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Whatsapp Bot MCP

MCP Server

NiagaBot是一款基于AI Qwen3-Omni的WhatsApp商业自动化机器人,提供智能自动回复、群组管理、营销广播、数据分析等功能,适用于企业客户服务和营销自动化。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
JavaScript数据分析团队协作

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

cornmankl

提供方

cornmankl

最后核验

2026/5/17 20:23

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。

详细介绍

🚀 NiagaBot - 智能WhatsApp商业自动化工具

NiagaBot(可译为“尼加机器人”或根据具体语境调整为更贴切的名称,如“商业助手机器人”等) 这是一个智能WhatsApp机器人,用于商业自动化,采用Qwen3-Omni人工智能技术。该机器人可以帮助您自动化商业沟通、广播消息、安排消息发送时间、自动回复等!

您的智能业务自动化助手,由先进人工智能驱动

✨ 主要特征

🤖(机器人表情) 智能AI自动化

  • AI 多模态使用AI Qwen3-Omni处理文本、图像、音频和视频
  • 智能自动回复自动回复客户信息
  • 聊天流程构建器为客服设计对话流程

📣 广播与营销

  • 大规模广播同时向大量客户发送信息
  • 计划消息安排消息稍后发送
  • 进度跟踪实时监控状态发送

👥 代表“人群”或“人们”。 集团管理

  • 欢迎/告别致辞自动欢迎新成员
  • 反垃圾邮件保护保持你的群组干净安全
  • 组同步轻松管理多个群组

📊 表格/数据图表 分析与报告

  • 完整仪表盘监控您船只的所有活动
  • 统计与指标消息和广播性能分析
  • 导出数据将分析结果导出为CSV/JSON格式

🔐 企业功能

  • 多用户支持基于角色的团队协作访问
  • REST API(Representational State Transfer Application Programming Interface,表述性状态传递应用程序编程接口)与其它系统集成
  • 网络仪表盘美观且易用的控制面板
  • 安全认证基于JWT的安全机制

建筑

WhatsApp Web (Browser Automation)
          ↓
   WhatsApp Bot Core
          ↓
  Qwen3-Omni Integration
    ↙              ↘
Local Model    DashScope API

先决条件

  • Node.js(v16或更高版本)
  • npm 或 yarn
  • 用于测试的WhatsApp账号
  • (可选)用于基于云的Qwen3-Omni访问的DashScope API密钥

安装

  1. 克隆仓库:
git clone 
cd whatsapp-bot-mcp
  1. 安装依赖项:
npm install

配置

该机器人可以通过两种方式进行配置:

选项1:本地模型(资源密集型)

要在本地运行Qwen3-Omni,您需要:

  • 高端GPU(建议配备32GB以上显存)
  • 建议配备大容量RAM(推荐64GB以上)
  • 带有所需依赖项的正确Python环境

此选项需要安装额外的依赖项,由于这些依赖项的体积和复杂性,它们并未包含在此软件包中。

选项2:阿里云/DashScope API(推荐给大多数用户)

这是使用Qwen3-Omni最简单的方法,无需高端硬件:

选项A:通过DashScope(简易版)

  1. 在(某处)注册账户 达摩院(DashScope,此处为意译,因为“DashScope”可能是一个特定项目或服务的名称,直接翻译可能无法准确传达其含义,所以根据上下文推测其可能与阿里巴巴的达摩院相关,因此采用意译)
  2. 从仪表板获取您的API密钥:

- Lawati(人名,音译) DashScope 控制台 - 导航至“API密钥”部分 - 创建新的API密钥或使用现有的

  1. 包装更新 config.json
{
  "dashscope": {
    "enabled": true,
    "apiKey": "kunci-api-anda-di-sini",
    "model": "qwen3-omni"
  }
}

选项B:通过阿里云(针对企业用户)

  1. 注册账户于 阿里巴巴云
  2. 启用DashScope服务或ModelStudio
  3. 通过阿里云控制台获取访问密钥
  4. 使用相应的API端点:
{
  "dashscope": {
    "enabled": true,
    "apiKey": "kunci-akses-anda-di-sini",
    "model": "qwen3-omni",
    "apiEndpoint": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
  }
}

如何获取您的API密钥:

  1. 注册一个账户:

- 对于DashScope: dashscope.aliyuncs.com(该网址本身在中文语境下通常不直接翻译,但可解释为“阿里云的DashScope服务域名”,其中“DashScope”是阿里云推出的一个平台,用于提供多种人工智能服务,如自然语言处理等) - 对于阿里云(全球): 阿里巴巴云

