mcp-telegram vs memory
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
mcp-telegram by dryeab | memory by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 243 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 46 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | 沟通协作AI / LLM 工具 | 知识库 / RAGAI / LLM 工具效率工具 |
| 实现语言 | Python | TypeScript |
| 最近提交 | 11 个月前 | 本月 |
mcp-telegram · 概述
MCP服务器让语言模型能够与Telegram交互，处理消息、搜索和媒体操作。
memory · 概述
一个实现持久化记忆的 MCP 服务器，使用本地知识图谱让 AI 模型能在聊天间记住用户信息。
mcp-telegram · 使用场景
- 通过AI代理自动化Telegram消息工作流
- 将Telegram通知集成到AI驱动的助手中
- 使用LLM分析或处理Telegram消息内容
memory · 使用场景
- 通过记住用户偏好、历史和关系来个性化 AI 助手交互
- 构建维护对话历史的上下文感知聊天应用
- 创建在 AI 模型会话间持久化的知识库
mcp-telegram · 安装
安装步骤
- 安装先决条件：
- Python 3.10 或更高版本 - uv（遵循[官方uv指南](https://github.com/astral-sh/uv#installation)）
- 安装CLI工具：
uv tool install mcp-telegram- 使用您的Telegram账户进行身份验证：
mcp-telegram login- 在MCP客户端（如Claude Desktop）中配置：
{
"mcpServers": {
"mcp-telegram": {
"command": "mcp-telegram",
"args": ["start"],
"env": {
"API_ID": "<your_api_id>",
"API_HASH": "<your_api_hash>"
}
}
}
}memory · 安装
安装
Claude Desktop
添加到你的 claude_desktop_config.json 文件中：
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
]
}
}
}VS Code
使用一键安装按钮或在 .vscode/mcp.json 中手动配置：
{
"servers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
]
}
}
}Docker
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "-v", "claude-memory:/app/dist", "--rm", "mcp/memory"]
}
}
}