MCP Wassenger WhatsApp API连接器 ](https://www.npmjs.com/package/mcp-wassenger)
🚀 由人工智能驱动的WhatsApp自动化加速! 使用您最喜欢的AI助手(如ChatGPT、Claude或自定义AI代理)的自然语言发送消息、总结对话和管理聊天。
💬 改变你的沟通方式 -自动化响应、分析聊天模式、大规模管理客户对话、管理WhatsApp聊天和群组,一切都可以通过与人工智能助手的简单对话文本或语音命令来实现。
⚠️ 备注:只有当您的MCP客户端不需要时,您才需要使用此软件包 支持HTTP流媒体 (以前称为SSE连接)。使用远程HTTP连接 阅读这些说明.
目录
- 📱 基本信息和通信 - 📊 对话分析和见解 - 👥 集团与团队管理 - ⏰ 消息调度和自动化 - 🔍 联系人和设备管理 - 📈 分析和报告 - 🔔 状态与监控 - 🔄 批量运营和活动 - 🎯 智能业务自动化 - 🔐 帐户和文件管理
- 支持的客户 - Claude桌面配置 - VS代码副本配置 - HTTP流媒体的好处 - 获取API密钥
- 📱 核心信息与沟通 - 💬 聊天和对话管理 - 👥 集团与团队管理 - 📺 频道与广播 - 🔄 战役和批量作战 - 📱 设备和帐户管理 - 👤 联系人和标签管理 - 📁 文件和媒体管理 - 🔧 系统和公用设施 - 📊 分析与洞察
- 自定义头 - 在OpenAI中作为工具使用 - 旗帜 - 克劳德桌面版 - VS代码扩展/复制 - 光标 - 帆板运动 - 克莱恩 - Continue.dev - Zed编辑 - Jan AI - 打开WebUI - 源代码图科迪 - OpenAI响应API
- 清除您的 ~/.mcp-auth 目录 - - 重新启动克劳德 - VPN证书 - 检查日志
关于
瓦森格 是一个多功能的WhatsApp团队聊天和API解决方案,用于商业消息传递,以自动化WhatsApp上的任何内容。
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示例提示
通过任何AI客户端或代理工具集成与您的WhatsApp对话聊天。
以下是您可以使用任何AI助手通过Wassenger MCP连接器与WhatsApp交互的各种提示:
📱 基本信息和通信
- “发送一条WhatsApp消息至+1234567890,说‘你好!你今天怎么样?’”
- “向名为‘John Smith’的联系人发送一条消息,内容为‘下午3点确认会议’”
- “发送紧急消息至+44123456789:'请尽快给我回电'”
- “将带有图片的WhatsApp消息从\[URL\]发送到\[电话号码\]”
- “在聊天室\[chat id\]中回复消息\[message id\],并回复‘谢谢您的反馈!’”
📊 对话分析和见解
- “用+1555123456总结我最近10条WhatsApp消息”
- “分析我与营销团队聊天时的对话语气”
- “向我展示过去一周我与Sarah交谈中讨论的关键话题”
- “统计我今天从所有联系人那里收到了多少条消息”
- “在聊天室\[chat id\]中搜索包含'发票'的邮件”
- “生成本月按天分组的聊天活动报告”
👥 集团与团队管理
- 创建一个名为“团队更新”的WhatsApp群组,参与者为+1234567890、+0987654321
- “‘Project Team Alpha’WhatsApp群组有多少参与者?”
- “列出我的‘家庭聊天’组的所有成员”
- “将+1234567890添加到WhatsApp群组\[群组id\]”
- “将+1234567890设置为组\[组id\]中的管理员”
- “获取组\[group id\]的邀请链接”
⏰ 消息调度和自动化
- “安排一条消息给+1234567890,说‘生日快乐!’,将于明天上午9点发送”
- “为团队组设置关于下周五下午2点会议的提醒消息”
- “为非工作时间(上午9点至下午5点)收到的邮件设置自动回复”
- “创建工作流:当有人发送‘INFO’消息时,会自动发送我们公司的宣传册”
🔍 联系人和设备管理
- “检查电话号码+1555987654是否是有效的WhatsApp号码”
- “我与Wassenger连接了哪些WhatsApp号码?”