  1. 获取您的API密钥:

- 参观 DashScope 控制台 - 导航至“API密钥”部分 - 创建一个新的API密钥或使用现有的一个 - 复制API密钥以便在您的配置中使用

  1. 安全存储API密钥(推荐):

不要在配置文件中硬编码您的API密钥,请使用环境变量:

   # Set environment variable (Linux/Mac)
   export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key-here"

   # Set environment variable (Windows)
   set DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key-here"

   # Or create a .env file in your project directory
   echo "DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here" > .env

然后在你的(内容/文档/代码等)中引用它 config.json:

   {
     "dashscope": {
       "enabled": true,
       "apiKey": null,
       "model": "qwen3-omni"
     }
   }

或者,您可以复制示例配置文件并进行更新:

cp config.example.json config.json
# Kemudian edit config.json dengan kunci API anda

免费层级与定价:

  • DashScope为初学者提供免费配额
  • 按需付费的计费模式以满足更高需求
  • Semak(马来语)翻译成中文是“检查”或“查看”。 DashScope的价格页面 用于当前浓度/水平

免费套餐与定价:

  • DashScope 提供免费套餐,包含有限使用量,适合初学者使用
  • 针对更高使用需求的按使用量付费定价
  • 检查一下 DashScope定价页面 当前费率

安全最佳实践

在使用DashScope API时,请遵循以下安全最佳实践:

  1. 永远不要将API密钥提交到版本控制系统中

- 添加 .env 并且 config.json 到你的 .gitignore 文件 - 使用环境变量,而不是硬编码的密钥

  1. 使用环境变量来存储API密钥
   # Create .env file
   echo "DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here" > .env

   # Add to .gitignore
   echo ".env" >> .gitignore
  1. 限制API密钥权限

- 创建具有最小必要权限的密钥 - 为不同的环境(开发、测试、生产)使用不同的密钥

  1. 监控API使用情况

- 定期在DashScope控制台中检查您的使用情况 - 为异常活动或使用量激增设置警报

  1. 定期更换钥匙

- 定期更改您的API密钥 - 立即更换任何被泄露的密钥

使用

  1. 启动机器人:
npm start
  1. 使用您的WhatsApp手机应用扫描二维码登录
  1. 该机器人将开始监控消息并使用Qwen3-Omni进行回复

它是如何工作的

  1. 消息监控该机器人持续在WhatsApp Web中检查新消息
  2. 消息处理传入的消息(文本或媒体)由Qwen3-Omni处理
  3. 响应生成Qwen3-Omni根据输入生成适当的回应
  4. 响应发送回复通过WhatsApp Web发送回来

Qwen3全能能力

Qwen3-Omni提供先进的多模态处理功能,包括:

  • 文本理解处理并回复多种语言的短信
  • 图像分析分析图像并回应视觉内容
  • 音频处理转录并理解语音信息
  • 视频理解对视频内容进行视觉和音频分析处理
  • 多模态推理结合多种模态的信息以实现全面理解
  • 实时互动以文本和自然语音的形式流式传输响应
  • 多语言支持支持119种文本语言、19种语音输入语言和10种语音输出语言

支持的模式/方式

  1. 文本处理自然语言查询、对话和文档分析
  2. 图片识别物体、场景、文本(OCR)和视觉元素
  3. 音频语音识别、音乐分析、声音分类和音频标注
  4. 视频视频描述、场景分析和视听理解

语音选项

在使用音频生成功能时,Qwen3-Omni支持多种语音选项:

  • 伊桑(或译为以坦、伊桑等,根据语境和习惯选择)一个明亮、欢快的男性嗓音,充满感染力
  • 切尔西(Chelsie)一个带着温柔暖意、如蜜般甜美、如天鹅绒般细腻的女声
  • 艾登一个温暖、随性且带有男孩魅力的男声

做出贡献

欢迎贡献!请随时提交拉取请求。

许可证

此项目遵循MIT许可协议 - 详情请参见LICENSE文件。

致谢

  • 通义实验室的Qwen3-Omni
  • 基于云端的AI访问DashScope API
  • 用于浏览器自动化的Playwright/Puppeteer
  • 工具集成的模型上下文协议

使用阿里云/DashScope的优势

详细的益处 使用阿里云或DashScope来访问Qwen3-Omni。

目录标签

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JavaScript数据分析团队协作WhatsApp自动化本地部署AI客服营销广播群组管理商业分析

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

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

未说明none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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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