mcp-telegram

MCP-Server für Telegram — lassen Sie KI-Assistenten mit Ihrem Telegram-Konto interagieren

Funktionen

• Chat-Verwaltung: Chats auflisten, suchen, stummschalten/stumm aufheben

• Nachrichten: Nachrichten lesen, suchen, Kontext prüfen, senden, Entwürfe erstellen, planen, Links auflösen und sichern

• KI-Zusammenfassung: Chat-Konversationen mit verschiedenen LLM-Anbietern zusammenfassen

• Sicher: Sitzung wird im macOS-Schlüsselbund gespeichert (dateibasierte Speicherung unter Linux/Windows)

Installation

go install github.com/tolmachov/mcp-telegram@latest

Oder aus dem Quellcode erstellen:

git clone https://github.com/tolmachov/mcp-telegram.git
cd mcp-telegram
make

Einrichtung

1. Telegram API-Anmeldedaten abrufen

1. Gehen Sie zu my.telegram.org/apps

2. Erstellen Sie eine Anwendung

3. Kopieren Sie api_id und api_hash

2. Umgebung konfigurieren

Speichern Sie die Anmeldedaten (macOS-Schlüsselbund; Klartext-JSON unter ~/.local/state/mcp-telegram/config.json mit 0600-Berechtigungen unter Linux/Windows):

mcp-telegram config set TELEGRAM_API_ID 123456789
mcp-telegram config set TELEGRAM_API_HASH abcd1234efgh5678

Oder verwenden Sie eine .env-Datei:

cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials

3. Bei Telegram anmelden

mcp-telegram login --phone +1234567890

Sie werden nach einem Bestätigungscode gefragt, der an Ihr Telegram gesendet wurde.

4. MCP-Client konfigurieren

Claude Desktop

Fügen Sie dies zu ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) oder %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "telegram": {
      "command": "mcp-telegram",
      "args": ["run"],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_ID": "your_api_id",
        "TELEGRAM_API_HASH": "your_api_hash"
      }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add telegram -- /path/to/mcp-telegram run

Setzen Sie Umgebungsvariablen in Ihrer .env-Datei oder übergeben Sie sie via --env.

Verfügbare Werkzeuge

19 Werkzeuge, die MCP-Clients zur Verfügung stehen. Nachrichten werden durch undurchsichtige String-Handles identifiziert ("42" für normale, "s:42" für geplante) — kopieren Sie diese unverändert aus den Werkzeugausgaben für Folgeaufrufe, parsen oder konstruieren Sie sie niemals manuell.

Verfügbare Ressourcen

Angepinnte Chat-Ressourcen werden dynamisch für jeden angepinnten Chat erstellt und im Hintergrund aktualisiert; Clients erhalten resources/list_changed, wenn sich die Menge ändert.

Verfügbare Prompts

3 parametrisierte Prompts, die MCP-Clients als Slash-Befehle oder Schnellaktionen bereitstellen.

Prompt-Beispiele

Hier sind einige Beispiel-Prompts, die Sie mit KI-Assistenten verwenden können:

Nachrichtenverwaltung

• "Prüfe auf ungelesene wichtige Nachrichten in meinem Telegram"

• "Fasse alle meine ungelesenen Telegram-Nachrichten zusammen"

• "Lies und analysiere meine ungelesenen Nachrichten, bereite bei Bedarf Antwortentwürfe vor"

• "Prüfe nicht kritische ungelesene Nachrichten und gib mir einen kurzen Überblick"

• "Finde Nachrichten, die 'Rechnung' erwähnen, in meinem Arbeits-Chat von letzter Woche"

• "Öffne den Kontext um diesen Telegram-Link: https://t.me/example/123"

Organisation

• "Analysiere meine Telegram-Dialoge und schlage eine Ordnerstruktur vor"

• "Hilf mir, meine Telegram-Chats nach Wichtigkeit zu kategorisieren"

• "Finde alle arbeitsbezogenen Konversationen und schlage vor, wie man sie organisiert"

Kommunikation

• "Überwache einen bestimmten Chat auf Updates zu [Thema]"

• "Entwirf eine höfliche Antwort auf die letzte Nachricht in [Chat]"

• "Prüfe, ob es unbeantwortete Fragen in meinen Chats gibt"

• "Löse diesen Telegram-Nachrichtenlink auf und zeige mir den Thread-Kontext"

Backup & Export

• "Sichere meine Konversation mit [Kontakt] in eine Datei"

• "Exportiere die letzte Woche an Nachrichten aus [Gruppe]"

• "Sichere auch reine Medien-Updates, damit nichts stillschweigend übersprungen wird"

Chat-Zusammenfassung

Das SummarizeChat-Werkzeug unterstützt mehrere LLM-Anbieter:

• sampling (experimentell): Verwendet das LLM des MCP-Clients via MCP Sampling. Funktioniert nur mit Clients, die Sampling unterstützen: VS Code, fast-agent, Continue. Funktioniert NICHT mit Claude Desktop oder Claude Code.

• ollama: Lokales LLM via Ollama - kein API-Schlüssel erforderlich

• gemini: Google Gemini API

• anthropic: Anthropic Claude API

Konfiguration via Umgebungsvariablen:

SUMMARIZE_PROVIDER=ollama  # or: sampling, gemini, anthropic
SUMMARIZE_MODEL=           # provider-specific model name

Befehle

# Run MCP server (used by MCP clients)
mcp-telegram run

# Login to Telegram
mcp-telegram login --phone +1234567890

# Logout and delete session
mcp-telegram logout

# Securely store config values (macOS Keychain / file on Linux)
mcp-telegram config set TELEGRAM_API_ID 123456789
mcp-telegram config set TELEGRAM_API_HASH abcd1234

# List stored keys
mcp-telegram config list

# Delete a stored value
mcp-telegram config delete TELEGRAM_API_ID

Erlaubte Schlüssel: TELEGRAM_API_ID, TELEGRAM_API_HASH, ANTHROPIC_API_KEY, GEMINI_API_KEY.

Konfigurationsoptionen

Destruktive Aktionen

Werkzeuge wie DeleteMessage erfordern eine Benutzerbestätigung via MCP Elicitation, bevor sie fortfahren. Wenn Ihr MCP-Client keine Elicitation unterstützt, verlässt sich der Server auf die Anweisungen des LLM, um destruktive Operationen vor der Ausführung mündlich zu bestätigen.

Sitzungsspeicherung

• macOS: Sicher im Schlüsselbund gespeichert.

• Linux/Windows: Gespeichert in ~/.local/state/mcp-telegram/session.json mit 0600-Dateiberechtigungen. Die Datei ist Klartext — halten Sie das enthaltende Benutzerkonto vertrauenswürdig und bevorzugen Sie die Ausführung unter macOS, wenn Sie sensible Konten verwalten.

Konfigurationswerte, die via mcp-telegram config set gesetzt werden (API-Schlüssel, Telegram-Anmeldedaten), folgen demselben Backend: Schlüsselbund unter macOS, Klartext-JSON unter Linux/Windows.

Lizenz

MIT