LINE Official Account

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整合 LINE Messaging API，將 AI Agent 連接至 LINE Official Account。

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你可以用 LINE Official Account MCP 做什麼？

向特定使用者傳送文字訊息 — 請助理使用 push_text_message 推送純文字訊息。
向所有粉絲廣播文字訊息 — 透過 broadcast_text_message 向追蹤您帳號的所有人傳送文字公告。
傳送結構化的 Flex Message — 使用 push_flex_message 向使用者傳送可自訂版型（泡泡或輪播）。
查詢使用者的 LINE 個人檔案 — 透過 get_profile 取得顯示名稱、頭像與狀態訊息。
檢查每月訊息配額 — 使用 get_message_quota 查看已使用的訊息數量與上限。
管理圖文選單 — 使用 create_rich_menu、get_rich_menu_list、set_rich_menu_default 及 delete_rich_menu 來建立、列出、設為預設或刪除圖文選單。

文件

日文版 README 請點此

LINE Bot MCP Server

實作 Model Context Protocol (MCP) 的伺服器，整合 LINE Messaging API，將 AI Agent 連接至 LINE Official Account。

[!NOTE] 此儲存庫為預覽版本。雖然我們提供用於實驗目的，但請注意，它可能不包含完整功能或全面支援。

工具

push_text_message
- 透過 LINE 推送純文字訊息給使用者。
- 輸入：
  - userId (string?)：接收訊息的使用者 ID。預設為 DESTINATION_USER_ID。必須設定 userId 或 DESTINATION_USER_ID 其中之一。
  - message.text (string)：要傳送給使用者的純文字內容。
push_flex_message
- 透過 LINE 推送高度可自訂的 Flex 訊息給使用者。
- 輸入：
  - userId (string?)：接收訊息的使用者 ID。預設為 DESTINATION_USER_ID。必須設定 userId 或 DESTINATION_USER_ID 其中之一。
  - message.altText (string)：當 Flex 訊息無法顯示時顯示的替代文字。
  - message.contents (any)：Flex 訊息的內容。這是一個定義訊息版面配置與元件的 JSON 物件。
  - message.contents.type (enum)：容器的類型。'bubble' 表示單一容器，'carousel' 表示多個可滑動的泡泡。
broadcast_text_message
- 透過 LINE 廣播純文字訊息給所有已追蹤您 LINE Official Account 的使用者。
- 輸入：
  - message.text (string)：要傳送給使用者的純文字內容。
broadcast_flex_message
- 透過 LINE 廣播高度可自訂的 Flex 訊息給所有已加入您 LINE Official Account 的使用者。
- 輸入：
  - message.altText (string)：當 Flex 訊息無法顯示時顯示的替代文字。
  - message.contents (any)：Flex 訊息的內容。這是一個定義訊息版面配置與元件的 JSON 物件。
  - message.contents.type (enum)：容器的類型。'bubble' 表示單一容器，'carousel' 表示多個可滑動的泡泡。
get_profile
- 取得 LINE 使用者的詳細個人資料資訊，包括顯示名稱、大頭貼圖片網址、狀態訊息和語言。
- 輸入：
  - userId (string?)：您想擷取其個人資料的使用者 ID。預設為 DESTINATION_USER_ID。
get_message_quota
- 取得 LINE Official Account 的訊息配額與消耗量。這會顯示每月訊息上限和目前使用量。
- 輸入：
  - 無
get_rich_menu_list
- 取得與您的 LINE Official Account 相關聯的圖文選單列表。
- 輸入：
  - 無
delete_rich_menu
- 從您的 LINE Official Account 刪除圖文選單。
- 輸入：
  - richMenuId (string)：要刪除的圖文選單 ID。
set_rich_menu_default
- 將圖文選單設為預設圖文選單。
- 輸入：
  - richMenuId (string)：要設為預設的圖文選單 ID。
cancel_rich_menu_default
- 取消預設圖文選單。
- 輸入：
  - 無
create_rich_menu
- 根據指定的動作建立圖文選單。產生並上傳圖片。設為預設。
- 輸入：
  - chatBarText (string)：顯示在聊天欄中的文字，也用作圖文選單名稱。
  - actions (array)：圖文選單的動作。您可以指定最少 1 個，最多 6 個動作。每個動作可以是以下類型之一：
    - postback：用於傳送 postback 動作
    - message：用於傳送文字訊息
    - uri：用於開啟網址
    - datetimepicker：用於開啟日期/時間選擇器
    - camera：用於開啟相機
    - cameraRoll：用於開啟相簿
    - location：用於傳送目前位置
    - richmenuswitch：用於切換到另一個圖文選單
    - clipboard：用於複製文字到剪貼簿
get_follower_ids
- 取得已將 LINE Official Account 加入好友的使用者 ID 列表。這讓您無需手動準備即可取得用於傳送訊息的使用者 ID。
- 輸入：
  - start (string?)：用於取得下一組使用者 ID 陣列的接續權杖。會在前一次回應的 next 屬性中回傳。
  - limit (number?)：單次請求中要擷取的使用者 ID 最大數量。

