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电报AI桥梁
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MCP工具

电报AI桥梁

基于 JavaScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:telegram-ai-bridge
⭐ 8 Stars 🍴 4 Forks 💻 JavaScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
ai-agentjavascripttelegram
✦ AI Skill Hub 推荐

电报AI桥梁 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

电报AI桥梁 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 电报AI桥梁,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。电报AI桥梁 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 电报AI桥梁 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

电报AI桥梁 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。

GitHub Stars
⭐ 8
开发语言
JavaScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
4

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

电报AI桥梁 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。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/AliceLJY/telegram-ai-bridge

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "--ai--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "telegram-ai-bridge"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 电报AI桥梁 执行以下任务...
Claude: [自动调用 电报AI桥梁 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"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "__ai__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "telegram-ai-bridge"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 66/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

Multi-Instance Deployment

Run N parallel Claude Code instances, each with its own Telegram bot:

1. Create a bot — message @BotFather on Telegram, get a token.

2. Create a config file — copy and customize:

```bash cp config.json config-2.json

Quick Start

Prerequisites: Bun runtime, a Telegram bot token (from @BotFather), and at least one backend CLI: Claude Code, Codex, or Gemini CLI.

git clone https://github.com/AliceLJY/telegram-ai-bridge.git
cd telegram-ai-bridge
bun install
bun run bootstrap --backend claude
bun run setup --backend claude
bun run check --backend claude
bun run start --backend claude
Want parallel agents? Add a second bot in 30 seconds — see Multi-Instance Deployment.

Bidirectional Media — Screenshots & Files Flow Back

Input has always been bidirectional: text, photos, documents, voice all flow to CC. Now output is too:

  • Screenshots: CC takes a screenshot → image appears in your TG chat automatically
  • Files: CC creates or references a file → bridge detects the path and sends it as a TG attachment
  • Long code: Output >4000 chars with >60% code → sent as a file attachment with preview summary

The bridge captures images from SDK tool results (base64 data from Read/peekaboo/screenshot tools) and scans CC's response text for file paths. No manual copy-paste, no "where did you save it?" — files just appear in the chat.

Reply to cancel: Task taking too long? Send /cancel to abort. Need context from a previous message? Reply to it — the quoted text is automatically included as context.

Edit config-2.json: change telegramBotToken, sessionsDb, tasksDb

json { "shared": { "ownerTelegramId": "YOUR_ID", "tasksDb": "tasks-2.db" }, "backends": { "claude": { "enabled": true, "telegramBotToken": "NEW_TOKEN_FROM_BOTFATHER", "sessionsDb": "sessions-2.db", "model": "claude-opus-4-7", "permissionMode": "bypassPermissions" } } }

**3. Start it:**
bash bun run start --backend claude --config config-2.json

**4. (Optional) Register as LaunchAgent** for auto-start:
bash ./scripts/install-launch-agent.sh --backend claude --instance 2 --config config-2.json --install bun run check-configs config.example.json config-2.json

See the LaunchAgent section below for plist setup.

> **What's shared vs isolated:**
>
> | Shared (automatic) | Isolated (per-instance) |
> |---|---|
> | `~/.claude/` (CLAUDE.md, memory, skills, hooks) | Telegram bot token |
> | MCP servers (memory-store, etc.) | SQLite sessions DB |
> | Project settings & rules | SQLite tasks DB |
> | Git repos & file system | Log files |

---

<details>
<summary><strong>macOS LaunchAgent</strong></summary>

Generate and install:
bash ./scripts/install-launch-agent.sh --backend claude --install ./scripts/install-launch-agent.sh --backend codex --install ./scripts/install-log-rotation.sh --install

The wrapper runs `bun run check` before `bun run start`, so bad config fails fast.
Logs are written under `~/Library/Logs/telegram-ai-bridge/` and the rotation agent copy-truncates them daily at 03:00.

Default labels: `com.telegram-ai-bridge`, `com.telegram-ai-bridge-codex`, `com.telegram-ai-bridge-gemini`.
bash launchctl print gui/$(id -u)/com.telegram-ai-bridge launchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.telegram-ai-bridge tail -f ~/Library/Logs/telegram-ai-bridge/bridge.log

If you see `409 Conflict`, another process is polling the same bot token.

</details>

<details>
<summary><strong>Docker</strong></summary>
bash docker build -t telegram-ai-bridge .

docker run -d \ --name tg-ai-bridge-claude \ -v $(pwd)/config.json:/app/config.json:ro \ -v ~/.claude:/root/.claude \ telegram-ai-bridge --backend claude ```

Swap credential mount and --backend for other backends. See docker-compose.example.yml for a Compose starter.

</details>

<details> <summary><strong>Project Structure</strong></summary>

  • start.js — CLI entry for start, bootstrap, check, setup, config
  • config.js — Config loader and setup wizard
  • bridge.js — Telegram bot runtime
  • sessions.js — SQLite session persistence
  • discuss-mode.js — Discuss mode send/silent contract, control command semantics, and probe gating
  • group-context-pipeline.js — Canonical group-message context reduction and rendering
  • telegram-command-routing.js — Telegram slash-command target parsing, including mention-first control commands
  • streaming-preview.js — Live text preview via editMessage (throttled, with degradation)
  • progress.js — Progress messages and typing-only indicators
  • send-retry.js — Outbound delivery retry with error classification and HTML fallback
  • file-ref-protect.js — Prevents Telegram auto-linking filenames as domains (.md, .go, .py etc.)
  • shared-context.js — Cross-bot shared context entry point
  • shared-context/ — Pluggable backends (SQLite / JSON / Redis)
  • a2a/ — Agent-to-agent communication bus, loop guard, peer health
  • adapters/ — Backend integrations
  • launchd/ — LaunchAgent template for macOS
  • scripts/ — Install wrapper and runtime launcher
  • docker-compose.example.yml — Compose starter

</details>

<details> <summary><strong>Execution Modes</strong></summary>

  • direct — runs the backend adapter in-process (default)
  • local-agent — communicates with a local agent subprocess over JSONL stdio

Set in config.json at shared.executor, or override with BRIDGE_EXECUTOR.

</details>

---

In Codex: register Claude Code as MCP server (in ~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.claude-code] type = "stdio" command = "claude" args = ["mcp", "serve"] ```

Terminal: CLI-to-CLI via MCP (No Telegram Needed)

Claude Code and Codex each have a built-in MCP server mode. Register them with each other and they can call each other directly — no bridge, no Telegram, no custom code:

