About Servidor MCP para SmileAPI
Servidor MCP para SmileAPI connects language models to the WhatsApp API for sending messages. It supports text and several media types, with direct command-line tool calls as well as MCP access.
Key features
- 01Send text messages
- 02Send images and videos
- 03Send audio and documents
- 04Set delays and optional captions
- 05Direct command-line tool calls
Use cases
- 01Send a text message through SmileAPI
- 02Share an image or video with a recipient
- 03Send audio or a document
- 04Invoke messaging tools from an MCP-compatible model
MCP support
It exposes SmileAPI messaging tools to MCP clients, letting compatible language models send text, images, videos, audio, and documents.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
Tools
Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.
Details
From the project READMEServidor MCP para SmileAPI
Este é um servidor MCP (Model Context Protocol) para integração com a SmileAPI, permitindo o envio de mensagens de texto, imagens, vídeos, áudios e documentos através de ferramentas disponibilizadas para modelos de linguagem.
Requisitos
- Node.js 14+ instalado
- Conta na SmileAPI com credenciais de acesso
Instalação
Installing via Smithery
To install smileapi-mcp for Claude Desktop automatically via Smithery:
npx -y @smithery/cli install @edupoli/smileapi-mcp --client claude
Installing Manually
- Clone este repositório
- Instale as dependências:
npm install
- Configure as variáveis de ambiente:
cp .env.example .env
- Edite o arquivo
.envcom suas credenciais da SmileAPI:
SMILE_API_USERNAME=seuusername
SMILE_API_PHONE_NUMBER_ID=seuphoneID
SMILE_API_TOKEN=seutoken
Uso
Como servidor MCP
Para iniciar o servidor MCP:
npm start
Chamada direta de ferramentas
Você também pode executar as ferramentas diretamente via linha de comando:
# Enviar texto
node index.js envia_texto '{"to":"5543996611437","text":"Olá, esta é uma mensagem de teste!"}'
# Enviar imagem
node index.js envia_imagem '{"to":"5543996611437","link":"https://exemplo.com/imagem.jpg","caption":"Imagem de teste"}'
# Enviar vídeo
node index.js envia_video '{"to":"5543996611437","link":"https://exemplo.com/video.mp4","caption":"Vídeo de teste"}'
# Enviar áudio
node index.js envia_audio '{"to":"5543996611437","link":"https://exemplo.com/audio.mp3"}'
# Enviar documento
node index.js envia_documento '{"to":"5543996611437","link":"https://exemplo.com/documento.pdf","caption":"Documento de teste","fileName":"documento.pdf"}'
Ferramentas disponíveis
envia_texto
Envia mensagem de texto.
Parâmetros:
to: Número do destinatário (ex: 5543996611437)delayMessage: Atraso para enviar a mensagem em segundos (opcional, padrão: 0)delayTyping: Atraso para simular digitação em segundos (opcional, padrão: 0)text: Texto da mensagem
envia_imagem
Envia uma imagem.
Parâmetros:
to: Número do destinatáriodelayMessage: Atraso para enviar em segundos (opcional, padrão: 0)link: URL da imagemcaption: Legenda da imagem (opcional)viewOnce: Define se a imagem será visualizada apenas uma vez (opcional, padrão: false)
envia_video
Envia um vídeo.
Parâmetros:
to: Número do destinatáriodelayMessage: Atraso para enviar em segundos (opcional, padrão: 0)link: URL do vídeocaption: Legenda do vídeo (opcional)viewOnce: Define se o vídeo será visualizado apenas uma vez (opcional, padrão: false)
envia_audio
Envia um áudio.
Parâmetros:
to: Número do destinatáriodelayMessage: Atraso para enviar em segundos (opcional, padrão: 0)link: URL do áudio
envia_documento
Envia um documento.
Parâmetros:
to: Número do destinatáriodelayMessage: Atraso para enviar em segundos (opcional, padrão: 0)link: URL do documentocaption: Legenda do documento (opcional)fileName: Nome do arquivo do documento (opcional)
Integração com modelos de linguagem
Este servidor foi projetado para ser utilizado com modelos de linguagem que suportam o protocolo MCP, permitindo que eles enviem mensagens através da SmileAPI.
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New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.