telegram-mcp-server
Enables reading chats, messages, and media and sending messages/files via a Telegram user account (MTProto/Telethon), supporting group history and media that bots cannot access.
README
telegram-mcp-server
MCP-Server für Telegram über einen User-Account (MTProto/Telethon). Liest Chats/Nachrichten/Medien und sendet Nachrichten/Dateien. Läuft lokal über stdio.
Warum User-Account statt Bot?
Ein Bot kann keine Gruppen-Historie und keine vor seinem Beitritt geposteten
Medien lesen (und hat ein 20-MB-Download-Limit). Für „hol mir die Bilder aus der
Gruppe" braucht es einen User-Client. Session-Datei = voller Account-Zugriff →
lokal halten, chmod 600, nie committen.
Setup
- API-Credentials auf https://my.telegram.org (API development tools) erzeugen.
- Repo installieren (venv + editierbar; Python ≥3.10):
python3 -m venv .venv .venv/bin/pip install -e . - Environment setzen:
export TELEGRAM_API_ID=... export TELEGRAM_API_HASH=... export TELEGRAM_PHONE=+49... # nur für den Login nötig # optional: export TELEGRAM_SESSION="$HOME/.telegram-mcp/telegram.session" export TELEGRAM_DOWNLOAD_DIR="$HOME/Downloads/telegram-mcp" - Einmalig einloggen (erzeugt die Session-Datei, fragt Code + ggf. 2FA):
.venv/bin/python -m telegram_mcp_server.login
In Claude Code registrieren
claude mcp add telegram \
-e TELEGRAM_API_ID=... \
-e TELEGRAM_API_HASH=... \
-e TELEGRAM_SESSION="$HOME/.telegram-mcp/telegram.session" \
-- /ABSOLUTER/PFAD/telegram-mcp-server/.venv/bin/telegram-mcp-server
Die -e-Flags sind nötig, weil ein von Claude Code gestarteter MCP-Server die
Shell-exports aus dem Setup NICHT erbt. Alternativ die env-Sektion in der
MCP-Konfiguration nutzen. TELEGRAM_DOWNLOAD_DIR optional per weiterem -e setzen.
Nach dem Registrieren eine neue Claude-Code-Session starten, damit der Server erscheint.
Tools
| Tool | Zweck |
|---|---|
get_me |
Whoami / Session-Check |
list_chats(query?, limit) |
Chats auflisten (Gruppe/Kanal/DM) |
get_messages(chat, limit, before_id?, search?) |
Nachrichten eines Chats lesen |
search_messages(query, chat?, limit) |
Nachrichten suchen (global oder im Chat) |
download_media(chat, message_ids[], dest_dir?) |
Medien gezielter Nachrichten laden |
get_recent_media(chat, limit, kind?, dest_dir?) |
Letzte N Medien eines Chats laden |
send_message(chat, text) |
Textnachricht senden |
send_file(chat, file_path, caption?) |
Datei/Bild senden |
chat akzeptiert Chat-id, @username oder (Teil-)Titel; bei mehrdeutigem Titel
kommt ein Fehler mit den Treffern statt einer Rate-Auflösung.
get_messages/search_messages liefern pro Nachricht auch chat_id mit —
Treffer aus der globalen Suche sind damit direkt in weiteren Tool-Aufrufen
(z.B. download_media) verwendbar.
Entwicklung / Tests
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e ".[test]"
.venv/bin/python -m pytest tests/ -v
Tests laufen ohne Live-Account (Client wird gemockt).
Smoke-Test (einmalig nach Login, mit echtem Account)
.venv/bin/python -m telegram_mcp_server.login # 1) Session erzeugen
# 2) get_me / list_chats / get_messages / download_media manuell über den
# MCP-Client (Claude Code) prüfen:
# - get_me -> zeigt deinen Account
# - list_chats query="<gruppe>" -> findet eine deiner Gruppen
# - get_messages chat=<id> limit=5 -> liefert Nachrichten
# - search_messages query="..." -> globale Suche (übt _search_global live aus;
# Treffer müssen chat_id tragen)
# - get_recent_media chat=<id> kind="photo" -> lädt Fotos nach $TELEGRAM_DOWNLOAD_DIR
Erster echter Integrationstest = ein Medienabruf aus einer deiner Gruppen. Die globale search_messages
(ohne chat) ist der einzige Pfad, der _search_global/SearchGlobalRequest real ausführt —
im Smoke-Test nicht überspringen.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.