```bash

How It Compares

Claude Code now ships Remote Control (Feb 2026) and a Telegram channel plugin (Mar 2026). Both let you talk to Claude from your phone. Neither gives you session management, multi-backend support, or agent-to-agent collaboration.

Key differentiatorRemote ControlChannelsOpenClaw**This project**
Parallel sessions&mdash;&mdash;1 bot = 1 session**N bots, shared memory**
Session management (new/resume/peek)&mdash;&mdash;&mdash;✅ Full lifecycle
Image & file output relayTerminal only&mdash;&mdash;✅ Auto-sent to chat
War Room (multi-agent)&mdash;&mdash;&mdash;✅ @mention + shared context
Multi-backend (Claude/Codex/Gemini)Claude onlyClaude onlyProvider-locked✅ All three
Always-on daemonTerminal must stay openSession-tiedGateway✅ LaunchAgent / Docker
Production reliability&mdash;&mdash;&mdash;✅ Retry, rate-limit, drain

What official tools do better: Remote Control streams full terminal output. Channels relay tool-approval dialogs natively. This project optimizes for a different job: persistent, multi-agent session management entirely from Telegram.

<details> <summary><strong>Full comparison (26 features)</strong></summary>

Feature[Remote Control](https://code.claude.com/docs/en/remote-control)[Channels](https://code.claude.com/docs/en/channels) (TG plugin)[OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw)This project
Parallel sessions (multi-instance)&mdash;&mdash;1 bot = 1 session**N bots, N parallel CC instances, shared memory**
Create new sessions from phone&mdash;&mdash;&mdash;/new
Browse & resume past sessions&mdash;&mdash;&mdash;/sessions /resume /peek
Switch models on the fly&mdash;&mdash;Per-bot config/model with inline buttons
Claude + Codex + Gemini backendsClaude onlyClaude onlyProvider-lockedAll three, per-chat switchable
Tool approval from phonePartial (limited UI)YesYesInline buttons: Allow / Deny / Always / YOLO
War Room (multi-agent command center)&mdash;&mdash;&mdash;@mention dispatch + pluggable shared context (SQLite/Redis)
Multi-agent group collaboration&mdash;&mdash;&mdash;A2A bus + shared context
Cross-agent collaboration&mdash;&mdash;Gateway channelsA2A broadcast (groups) + MCP/CLI (DMs)
Real-time progress streamingTerminal output only&mdash;Yes**Live text preview** (editMessage streaming) + tool icons + 3 verbosity levels
Rapid message batchingN/A&mdash;&mdash;FlushGate: 800ms window, auto-merge
Photo / document / voice input&mdash;Text onlyYesAuto-download + reference in prompt
**Image / file output relay**Terminal only&mdash;&mdash;**Screenshots & files auto-sent to TG chat**
Cancel running taskCtrl+C in terminal&mdash;&mdash;/cancel — abort from phone
Message reply contextN/A&mdash;&mdash;Reply to any message → quoted text as context
Smart quick-reply buttons&mdash;&mdash;&mdash;Yes/No + numbered options (1. 1、 1) formats)
Runs as background daemonTerminal must stay openSession must be openYes (Gateway)LaunchAgent / Docker
Survives network interruptions10-min timeout kills sessionTied to session lifecycleGateway reconnectSQLite + Redis persistence
Memory shared across instancesN/AN/APer-bot isolated**All instances share CLAUDE.md + MCP memory**
Per-bot personaN/AN/ASOUL.md per botPer-bot CLAUDE.md workspace + shared global rules
Group context compressionN/AN/AN/A3-tier: recent full / middle truncated / old keywords
Shared context backendN/AN/AN/ASQLite / JSON / Redis (pluggable)