- “显示我所有WhatsApp设备的状态”
- “获取联系人+1234567890的个人资料信息”
- “显示我过去一个月的所有最近联系人”
📈 分析和报告
- “生成本月我最频繁的WhatsApp联系人的报告”
- “显示我本周最繁忙的WhatsApp对话日”
- “哪家代理商对客户询问的反应最快?”
- “显示过去30天的聊天量趋势”
- “统计我所有聊天记录中的未读消息”
- “查找过去60天内没有互动的客户”
🔔 状态与监控
- “检查我最后一封发往+1234567890的邮件的送达状态”
- “显示今天以来所有失败的邮件传递”
- “监控我的联系人+1555123456是否阅读了我最近的消息”
- “发布‘正在开发令人兴奋的新功能!’作为我的WhatsApp状态”
🔄 批量运营和活动
- “分别向我的“团队更新”组的所有成员发送相同的公告”
- “向我联系最多的前10个号码广播节日问候”
- “创建一个名为“欢迎系列”的活动,向多个联系人发送“欢迎使用我们的服务!”
- “启动活动\[活动id\]并检查其交付状态”
🎯 智能业务自动化
- “创建一个名为‘VIP客户’的红色标签,并将其应用于重要聊天”
- “将聊天室\[聊天id\]分配给代理\[代理id\]”
- “显示所有带有“支持”标签的聊天记录”
- “分析客户支持对话中的情绪,并标记负面情绪”
- “生成所有聊天记录及其最后活动的CSV报告”
- “查找我WhatsApp聊天记录中的所有未读消息”
🔐 帐户和文件管理
- “显示我当前的Wassenger帐户使用情况和限制”
- “从\[image url\]上传图像以在WhatsApp消息中使用”
- “列出所有标记为“营销”的上传文件”
- “将所有联系人从设备\[device-id\]导出为JSON”
这些提示涵盖了企业使用WhatsApp通过Wassenger平台进行客户服务、营销、团队协作和自动化的真实场景。
HTTP流媒体使用
如果您的MCP客户端支持 HTTP流 (以前称为服务器发送事件或SSE传输),您可以直接连接到Wassenger MCP服务器,而无需安装此软件包。这是首选方法,因为它更快,不需要本地设置。
支持的客户
大多数现代MCP客户端支持HTTP流,包括:
- 克劳德桌面版 (最新版本)
- VS代码副本 带MCP扩展
- 光标 (v0.48.0+)
- 帆板运动
- OpenAI响应API
- ChatGPT (专业用户可以访问,很快会有更多用户)
Claude桌面配置
将此添加到您的 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"wassenger": {
"type": "http",
"url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=YOUR_WASSENGER_API_KEY"
}
}
}或者使用环境变量:
{
"mcpServers": {
"wassenger": {
"type": "http",
"url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=${WASSENGER_API_KEY}",
"env": {
"WASSENGER_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}VS代码副本配置
在VS代码设置(JSON格式)中:
{
"mcp.servers": {
"wassenger": {
"url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=YOUR_WASSENGER_API_KEY",
"transport": "http-streaming"
}
}
}HTTP流媒体的好处
- ✅ 无需本地安装 必需的
- ✅ 更快的连接 时代
- ✅ 自动更新 -始终使用最新的服务器版本
- ✅ 更高的可靠性 -没有Node.js依赖问题
- ✅ 配置更简单 -只是一个URL
获取API密钥
- 注册地址: Wassenger.com 网站
- 去你的 API设置
- 复制API密钥
- 替换
YOUR_WASSENGER_API_KEY在上述配置中
支持的MCP工具
Wassenger MCP服务器提供按功能类别组织的全面WhatsApp自动化工具。所有工具都使用基于动作的参数进行LLM友好的交互:
📱 核心信息与沟通
manage_whatsapp_messages-具有11种操作类型的通用消息发送:文本、媒体、位置、联系人、投票、事件、计划、实时、过期、代理和模板消息manage_whatsapp_message_interactions-消息交互:回复、转发、反应和投票get_whatsapp_chat_messages-全面的邮件检索:最近、搜索、日期范围、按发件人、按类型、按ID、高级搜索、线程上下文和媒体过滤analyze_whatsapp_chat_messages-消息分析:统计、交付状态跟踪和多种格式的数据导出
