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MCP Server Setup Instructions

MCP Server Setup Instructions

本地服务
github.com/amirdhs生产力073 周前更新

关于 MCP Server Setup Instructions

这是一个 MCP 服务,通过 Telegram AI Agent 操作 Gmail、Google Calendar 和 Google Tasks,并使用 Ionos AI 模型。适合希望在 Telegram 中搜索邮件、管理日程和任务的用户。

主要功能

  1. 01Telegram 消息收发
  2. 02搜索 Gmail 邮件
  3. 03创建 Google Calendar 日程
  4. 04创建 Google Tasks 任务
  5. 05与 Ionos AI 对话

适用场景

  1. 01在 Telegram 对话中搜索 Gmail
  2. 02通过聊天创建 Calendar 日程
  3. 03通过聊天添加 Google Tasks

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供 Telegram 消息、Gmail 搜索、日程和任务创建,以及 Ionos AI 对话工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MCP 服务设置说明

此 MCP 服务提供了一个 Telegram AI Agent,可使用 Ionos AI 模型与 Gmail、Google Calendar 和 Google Tasks 交互。

前提条件

  1. Python 3.8 或更高版本
  2. 已启用 API 的 Google Cloud 项目
  3. Telegram 机器人令牌
  4. Ionos AI API 密钥

步骤 1:安装依赖项

pip install -r requirements.txt

步骤 2:设置 Google Cloud

  1. 前往 Google Cloud 控制台
  2. 创建新项目或选择现有项目
  3. 启用以下 API:
    • Gmail API
    • Google Calendar API
    • Google Tasks API
  4. 创建 OAuth2 凭据:
    • 前往“凭据” → “创建凭据” → “OAuth 客户端 ID”
    • 选择“桌面应用”
    • 下载 JSON 文件并将其重命名为 credentials.json
    • 将其放在与脚本相同的目录中

步骤 3:设置 Telegram 机器人

  1. 在 Telegram 上向 @BotFather 发送消息
  2. 使用 /newbot 命令创建新机器人
  3. 按照说明获取机器人令牌
  4. 将令牌复制到 .env 文件中

步骤 4:设置 Ionos AI

  1. 从 Ionos AI 服务获取 API 密钥
  2. 将其添加到 .env 文件中

步骤 5:配置环境

  1. 将 .env.example 复制为 .env
  2. 填写所有必需的值:
cp .env.example .env
# Edit .env with your actual values

步骤 6:首次运行和身份验证

  1. 首次运行服务:
python mcp_server.py
  1. 脚本会提示你通过 Google 进行身份验证:

    • 屏幕上会显示一个 URL
    • 在浏览器中打开该 URL
    • 授予权限
    • 将授权码复制回终端
  2. 凭据将保存到 token.pickle,供以后使用

用法

可用工具
  1. send_telegram_message:通过 Telegram 发送消息
  2. search_gmail:搜索 Gmail 邮件
  3. create_calendar_event:创建 Google Calendar 活动
  4. create_task:创建 Google Tasks 任务
  5. ai_chat:与 Ionos AI 模型聊天
Telegram 命令
  • /start - 初始化机器人
  • 发送任意消息即可与 AI 聊天
交互示例

搜索 Gmail:

"Search for emails from [email protected]"

创建日历活动:

"Create a meeting for tomorrow at 2 PM for 1 hour about project review"

创建任务:

"Add a task to review the quarterly report by Friday"

文件结构

├── mcp_server.py          # Main MCP server
├── requirements.txt       # Python dependencies
├── .env                  # Environment variables
├── credentials.json      # Google OAuth2 credentials
├── token.pickle         # Saved Google authentication token
└── README.md            # This file

安全说明

  1. 妥善保管 .env 文件,切勿将其提交到版本控制系统
  2. token.pickle 文件包含敏感的身份验证数据
  3. 在生产环境中使用 HTTPS
  4. 定期轮换 API 密钥

故障排除

常见问题
  1. “ModuleNotFoundError”:确保已安装所有依赖项
  2. “Authentication failed”:检查 Google 凭据并重新运行身份验证
  3. “Telegram bot not responding”:验证机器人令牌和网络连接
  4. “Ionos AI errors”:检查 API 密钥和速率限制
日志

服务会记录重要事件。检查控制台输出中的错误消息和调试信息。

开发

扩展功能:

  1. 在 setup_handlers() 方法中添加新工具
  2. 为每个工具实现相应的方法
  3. 根据需要更新资源列表
  4. 部署前进行全面测试

生产环境部署

用于生产环境时:

  1. 使用 systemd 或 supervisord 等进程管理器
  2. 设置适当的日志记录
  3. 配置防火墙规则
  4. 使用特定于环境的配置
  5. 设置监控和告警

API 速率限制

请留意 API 速率限制:

  • Gmail API:每天 10 亿个配额单位
  • Calendar API:每天 100 万次请求
  • Tasks API:每天 50,000 次请求
  • Ionos AI:请查看你的套餐限额

支持

遇到问题或有疑问时:

  1. 检查日志中的错误消息
  2. 确认所有凭据均正确
  3. 分别测试各个组件
  4. 查看 API 状态页面,确认服务是否中断

评论

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。