAX_WAIT // 86400} 天") info_parts.append(f"- 轮询: {config.POLL_INTERVALS[0]}s → {config.POLL_INTERVALS[1]}s → {config.POLL_INTERVALS[2]}s") message = "\n".join(info_parts) # Update session session.update_activity() # Send to Telegram try: await send_telegram_message(session.chat_id, message) return [TextContent( type="text", text=f"✅ 上下文信息已发送到 Telegram (会话: {session.session_id})\n\n💡 提示：下次调用时传入 token_used 参数可显示 token 使用量" )] except Exception as e: return [TextContent( type="text", text=f"❌ 发送失败: {str(e)}" )]
- telegram_mcp_server/server.py:497-543 (registration)Tool registration in the list_tools() handler, including name, detailed description of usage and expected output format, and inputSchema defining optional token_used and token_total parameters.Tool( name="telegram_get_context_info", description=""" 获取并发送当前会话的上下文信息到 Telegram ⚠️ 重要：调用此工具时，你应该： 1. 检查系统提供的 token 使用量信息（<budget:token_budget> 标签） 2. 将 token 使用情况包含在发送的信息中 3. 发送完整的上下文信息（会话信息 + token 使用情况） 返回信息应包括： - 会话 ID 和项目路径 - Token 使用量（已使用 / 总量 / 剩余 / 使用率） - 会话运行时间 - 系统信息 - Telegram 配置 示例输出格式： 📊 会话上下文信息 🆔 会话: testtg 📁 项目: /path/to/project 💾 Token 使用: - 已使用: 41,853 tokens - 总容量: 1,000,000 tokens - 剩余: 958,147 tokens - 使用率: 4.2% ⏱️ 运行时间: 15 分钟 🖥️ 系统: Darwin 24.6.0 🐍 Python: 3.14.0 """, inputSchema={ "type": "object", "properties": { "token_used": { "type": "integer", "description": "已使用的 token 数量（从系统预算信息中获取）" }, "token_total": { "type": "integer", "description": "总 token 容量（从系统预算信息中获取）", "default": 1000000 } } } ),
- telegram_mcp_server/server.py:685-686 (registration)Dispatch logic in the main @server.call_tool() function that routes calls to the specific handler.elif name == "telegram_get_context_info": return await handle_telegram_get_context_info(session, arguments)
- Input schema defining the parameters for the tool: token_used (integer, required for usage display) and token_total (integer, default 1M).inputSchema={ "type": "object", "properties": { "token_used": { "type": "integer", "description": "已使用的 token 数量（从系统预算信息中获取）" }, "token_total": { "type": "integer", "description": "总 token 容量（从系统预算信息中获取）", "default": 1000000 } } }