Integrarea serverului WhatsApp MCP

Ce face serverul „WhatsApp” MCP?

Serverul WhatsApp MCP (Model Context Protocol) acționează ca o punte între asistenții AI și contul tău personal WhatsApp. Prin conectarea prin API-ul WhatsApp web multidevice (folosind biblioteca whatsmeow), permite modelelor AI precum Claude sau Cursor să caute și să citească mesajele tale personale WhatsApp (inclusiv imagini, videoclipuri, documente și audio), să caute contacte și să trimită mesaje către persoane sau grupuri. Toate interacțiunile sunt gestionate local: istoricul mesajelor tale este stocat într-o bază de date SQLite, iar datele sunt partajate cu agentul AI doar când sunt accesate explicit prin instrumente standardizate. Această configurare permite dezvoltatorilor și utilizatorilor să gestioneze programatic comunicările WhatsApp, să automatizeze fluxurile de mesagerie și să integreze datele WhatsApp în procese mai largi de dezvoltare sau productivitate — totul menținând controlul utilizatorului asupra accesului la date.

Lista de prompturi

Nu sunt menționate template-uri de prompt în documentația disponibilă.

Lista de resurse

• Documentația nu listează explicit resursele MCP expuse de server.

Lista de instrumente

• search_contacts: Caută contacte WhatsApp după nume sau număr de telefon.
• list_messages: Recuperează mesaje WhatsApp cu filtre opționale și parametri de context.
• list_chats: Listează toate chat-urile disponibile cu metadatele lor.
• get_chat: Obține informații detaliate despre un anumit chat.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare și recuperare mesaje WhatsApp
  Dezvoltatorii și agenții AI pot căuta și recupera programatic mesaje WhatsApp, inclusiv conținut multimedia, pentru revizuire, raportare sau arhivare.

• Mesagerie automată
  Permite trimiterea de mesaje sau fișiere media (imagini, videoclipuri, documente, audio) către persoane sau grupuri prin fluxuri AI, facilitând remindere, notificări sau comunicare în masă.

• Gestionarea contactelor
  Suportă căutarea și organizarea contactelor WhatsApp prin AI, crescând productivitatea pentru utilizatorii cu liste mari de contacte.

• Analiza chat-urilor
  Prin listarea și analiza metadatelor din chat-uri și mesaje, dezvoltatorii pot realiza analize sau crea dashboard-uri privind tiparele de mesagerie, activitatea de grup sau tendințele de comunicare.

• Integrare cu asistenți AI
  Permite interacțiunea fluidă între WhatsApp și modele AI (precum Claude sau Cursor), folosind AI pentru sumarizarea chat-urilor, redactarea răspunsurilor sau automatizarea sarcinilor repetitive.

Cum se configurează

Windsurf

Nu sunt oferite instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în documentație.

Claude

1. Cerințe preliminare: Instalează Go, Python 3.6+, UV (manager de pachete Python) și opțional FFmpeg.
2. Clonează repository-ul:

   git clone https://github.com/lharries/whatsapp-mcp.git
   cd whatsapp-mcp
   

3. Rulează bridge-ul WhatsApp:

   cd whatsapp-bridge
   go run main.go
   

   Autentifică-te prin cod QR folosind aplicația mobilă WhatsApp.
4. Configurează serverul MCP:
   Salvează următorul JSON în ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "whatsapp": {
         "command": "{{PATH_TO_UV}}",
         "args": [
           "--directory",
           "{{PATH_TO_SRC}}/whatsapp-mcp/whatsapp-mcp-server",
           "run",
           "main.py"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Repornește Claude Desktop: Deschide Claude pentru a vedea WhatsApp ca integrare disponibilă.

Notă privind securizarea cheilor API: Nu se folosesc chei API explicite, dar dacă este nevoie, variabilele de mediu pot fi setate printr-un bloc env în configurația JSON.

Exemplu cu variabilă de mediu:

{
  "mcpServers": {
    "whatsapp": {
      "command": "{{PATH_TO_UV}}",
      "args": [
        "--directory",
        "{{PATH_TO_SRC}}/whatsapp-mcp/whatsapp-mcp-server",
        "run",
        "main.py"
      ],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Cerințe preliminare: Aceleași ca mai sus.
2. Clonează și rulează bridge-ul: Urmează pașii ca la Claude.
3. Configurează serverul MCP:
   Salvează următorul JSON în ~/.cursor/mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "whatsapp": {
         "command": "{{PATH_TO_UV}}",
         "args": [
           "--directory",
           "{{PATH_TO_SRC}}/whatsapp-mcp/whatsapp-mcp-server",
           "run",
           "main.py"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Repornește Cursor pentru a activa integrarea.

Notă privind securizarea cheilor API: Folosește aceeași abordare cu variabile de mediu ca la Claude, dacă este necesar.

Cline

Nu sunt oferite instrucțiuni de configurare pentru Cline în documentație.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP la flux și conecteaz-o la agentul AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "whatsapp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi „whatsapp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Conform documentației disponibile, serverul WhatsApp MCP este bine documentat pentru configurarea generală și utilizarea instrumentelor, dar nu oferă informații explicite despre resurse, template-uri de prompt, roots și sampling support. Proiectul este matur (licențiat, popular și activ menținut), dar lipsesc unele detalii avansate specifice MCP.

Opinia noastră

Am evalua acest server MCP cu 7/10 — este robust, popular și clar pentru integrare practică, dar ar beneficia de o documentație mai completă privind resursele MCP, prompturile și funcțiile avansate.

Scor MCP