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MCP 介紹：用 LINE Messaging API 打造 MCP 伺服器

最近，Anthropic 透過 Claude 大型語言模型（LLM）發表了 model context protocol（MCP）。MCP 是一種幫助 LLM 使用外部資料來源或功能的協定，Anthropic 也已經把它開放成大家都能用的協定（參考資料）。因此，現在有越來越多服務開始支援 MCP，也有很多人關心要怎麼用 MCP 讓 LLM 跟外部服務串接。

這篇文章會說明 MCP 這個備受關注的協定的概念和架構，並介紹如何用 LINE Messaging API 實作一個 MCP 伺服器。

MCP 介紹

MCP 是一個讓 LLM 可以用外部功能的協定。下面這張圖比較了 LLM 有沒有用 MCP 的差異。

舉例來說，如果你想在 LINE 的開源程式庫 Armeria 搜尋特定程式碼，然後寫個 prompt 給 LLM 應用程式，這個 LLM 應用程式會根據訓練資料回應，而不會真的去 GitHub 查 Armeria 程式庫。這就可能導致 AI 幻覺（hallucination）。

但如果用 GitHub MCP，LLM 應用程式會實際去 GitHub 查 Armeria repo 裡的程式碼，然後根據查到的結果回應。要做到這件事，外部服務（例如 GitHub）必須有 MCP server，LLM 應用程式還要能呼叫這個 MCP。這個讓 LLM 應用程式能用外部功能的協定就叫 MCP（補充：GitHub 真的有提供 GitHub MCP）。

架構

MCP 採用 client-server 架構，host 的 client 會連到 server。

這個架構主要有三個角色：host、client、server，各自的角色如下：

Host：就是用 MCP 的 LLM 應用程式，負責接收和回應使用者請求。下一節的範例裡，Claude 桌面應用程式就是 host。
Client：host 內部的模組，負責把請求送到 MCP server，然後把回應帶回給 host。
Server：host 以外的實體，負責處理 MCP client 傳來的請求並回應。

元件

MCP host 可以用的元素很多，這裡介紹最重要的兩個：工具（tools）和資源（resources）。

工具（Tools）

工具是 MCP 的核心元素，由 MCP server 提供外部功能。MCP server 會有 tools/list endpoint 可以查有哪些工具，還有 tools/call endpoint 可以呼叫想用的工具。MCP host 在處理使用者 prompt 時需要呼叫外部功能，就會透過 MCP client 使用 MCP server 提供的工具。

例如 GitHub MCP server 有個 create_pull_request 工具，使用者可以直接透過 prompt 建立新的 PR。

資源（Resources）

資源也是 MCP 的核心元素，意思是 MCP server 可以提供的各種資料或內容。資源可以是檔案內容、資料庫紀錄或 API 回應等。MCP client 會先跟 MCP server 要一份可用資源清單，再請求需要的資源來取得資料。這些資料會交給 MCP host，host 可以用來回應使用者 prompt。

例如 GitHub MCP server 可以透過 repo://{owner}/{repo}/contents{/path*} API resource，提供指定 repo 的原始碼。

運作方式

MCP 的運作方式會因為實作不同而有差異，這篇文章介紹最基本的方式，請參考下圖。

MCP host 啟動時，會透過 MCP client 呼叫 MCP server 的 tools/list endpoint，取得可用工具清單。
使用者送出 prompt 到 MCP host。
MCP host 把使用者 prompt 和工具清單傳給 LLM 模型，LLM 模型會決定要用哪些工具。
MCP host 透過 MCP client 呼叫 MCP server 的 tools/call endpoint 使用工具。
MCP host 把 MCP server 回傳的工具結果和原本的 prompt 一起傳給 LLM 模型，LLM 會根據這些資訊產生最終回應。
MCP host 處理 LLM 模型的最終回應，並傳給使用者。

MCP 搭配 LINE Messaging API 的應用案例

現在我們直接用 LINE 的 Messaging API 來實際操作 MCP。LINE 為官方帳號（OA）提供 Messaging API，可以對加好友的使用者發送訊息。我們就用這個來打造 MCP server。建議同時參考 MCP 官方使用指南（For Server Developers）和 LINE Developers 的 Messaging API 文件。

