讓 LLM 直接操作 PTT — PTT MCP Server

Posted on 標籤
PyPtt 讓 Python 可以操作 PTT，但你得先會寫 Python。PTT MCP Server 把這層拿掉，讓 LLM 自己登入 PTT、看板、發文、推文。這篇講它能做什麼、怎麼裝、以及我在安全性上做了什麼取捨。

PyPtt 做了很多年，解決的是「怎麼用程式自動化操作 PTT」。但它有個前提：

你得先會寫 Python。

想寫一個「每天幫我看某板有沒有關鍵字」的小工具，你得先開個專案、裝套件、查 API、處理登入登出、包排程。做完了，功能是死的，想改條件就又得改程式碼。

MCP（Model Context Protocol）出現之後，這件事情就變得不一樣了。你可以直接跟 LLM 說「幫我看看 Python 板最近有沒有人在討論 uv」，剩下的它自己去翻。

隆重跟大家介紹 PTT MCP Server。

這東西在幹嘛

一句話：它是 PyPtt 的 MCP 包裝，讓支援 MCP 的 LLM client 真的登入 PTT 跟站台互動。

不是爬網頁版，不是讀 RSS。是真的用你的帳號連上 ptt.cc，走跟你用終端機一模一樣的路徑。所以你在站上看得到的，它就看得到；你的帳號權限能做的，它就能做。

底層還是 PyPtt 在扛連線跟 VT100 畫面還原 與 PTT 溝通的那些髒活。MCP server 這層只做兩件事：把 PyPtt 的能力翻譯成 MCP tool，以及管理登入狀態。

裝起來

只有 Docker 一條路。沒有 pip，沒有 uvx。

原因很單純：PyPtt 的執行環境有一堆眉角，我不想再收「我這邊裝不起來」的 issue。丟進 image 裡，大家跑的就是同一個東西。

在你的 MCP client 設定檔裡加上：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
{
  "mcpServers": {
    "PTT": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "PTT_ID",
        "-e", "PTT_PW",
        "ghcr.io/pyptt/ptt_mcp_server:latest"
      ],
      "env": {
        "PTT_ID": "你的帳號",
        "PTT_PW": "你的密碼"
      }
    }
  }
}

走的是 stdio，所以 docker run -i 的 -i 不能拿掉。image 有 amd64 跟 arm64，M 系列 Mac 直接跑。

如果你有多個帳號，改用 PTT_ACCOUNTS：

1
PTT_ACCOUNTS=default=帳號A:密碼A,alt=帳號B:密碼B

然後就可以叫 LLM 用 switch_account 換帳號。要注意分隔字元的限制：名稱不能有 =、帳號不能有 :、密碼不能有 ,。

能做什麼

目前 29 個 tool。大致分成幾類：

讀：

  • get_post 取文章，支援 AID、index、搜尋條件
  • get_newest_index 取某板最新編號
  • get_post_index_range 給一個日期，二分搜尋出當天的文章區間
  • get_board_info / get_all_boards / get_favourite_boards / get_bottom_post_list
  • get_user / search_user 查使用者
  • get_aid_from_url 從網址拿 AID，這是唯一不用登入的

寫：

  • post 發文、reply_post 回文、del_post 刪文與劣退
  • comment 推噓箭頭
  • mail / get_mail / del_mail 站內信
  • give_money 轉 P 幣

帳號與板務：

  • login / logout / whoami / list_accounts / switch_account
  • set_board_title 改板標、bucket 水桶，這兩個要板主權限

有了這些，「幫我把這篇文章的推文整理成重點」「看看 Gossiping 昨天有沒有人提到 XXX」「幫我回這篇文，語氣客氣一點」這種話就直接可以講。

注意

這個 server 沒有唯讀模式，沒有程式層的確認機制，沒有白名單。

LLM 呼叫 del_post，文章就真的會刪掉。呼叫 give_money，P 幣就真的會轉出去。

目前的保護只有一層：所有具破壞性的 tool，在 docstring 裡都寫了給 LLM 看的祈使句——「重要！務必遵守！執行前務必顯示內容並與使用者確認後才可以執行。」

這是 prompt engineering，不是技術保證。它大部分時候有效，但它不是防護欄，它是請求。

所以我在 README 裡寫得很直白：先讀後寫，確認再執行。我知道這句話擋不住真正的意外，但至少讓你知道風險在哪。

另外，帳號密碼是明文的環境變數。沒有加密、沒有檔案來源選項。這個設定檔就是你的密碼，請當作密碼來對待。

如果你要拿它跑無人值守的自動化，我的建議是開一個小帳，而不是用你養了十幾年的主帳號。

結語

PyPtt 解決的是「程式能不能操作 PTT」。

ptt_mcp_server 解決的是「不寫程式的人，能不能操作 PTT」。

PyPtt 的第一個 commit 是 2017 年，ptt_mcp_server 是 2025 年。中間隔了八年。有點久，但工具鏈就是這樣，得等生態長出來。

如果你裝起來遇到問題，或是覺得哪個 tool 的行為很怪，開 issue 給我。特別是安全性那塊，我知道現在的做法不夠，歡迎討論怎麼做比較好。

也許你也會想看看