💬 聊天和对话管理
get_whatsapp_chats-具有9个操作的通用聊天检索:最近、未读、按状态、分配、按联系人类型、按ID、搜索、存档和日期范围过滤analyze_whatsapp_chats-聊天分析和导出,具有全面的统计和数据导出功能search_whatsapp_chats_by_name-按联系人姓名、群名称或频道名称快速搜索聊天室
👥 集团与团队管理
manage_whatsapp_groups-完成组操作:搜索、创建、更新、加入、离开、邀请管理,有8种操作类型manage_whatsapp_group_participants-参与者管理:添加、删除、晋升、降级、审批工作流,有7种操作类型manage_whatsapp_team-团队成员管理:搜索、创建、更新、删除、设备访问控制,有7种操作类型manage_whatsapp_departments-部门组织:列表、创建、更新、删除代理分配和可视化定制
📺 频道与广播
manage_whatsapp_channels-渠道生命周期管理:列表、创建、更新、搜索、加入、离开、图像更新,有9种操作类型manage_whatsapp_channel_messages-具有过滤和分页功能的频道消息检索manage_whatsapp_status-WhatsApp状态(故事)管理:获取、发布、安排媒体支持和高级计时
🔄 战役和批量作战
manage_whatsapp_campaigns-批量消息活动:搜索、创建、更新、启动、停止、删除,有7种操作类型manage_whatsapp_campaign_contacts-活动收件人管理:使用筛选选项搜索、添加、删除联系人manage_whatsapp_queue-消息队列控制:状态监控、队列管理、3种操作类型的批量删除
📱 设备和帐户管理
get_whatsapp_devices-具有高级过滤功能的设备列表:状态、会话、搜索、活动/在线过滤get_whatsapp_device_details-详细的设备信息:配置、会话状态、指标和见解health_check-对MCP服务器和连接的WhatsApp设备进行全面的系统健康检查
👤 联系人和标签管理
manage_whatsapp_contacts-联系CRUD操作:列表、获取、创建、更新、删除、批量操作、元数据管理,有8种操作类型manage_whatsapp_contact_actions-联系人阻止:阻止和取消阻止操作manage_whatsapp_labels-标签管理:使用颜色编码组织进行列表、创建、更新、删除
📁 文件和媒体管理
search_whatsapp_outbound_files-上传文件搜索,按类型、大小、日期、标签和元数据进行高级过滤search_whatsapp_chat_files-通过全面的过滤选项从WhatsApp聊天中接收文件搜索
🔧 系统和公用设施
ping-基本连接测试,包括服务器状态和响应时间测量
📊 分析与洞察
所有工具都包括全面的分析功能:
- 邮件传递跟踪和统计
- 聊天活动分析和报告
- 设备性能指标和监控
- 活动分析和成功跟踪
- 团队生产力见解和报告
每个工具都支持广泛的过滤、分页、排序和导出功能,使其非常适合通过人工智能助手进行手动操作和自动化工作流程。
用法
所有最流行的MCP客户端(Claude Desktop、VS Code Copilot、Cursor、Windsurf……)都使用以下配置格式:
{
"mcpServers": {
"remote-example": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-wassenger",
"api-key-goes-here"
]
}
}
}自定义头
要绕过身份验证,或在向远程服务器发送的所有请求上发出自定义标头,请传递 --header CLI参数:
{
"mcpServers": {
"remote-example": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-wassenger",
"${WASSENGER_API}"
],
"env": {
"WASSENGER_API": "..."
}
},
}
}注: Cursor和Claude Desktop(Windows)内部存在空格错误 args 当它调用时不会逃脱 npx,这最终会破坏这些值。您可以使用以下方法解决此问题:
{
// rest of config...
