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Puch AI WhatsApp Integration MCP Server

MCP Server

Puch AI的多能力提供服务器(MCP)是一个后端服务,用于连接Puch AI与外部服务如WhatsApp、网页内容抓取和产品搜索,扩展AI在现实世界中的任务执行能力。

工具数

2

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
后端服务Python浏览器自动化

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

alok-ahirrao

提供方

alok-ahirrao

最后核验

2026/5/17 20:19

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

python3 -m venv venv

详细介绍

Puch AI-WhatsApp集成MCP服务器🚀

此存储库包含 MCP(多功能提供商)服务器,一个强大的后端服务,旨在桥接 Puch AI 通过WhatsApp、网络内容获取和产品搜索等外部服务。它充当一个工具中心,允许人工智能在现实世界中执行复杂的任务。

图像结果

输出1

Output WhatsApp

产出2

Output WhatsApp

✨ 概述

Puch AI是一种能够自动化任务和检索信息的智能助手。该MCP服务器通过提供一个安全、经过验证的API端点来扩展其功能,Puch AI可以调用该端点来执行特定的“工具”

该服务器使Puch AI能够:

  • 🌐 获取Web内容:从互联网上的任何URL中抓取和处理信息。
  • 🛒 搜索产品:使用Google Shopping进行实时产品搜索,为用户提供最新建议。
  • 📱 与WhatsApp集成:该服务器的架构是完整的WhatsApp集成的支柱。

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🏗️ 运作原理

服务器提供了一个单一的、功能强大的API端点,该端点接受使用给定参数运行特定工具的请求。工艺流程如下:

  1. Puch AI收到用户提示 (例如,“给我找一台1000美元以下的好笔记本电脑”)。
  2. Puch AI确定需要工具 (例如。, search_for_products).
  3. Puch AI发送POST请求 此MCP服务器的 /mcp/ 端点,指定 tool_namearguments.
  4. MCP服务器对请求进行身份验证 使用承载令牌。
  5. 服务器执行请求的工具 (例如,调用SerpApi以获取产品结果)。
  6. 服务器格式化并返回结果 以结构化JSON格式传输到Puch AI。
  7. Puch AI使用这些信息 为用户制定自然语言响应。

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🔧 安装和设置

按照以下步骤使MCP服务器在本地计算机上运行。

先决条件

  • Python 3.11+
  • (Python包安装程序)
  • Git

分步指南

  1. 克隆存储库

打开终端并将存储库克隆到本地计算机。

   git clone https://github.com/alok-ahirrao/Puch-AI-WhatsApp-Integration-MCP-Server.git
   cd Puch-AI-WhatsApp-Integration-MCP-Server
  1. 创建虚拟环境(推荐)

最好的做法是创建一个虚拟环境来管理项目依赖关系。

   # For macOS/Linux
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

   # For Windows
   python -m venv venv
   .\venv\Scripts\activate
  1. 再进行

从以下位置安装所有必需的Python包 requirements.txt 文件。

   pip install -r requirements.txt
  1. 创建和配置 .env 文件

创建一个名为的文件 .env 在项目的根目录中。此文件将存储您的密钥和配置变量。复制以下内容并替换占位符值。

   # Get your API key from https://serpapi.com/
   SERPAPI_API_KEY=YOUR_SERPAPI_API_KEY

   # Your WhatsApp phone number (e.g., 919876543210)
   MY_NUMBER=YOUR_PHONE_NUMBER

   # A strong, secret token for authenticating API requests
   TOKEN=YOUR_SECURE_BEARER_TOKEN
  1. 运行服务器

使用Uvicorn启动FastAPI服务器。

   python main.py

服务器现在应该在以下位置运行 http://127.0.0.1:8085.

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MCP服务器设置说明

按照以下说明设置MCP服务器并完成申请过程。

  1. 获取应用程序密钥:

使用提供的启动代码启动本地MCP服务器。运行后 /apply ,您将获得一个应用程序密钥。

  1. 创建MCP服务器:

现在,您需要使用本要点中给出的启动代码创建一个MCP服务器来提交简历。

  1. 将Puch连接到您的MCP服务器:

使用此命令将Puch与您的MCP服务器连接: /mcp connect /mcp

  1. 验证身份验证令牌和电话号码:

Puch将对您的Auth令牌(应用程序密钥)和电话号码进行验证检查。验证需要密钥和电话号码,格式为{country_code}{number},不带+符号。例如:919876543210代表一个印度号码。

