经 AI Skill Hub 精选评估,开源MCP工具 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。
一个简单的MCP服务器,集成了电话工具,方便开发和测试
开源MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
一个简单的MCP服务器,集成了电话工具,方便开发和测试
开源MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/khan2a/telephony-mcp-server
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"--mcp--": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "telephony-mcp-server"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 开源MCP工具 执行以下任务... Claude: [自动调用 开源MCP工具 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"__mcp__": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "telephony-mcp-server"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📖 Blog Post: Learn more about this project in the detailed blog post: Telephony MCP Server for Agentic AI and Language Models
This directory contains MCP (Model Context Protocol) Server tools for telephony operations, such as making voice calls and sending SMS messages using the Vonage API. These tools are designed to be integrated with Large Language Model (LLM) applications, enabling LLMs to perform real-world actions beyond simple text generation.
mcp[cli]), FastAPI, httpx, pyjwt, python-dotenv, uvicorn, pydantic (see pyproject.toml for details)1. Install dependencies:
pip install -r requirements.txt
Or, if using Poetry: poetry install
2. Configure environment variables: - Create a .env file with your Vonage credentials:
VONAGE_API_KEY=your_api_key
VONAGE_API_SECRET=your_api_secret
VONAGE_APPLICATION_ID=your_app_id
VONAGE_PRIVATE_KEY_PATH=path/to/private.key
VONAGE_LVN=your_virtual_number
VONAGE_API_URL=https://api.nexmo.com/v1/calls
VONAGE_SMS_URL=https://rest.nexmo.com/sms/json
CALLBACK_SERVER_URL=https://your-public-url # URL for Vonage event callbacks
For the CALLBACK_SERVER_URL: - In development: You can use http://localhost:8080 (default if not specified) - In production: Use a public URL (such as an ngrok URL or your deployed server)
3. Run the MCP server:
python telephony_server.py
The server will start and expose the defined tools for LLM applications.
You can also run the telephony MCP server using Docker:
1. Build and start the Docker container:
docker compose up --build
Or to run in the background: docker compose up --build -d
2. Stop the Docker container:
docker compose down
3. View logs from the Docker container:
docker compose logs -f
<img src="./resources/demo-copilot.gif" alt="Telephony MCP Server Demo" style="border: 4px solid green; border-radius: 8px; display: block; margin-left: 0;"/>
To use the callback server with Vonage Voice API, you need to set the CALLBACK_SERVER_URL environment variable to your server's public URL. This URL will be used as the event_url parameter in Vonage API calls.
export CALLBACK_SERVER_URL="https://your-public-url"
For local development, you can use a service like ngrok to expose your local server to the internet:
ngrok http 8080
Then set the CALLBACK_SERVER_URL to the ngrok URL.
GET / - Health check endpointPOST /event - Main endpoint for receiving Vonage callbacksGET /events - List all stored events (with pagination)GET /events/{event_id} - Get a specific event by IDDELETE /events - Clear all stored eventsLLMs (Large Language Models) are advanced token generators—they can generate text, images, or even video based on input prompts. However, their core capability is limited to generating content; they cannot access external data or perform actions in the real world on their own.
To extend their functionality, LLMs can be connected to external tools. For example, when a user asks, "What's the weather today?" the LLM can invoke a backend API tool like get_weather(city) via a system prompt, parse the response, and return the result to the user. This tool-calling mechanism transforms a basic LLM into a powerful LLM Application.
Telephony MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务工具集,用于通过 Vonage API 执行电话操作,如语音通话和短信发送。该项目专为大语言模型(LLM)应用设计,使 LLM 能够突破文本生成的限制,执行真实世界的操作。详细信息可参考官方博客文章《Telephony MCP Server for Agentic AI and Language Models》。
该项目主要功能包括:接收并存储 Vonage 事件回调、提供端点查看和管理已存储的事件、作为独立服务在应用内运行。通过这些功能,LLM 应用可以与 Vonage 电话系统集成,实现语音通话、短信发送等电话操作的自动化。
系统要求 Python 3.13 及以上版本。依赖包括 MCP CLI (mcp[cli])、FastAPI、httpx、pyjwt、python-dotenv、uvicorn 和 pydantic(详见 pyproject.toml)。需要有效的 Vonage API 凭证(API key、secret、application ID 和 private key)。生产环境需要公网 URL 用于回调服务器。
安装依赖可通过 pip install -r requirements.txt 或 Poetry (poetry install) 完成。Docker 部署方式:使用 docker compose up --build 构建并启动容器,--build -d 后台运行,docker compose down 停止容器,docker compose logs -f 查看日志。安装前需在 .env 文件中配置 Vonage 凭证。
需设置 CALLBACK_SERVER_URL 环境变量为服务器公网 URL,用作 Vonage API 调用中的 event_url 参数。在 .env 文件中配置 VONAGE_API_KEY、VONAGE_API_SECRET、VONAGE_APPLICATION_ID、VONAGE_PRIVATE_KEY_PATH 和 VONAGE_LVN 等关键参数。本地开发可使用 ngrok 等工具暴露本地服务。
主要端点包括:GET / 健康检查、POST /event 接收 Vonage 回调、GET /events 列表查询已存储事件(支持分页)、GET /events/{event_id} 获取特定事件、DELETE /events 清空所有事件。这些接口支持 LLM 与电话系统的交互和事件管理。
LLM 本质上是高级文本生成器,可基于输入生成文本、图像或视频,但其核心能力仅限于内容生成,无法独立访问外部数据或执行真实世界操作。Telephony MCP Server 通过 MCP 协议扩展 LLM 能力,使其能够调用电话工具执行语音通话、短信发送等操作,实现 Agentic AI 的完整工作流。
该项目是一个基本的MCP服务器,集成了电话工具,虽然star数较少,但仍然是一个有价值的开源项目
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。
AI Skill Hub 点评:开源MCP工具 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。
| 原始名称 | telephony-mcp-server |
| 原始描述 | 开源MCP工具:A very simple no-fuss minimalist MCP Server with telephony tools like voice call。⭐11 · Python |
| Topics | mcpmcp-serverpythontelephonyvonage |
| GitHub | https://github.com/khan2a/telephony-mcp-server |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-06-07 · 更新时间:2026-06-11 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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