"args": [
"mcp-wassenger",
"${WASSENGER_API}"
],
"env": {
"WASSENGER_API": ""
}
},在OpenAI中作为工具使用
以下是如何将Wassenger MCP服务器用作OpenAI JavaScript客户端的工具:
import OpenAI from 'openai';
const wassengerKey = process.env.WASSENGER_API_KEY || 'wassenger-api-key-here'
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
// Example: Send a WhatsApp message using OpenAI's new Responses API with MCP
const response = await openai.responses.create({
model: 'o4-mini',
tools: [
{
type: 'mcp',
server_label: 'wassenger',
server_url: `https://api.wassenger.com/mcp?key=${wassengerKey}`,
require_approval: 'never'
}
],
input: 'Send a WhatsApp message to +1234567890 saying "Hello from AI!"'
});
console.log('Response:', response);确保安装所需的依赖项:
npm install openai并设置环境变量:
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export WASSENGER_API_KEY="your-wassenger-api-key"这种方法使用OpenAI的新Responses API与MCP集成,该集成可自动处理工具发现、执行以及与Wassenger MCP服务器的通信,而无需手动设置MCP客户端。
旗帜
- 如果
npx正在产生错误,请考虑添加-y作为自动接受安装的第一个参数mcp-wassenger包裹。
"command": "npx",
"args": [
"-y"
"mcp-wassenger",
"API_KEY_GOES_HERE"
]- 强制
npx始终检查的更新版本mcp-wassenger,添加@latest标志:
"args": [
"mcp-wassenger@latest"
]- 更改哪个端口
mcp-wassenger监听OAuth重定向(默认情况下3334),在服务器URL后添加一个额外的参数。请注意,无论您指定什么端口,如果它不可用,都会随机选择一个开放端口。
"args": [
"mcp-wassenger",
"API_KEY_GOES_HERE"
]- 要启用详细的调试日志,请添加
--debug旗帜。这将把详细日志写入~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log带有时间戳和有关身份验证过程、连接和令牌刷新的详细信息。
"args": [
"mcp-wassenger",
"API_KEY_GOES_HERE",
"--debug"
]克劳德桌面版
为了将MCP服务器添加到Claude Desktop,您需要编辑位于以下位置的配置文件:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 窗户:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
如果它还不存在, 您可能需要在“设置”>“开发人员”下启用它.
重新启动Claude Desktop以获取配置文件中的更改。 重新启动后,您应该在右下角看到一个锤子图标 输入框。
VS代码扩展/复制
官方文件.通过VS代码设置或命令面板添加MCP服务器(Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P)通过搜索“MCP”。配置通过VS Code的设置界面进行管理。
光标
官方文件配置文件位于 ~/.cursor/mcp.json.
截至版本 0.48.0,Cursor直接支持未经授权的SSE服务器。如果您的MCP服务器正在使用官方的MCP OAuth授权协议,您仍然需要添加 “命令” 服务器和呼叫 mcp-wassenger.
帆板运动
官方文件配置文件位于 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.
克莱恩
官方文件配置文件位于 ~/.cline/mcp_servers.json.
Continue.dev
官方文件配置文件位于 ~/.continue/config.jsonContinue.dev支持MCP服务器,以增强代码上下文和AI驱动的开发工作流程。
Zed编辑
官方文件在Zed的设置中配置MCP服务器以扩展AI助手功能。Zed提供原生MCP集成,以实现无缝的开发体验。
Jan AI
官方文件.Jan AI通过其扩展系统支持MCP服务器,允许您将外部工具和数据源与本地AI模型集成。
打开WebUI
官方MCP集成.Open WebUI提供MCP支持,用于将外部工具和服务连接到您的自托管AI界面,实现强大的工作流自动化。
源代码图科迪
官方文件.Cody支持MCP集成,以增强对整个代码库的代码理解和人工智能辅助开发。
OpenAI响应API
您可以使用Wassenger MCP服务器作为OpenAI新的Responses API的工具,该工具提供本地MCP集成,而无需手动设置客户端。
JavaScript示例
import OpenAI from 'openai';
const wassengerKey = process.env.WASSENGER_API_KEY || 'your-wassenger-api-key';
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
// Send a WhatsApp message using OpenAI's Responses API with MCP
const response = await openai.responses.create({
model: 'o1-mini',
tools: [
{
type: 'mcp',
server_label: 'wassenger',
server_url: `https://api.wassenger.com/mcp?key=${wassengerKey}`,
require_approval: 'never'
}
],
input: 'Send a WhatsApp message to +1234567890 saying "Hello from AI!"'