Task audit trail&mdash;&mdash;&mdash;SQLite: status, cost, duration, approval log
Loop guard for bot-to-botN/AN/AN/A5-layer: generation cap + AI self-decline + no-rebroadcast + idempotency + circuit breaker
Production reliability&mdash;&mdash;&mdash;Exponential retry, rate-limit, FlushGate batching, graceful drain
Stable releaseYesResearch previewYesYes (v4.1)

</details>

<details> <summary><strong>Migrating from OpenClaw?</strong></summary>

Every OpenClaw feature has a direct equivalent — most of them are just CC running natively behind the bridge:

OpenClaw featureHow this project handles it
**IM integration** (Telegram/WhatsApp)grammy Telegram bot + Claude Code Agent SDK — runs full CC, not an API wrapper
**Multi-agent routing**A2A bus (auto-debate) + War Room (@mention dispatch)
**Skills**CC native skills (~/.claude/skills/) — no conversion needed
**Memory system**CC native (CLAUDE.md + MCP memory like memory-store) — shared across all instances
**Cron / scheduled tasks**CC native cron — runs inside the agent, results delivered to TG
**Tool execution** (bash/fs/web)CC native tools — Bash, Read, Write, Edit, Glob, Grep, WebFetch, etc.
**External agents (ACP)**CC subagents + MCP servers
**Hooks**CC native hooks (~/.claude/settings.json)
**Web UI****Telegram IS the UI** — inline buttons, notifications, multi-device, zero deployment
**SOUL.md persona**Per-bot CLAUDE.md workspace + shared global rules
**Workspace memory**Per-project CLAUDE.md + MCP memory — CC loads both automatically

The difference: OpenClaw reimplements these features on top of an API. This project runs actual Claude Code — every feature CC has, you get for free.

</details>

---

Storage Backend Comparison

BackendDependenciesConcurrencyBest For
sqlite (default)None (built-in)WAL mode, single-writerSingle bot, low concurrency
jsonNone (built-in)Atomic write (tmp+rename)Zero-dependency deployment
redisioredisNative concurrency + TTLMulti-bot, Docker environment

Set sharedContextBackend in config.json:

{
  "shared": {
    "sharedContextBackend": "redis",
    "redisUrl": "redis://localhost:6379"
  }
}
Note: Bots only respond when explicitly @mentioned or replied to. They don't auto-reply to each other.
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-26

创新AI代理合作解决方案

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:telegram-ai-bridge 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

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。

📄 License 说明

✅ 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。

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❓ 常见问题 FAQ

telegram-ai-bridge 是一款JavaScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Heterogeneous AI agents (Claude Code + Codex + Gemini) collaborating in Telegram。⭐8 · JavaScript 主要应用场景包括:AI代理合作自动化。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,电报AI桥梁 在MCP工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

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📚 深入学习 电报AI桥梁
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🌐 原始信息
原始名称 telegram-ai-bridge
原始描述 开源MCP工具:Heterogeneous AI agents (Claude Code + Codex + Gemini) collaborating in Telegram。⭐8 · JavaScript
Topics ai-agentjavascripttelegram
GitHub https://github.com/AliceLJY/telegram-ai-bridge
License MIT
语言 JavaScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/AliceLJY/telegram-ai-bridge

收录时间:2026-05-26 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。