安裝（使用 npx）

需求：

Node.js v22 或更新版本

步驟 1：建立 LINE Official Account

此 MCP 伺服器使用 LINE Official Account。如果您還沒有，請依照此說明建立。

如果您已有 LINE Official Account，請依照此說明為您的 LINE Official Account 啟用 Messaging API。

步驟 2：設定 AI Agent

請為 Claude Desktop 或 Cline 等 AI Agent 新增以下設定。

設定環境變數或引數如下：

CHANNEL_ACCESS_TOKEN：（必要）Channel Access Token。您可以依照此說明確認。
DESTINATION_USER_ID：（選用）收件者的預設使用者 ID。如果工具的輸入未包含 userId，則需要 DESTINATION_USER_ID。您可以依照此說明確認。

{
  "mcpServers": {
    "line-bot": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@line/line-bot-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "NPM_CONFIG_IGNORE_SCRIPTS": "true",
        "CHANNEL_ACCESS_TOKEN" : "FILL_HERE",
        "DESTINATION_USER_ID" : "FILL_HERE"
      }
    }
  }
}

安裝（使用 Docker）

步驟 1：建立 LINE Official Account

此 MCP 伺服器使用 LINE Official Account。如果您還沒有，請依照此說明建立。

如果您已有 LINE Official Account，請依照此說明為您的 LINE Official Account 啟用 Messaging API。

步驟 2：建置 line-bot-mcp-server 映像檔

複製此儲存庫：

git clone git@github.com:line/line-bot-mcp-server.git

建置 Docker 映像檔：

docker build -t line/line-bot-mcp-server .

步驟 3：設定 AI Agent

請為 Claude Desktop 或 Cline 等 AI Agent 新增以下設定。

設定環境變數或引數如下：

mcpServers.args：（必要）line-bot-mcp-server 的路徑。
CHANNEL_ACCESS_TOKEN：（必要）Channel Access Token。您可以依照此說明確認。
DESTINATION_USER_ID：（選用）收件者的預設使用者 ID。如果工具的輸入未包含 userId，則需要 DESTINATION_USER_ID。您可以依照此說明確認。

{
  "mcpServers": {
    "line-bot": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CHANNEL_ACCESS_TOKEN",
        "-e",
        "DESTINATION_USER_ID",
        "line/line-bot-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CHANNEL_ACCESS_TOKEN" : "FILL_HERE",
        "DESTINATION_USER_ID" : "FILL_HERE"
      }
    }
  }
}

使用 Inspector 進行本地開發

您可以使用 MCP Inspector 在本機測試和除錯伺服器。

先決條件

複製儲存庫：

git clone git@github.com:line/line-bot-mcp-server.git
cd line-bot-mcp-server

安裝相依套件：

npm install

建置專案：

npm run build

執行 Inspector

建置專案後，您可以啟動 MCP Inspector：

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js \
  -e CHANNEL_ACCESS_TOKEN="YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN" \
  -e DESTINATION_USER_ID="YOUR_DESTINATION_USER_ID"

這將啟動 MCP Inspector 介面，您可以在其中與 LINE Bot MCP Server 工具互動並測試其功能。

版本管理

此專案遵循語意化版本管理

請參閱 http://semver.org/

貢獻

在進行貢獻之前，請先查看 CONTRIBUTING。