});
console.log('Response:', response);Python示例
import os
from openai import OpenAI
wassenger_key = os.getenv('WASSENGER_API_KEY', 'your-wassenger-api-key')
client = OpenAI(
api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')
)
# Send a WhatsApp message using OpenAI's Responses API with MCP
response = client.responses.create(
model='o1-mini',
tools=[
{
'type': 'mcp',
'server_label': 'wassenger',
'server_url': f'https://api.wassenger.com/mcp?key={wassenger_key}',
'require_approval': 'never'
}
],
input='Send a WhatsApp message to +1234567890 saying "Hello from AI!"'
)
print('Response:', response)安装
确保安装所需的依赖项:
JavaScript:
npm install openaipython
pip install openai环境变量
将API键设置为环境变量:
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export WASSENGER_API_KEY="your-wassenger-api-key"这种方法使用OpenAI的原生MCP集成,它自动处理工具发现、执行以及与Wassenger MCP服务器的通信,而不需要手动配置MCP客户端。
故障排除
清除您的 ~/.mcp-auth 目录
mcp-wassenger 将所有凭据信息存储在内部 ~/.mcp-auth (或无论你在哪里 MCP_REMOTE_CONFIG_DIR 指向)。如果你有持续的问题,试着运行:
rm -rf ~/.mcp-auth然后重新启动MCP客户端。
检查你的Node版本
确保您安装的Node版本为 18或 更高克劳德 桌面将使用您的系统版本的Node,即使您有更新的 安装在其他地方的版本。
重新启动克劳德
修改时 claude_desktop_config.json 完全重启克劳德可能会有所帮助
VPN证书
如果您使用VPN,可能会遇到问题,您可以尝试设置 NODE_EXTRA_CA_CERTS 指向CA证书文件的环境变量。如果使用 claude_desktop_config.json, 这可能看起来像:
{
"mcpServers": {
"remote-example": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-wassenger",
"API_KEY_GOES_HERE"
],
"env": {
"NODE_EXTRA_CA_CERTS": "{your CA certificate file path}.pem"
}
}
}
}检查日志
- 实时关注Claude Desktop的日志
- MacOS/Linux:
tail -n 20 -F ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
- 对于WSL上的bash:
tail -n 20 -f "C:\Users\YourUsername\AppData\Local\Claude\Logs\mcp.log"
- 动力壳:
Get-Content "C:\Users\YourUsername\AppData\Local\Claude\Logs\mcp.log" -Wait -Tail 20
调试
除错记录
要解决复杂问题,特别是令牌刷新或身份验证问题,请使用 --debug 标志:
"args": [
"mcp-wassenger",
"API_KEY_GOES_HERE",
"--debug"
]这将在中创建详细的日志 ~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log 具有时间戳和关于连接和身份验证过程的每个步骤的完整信息。当您发现令牌刷新问题、笔记本电脑睡眠/恢复问题或身份验证问题时,请在寻求支持时提供这些日志。
身份验证错误
如果您遇到以下错误,由 /callback 网址:
Authentication Error
Token exchange failed: HTTP 400你可以跑 rm -rf ~/.mcp-auth 清除任何本地存储的状态和令牌。
“客户端”模式
在命令行上运行以下命令(而不是从MCP服务器):
npx -p mcp-wassenger@latest mcp-wassenger-client API_KEY_GOES_HERE这将贯穿整个授权流程,并尝试列出远程URL上的工具和资源。请在运行后重试 rm -rf ~/.mcp-auth 查看过时的凭据是否是您的问题,否则希望这些日志中的问题比MCP客户端中的问题更明显。
许可证
麻省理工学院