準備工作

要用 LINE Messaging API 建立 MCP server，需要先完成以下準備：

安裝 Claude 桌面應用程式（參考連結）
準備使用 LINE Messaging API
1. 參考 Get started with the Messaging API 文件，在 LINE Developers 建立官方帳號、啟用 Messaging API 並建立 channel
2. 到 LINE Developer Console，在剛剛建立的 channel 的 Messaging API 分頁申請 channel access token
3. 用你的 LINE 帳號把新建立的 channel（LINE 官方帳號）加為好友

完成 LINE Messaging API 的設定後，用取得的 channel access token 測試 API 是否可用。本文用 shell 驗證，在 Authorization header 放入剛剛取得的 token，然後呼叫 broadcast API（詳細規格請參考 LINE Messaging API 官方文件）。

curl -v -X POST https://api.line.me/v2/bot/message/broadcast \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H "Authorization: Bearer {Channel Access Token}" \
-H "X-Line-Retry-Key: ${uuidgen}" \
-d '{
    "messages": [
        {
            "type": "text",
            "text": "Hello, world"
        }
    ]
}'

如果你收到來自剛剛加為好友的官方帳號的訊息，代表測試成功！

開發 MCP 伺服器

現在正式來開發 MCP server。請先參考 MCP 官方使用指南，安裝 uv、建立 Python 專案並建立 main.py。

# 建立新專案資料夾
uv init line-mcp
cd line-mcp

# 建立並啟動虛擬環境
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安裝相依套件
uv add "mcp[cli]" httpx

# 建立伺服器主程式
touch main.py

接著在 main.py 裡加入以下 Python 程式碼。這段程式會建立一個簡單的 MCP 伺服器，提供一個叫 broadcast_message 的工具。當 MCP client 透過 broadcast_message 工具送出訊息時，會呼叫 LINE Messaging API 的 `https://api.line.me/v2/bot/message/broadcast` endpoint，把收到的訊息廣播給所有好友。

# main.py
import os
import uuid
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化 FastMCP 伺服器
# 使用 "line" channel，並加上 httpx、xmltodict 相依套件
mcp = FastMCP("line", dependencies=["httpx", "xmltodict"])

# 從環境變數取得 CHANNEL_ACCESS_TOKEN
# 請設定從 LINE Developer Console 取得的 token
CHANNEL_ACCESS_TOKEN = os.environ.get("CHANNEL_ACCESS_TOKEN")

@mcp.tool(
    name="broadcast_message",
    description="用 LINE Messaging API 廣播訊息。'messages' 參數最多可放 5 則訊息。支援的訊息型態：\n"
                "- 文字訊息：{'type': 'text', 'text': 'Hello, world'}\n"
)
def broadcast_message(messages: list):
    # 設定 HTTP 請求標頭
    # Content-Type: JSON 格式
    # Authorization: Bearer token（LINE API 認證）
    # X-Line-Retry-Key: 防止重複請求的唯一識別碼（UUID）
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {CHANNEL_ACCESS_TOKEN}",
        "X-Line-Retry-Key": str(uuid.uuid4()),
    }
    # 送出 HTTP POST 請求到 LINE Messaging API
    # 用 broadcast endpoint 把訊息廣播給所有好友
    with httpx.Client() as client:
        response = client.post(
            "https://api.line.me/v2/bot/message/broadcast",
            headers=headers,
            json={"messages": messages},
        )
    return response.text

if __name__ == "__main__":
    # 用 stdio transport 執行 FastMCP 伺服器
    mcp.run(transport="stdio")

為了驗證專案是否建立成功，可以用以下指令啟動 MCP 伺服器。如果沒出錯，代表 MCP server 設定完成。

uv run main.py

在 Claude 桌面應用程式設定 MCP server

要在 Claude 桌面應用程式（MCP host）裡使用 MCP server，需要把 server 資訊註冊到 host。註冊方式是修改設定檔。請參考 MCP 官方指南，打開 claude_desktop_config.json 設定檔，加入剛剛做好的 MCP server（line-mcp）。

{
    "mcpServers": {
        "line-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/{Project Parent Location}/line-mcp",
                "run",
                "main.py"
            ],
            "env": {
                "CHANNEL_ACCESS_TOKEN": "{channel_access_token}"
            }
        }
    }
}