  1. 创建简历工具:

将简历发送给Puch:创建一个工具,以适合LLM的格式发送简历。

- 简历工具要求:您的服务器必须包含一个简历工具,该工具: - 接受本地文件(您的简历)。 - 将其转换为markdown文本 - 将数据以字符串形式提交给Puch AI MCP端点。

  1. 设置ngrok服务器:

要使您的本地服务器可公开访问,您可以使用ngrok。运行以下命令: ngrok http 8085

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🔑 认证

所有请求 /mcp/ 必须使用 承载令牌。将令牌包含在 Authorization 您的请求的标题。

Authorization: Bearer YOUR_SECURE_BEARER_TOKEN

替换 YOUR_SECURE_BEARER_TOKEN 根据您设置的值 TOKEN 在你的 .env 文件。带有丢失或无效令牌的请求将导致 401 Unauthorized 错误。

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🛠️ 可用工具

服务器通过一组工具公开其功能。您可以通过向发送POST请求来调用工具 /mcp/ 终点。

fetch

获取并解析给定URL的文本内容。这对于总结文章、提取数据或阅读文档非常有用。

参数:

参数类型必填默认说明
url字符串N/A要获取的网页的完整URL。
max_lengthinteger5000要返回的最大字符数。
start_indexinteger0从中开始提取内容的字符索引。可用于分页。
rawboolean如果 true,返回原始HTML。如果 false,返回已清理的文本内容。

示例请求(curl):

curl -X POST http://127.0.0.1:8085/mcp/ \
-H "Authorization: Bearer YOUR_SECURE_BEARER_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "tool_name": "fetch",
    "arguments": {
        "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence",
        "max_length": 250
    }
}'

示例响应:

{
  "content": "Artificial intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, as opposed to the intelligence of living beings, primarily of humans. It is a field of computer science that develops and studies intelligent machines. Such machines may be called AIs."
}

search_for_products

使用SerpApi服务,根据查询在谷歌购物中搜索产品。

参数:

参数类型必填默认说明
query字符串N/A产品的描述性搜索查询。

示例请求(curl):

curl -X POST http://127.0.0.1:8085/mcp/ \
-H "Authorization: Bearer YOUR_SECURE_BEARER_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "tool_name": "search_for_products",
    "arguments": {
        "query": "wireless noise cancelling headphones"
    }
}'

示例响应:

{
  "search_results": [
    {
      "position": 1,
      "title": "Sony WH-1000XM5 Wireless Noise-Canceling Over-the-Ear Headphones",
      "price": "$399.99",
      "extracted_price": 399.99,
      "link": "https://www.bestbuy.com/...",
      "source": "Best Buy",
      "rating": 4.7,
      "reviews": 1250,
      "thumbnail": "https://i5.walmartimages.com/..."
    },
    {
      "position": 2,
      "title": "Bose QuietComfort 45 headphones",
      "price": "$329.00",
      "extracted_price": 329,
      "link": "https://www.bose.com/...",
      "source": "Bose",
      "rating": 4.6,
      "reviews": 890,
      "thumbnail": "https://assets.bose.com/..."
    }
  ]
}

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🗺️ 路线图和未来发展

此服务器是为扩展而设计的。未来的计划包括:

  • 完整的双向WhatsApp集成:实现webhook端点,在WhatsApp上接收来自用户的消息,并通过WhatsApp Business API发送回复的机制。
  • 支持更多工具:为以下功能添加新工具:

- 发送电子邮件。 - 管理日历事件。 - 与其他第三方API(如Spotify、谷歌地图)交互。

  • 交互式消息:利用WhatsApp的交互式消息组件,如按钮和列表,以获得更丰富的用户体验。
  • 增强的错误处理:向调用AI提供更具描述性的错误消息。

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🤝 贡献

贡献使开源社区成为一个学习、激励和创造的好地方。你所做的任何贡献都是 非常感谢.

  1. 分叉项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推到分支机构 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开拉取请求

如果您发现错误或有建议,请随时打开问题。

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📜 许可证

版权所有©2025,阿洛克·亚希劳

根据 知识共享署名-非商业4.0国际许可。您只能出于个人或教育目的使用或修改此项目。商业用途需要明确许可。

如有疑问,请联系 alokahirrao.ai@gmail.com.

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后端服务Python浏览器自动化AI集成本地部署WhatsApp自动化网页抓取产品搜索

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

api-key

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

2

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdioapi-key部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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