設定好之後，只要啟動 Claude 桌面應用程式，你建立的 MCP server 就會自動照設定檔啟動。來簡單說明一下設定檔裡每個資訊的用途：

在 mcpServers 加入 line-mcp（用這個名稱註冊 MCP server）
command 填 uv 的路徑（伺服器啟動指令）
- 如果 macOS 下 uv 執行有問題，可以在 shell 裡跑 which uv，把查到的路徑填進來
args 填專案路徑及執行檔案
env 加上 CHANNEL_ACCESS_TOKEN，填入剛剛申請的 channel access token

存檔後，啟動 Claude 桌面應用程式。如果設定正確，你會看到 UI 出現可用的 MCP 工具，如下圖所示。

實際使用 MCP

現在我們要用剛剛做好的 MCP server 和 Claude 桌面應用程式來實際體驗 MCP。假設以下情境：

「我們是名為『Oishi』的日本壽司店老闆，平常用 LINE 官方帳號做行銷。」

我們要用 LINE Messaging API 提供的 broadcast API，發送壽司宣傳訊息給加官方帳號為好友的顧客。請用以下 prompt 發送壽司宣傳訊息：

我是壽司店 Oishi 的老闆，請幫我發送壽司宣傳訊息給顧客。

輸入這個 prompt 後，MCP host 內部會使用 broadcast_message 工具。你可以在 Claude 桌面應用程式的 UI 看到這個工具被呼叫，並且實際會收到官方帳號發來的訊息。

來看一下剛剛這個操作流程：

使用者一啟動 Claude 桌面應用程式（MCP host），就會根據設定檔的 command 啟動 MCP server。
MCP host 透過 MCP client 呼叫 MCP server 的 tools/list endpoint，取得可用工具清單。
MCP host 把使用者 prompt 和工具清單一起傳給 LLM 模型。
LLM 模型從 prompt 裡「發送訊息」這段判斷要用 broadcast_message 工具，並指示 MCP host 執行該工具。
MCP host 依據 broadcast_message 工具的 description 格式組出請求，透過 MCP client 呼叫 MCP server 執行該工具。
MCP server 收到請求後，透過 tools/call endpoint 執行定義好的工具，並發送請求到 LINE Messaging API。

MCP 的應用延伸

我們也可以用其他 MCP 伺服器，做出更多元的應用情境。

這次假設壽司店想根據天氣發送不同的壽司宣傳訊息。為了取得天氣資訊，我們會用另一個 MCP server。MCP 的 servers repository（GitHub）有多種 MCP server 可以用。查天氣這次我們用 Brave Search，它是一個支援 MCP 搜尋工具的搜尋引擎。要用這個工具，需先註冊 Brave Search 並取得 API key。詳細步驟請參考 Brave Search MCP Server 官方說明。

準備好後，請用以下 prompt 發送壽司宣傳訊息給顧客：

我是壽司店 Oishi 的老闆。請幫我發送一則適合明天天氣的壽司宣傳訊息。

輸入這個 prompt 後，你會發現 MCP host 真的會根據天氣發送對應的壽司宣傳訊息。

來看一下這個流程：

MCP host 把使用者 prompt 和可用工具清單傳給 LLM 模型。
LLM 模型從「明天天氣」這段判斷要用 brave MCP server 的 brave_web_search 工具，並指示 MCP host 執行該工具。
MCP host 透過 MCP client 呼叫該工具，brave MCP server 會內部查詢指定搜尋引擎的天氣資訊並回傳。
MCP host 用取得的天氣資訊，寫出適合當天氣候的壽司宣傳訊息。
MCP host 再呼叫我們自己建的 line-mcp MCP server 的 broadcast_message 工具。
line-mcp MCP server 最後透過 LINE Messaging API，把訊息發給加了官方帳號的使用者。

結語

大家覺得怎麼樣？MCP 的世界是不是很有趣？如果 LLM 能跟外部服務結合，會變得更強大，生產力也能大幅提升。基於這樣的期待，MCP 相關服務會越來越多，其他 LLM 供應商如 OpenAI 也很可能會採用 MCP 或建立自己的協定。

LINE 官方 GitHub 也有提供 MCP server，給有需要的朋友參考：

line-bot-mcp-server on GitHub

希望大家看完這篇文章後，都能動手試試 MCP 的應用，體驗 MCP 的威力。本文就到這邊，謝謝收看！