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WhatsApp Agent

WhatsApp Agent

本地服务
github.com/aasherkamal216AI 与智能体480 周前更新

关于 WhatsApp Agent

WhatsApp Agent 是一个通过 WhatsApp MCP 服务执行操作的 Agent,面向需要以对话方式管理 WhatsApp 消息和聊天的用户。它可搜索联系人、查看聊天与消息,并发送消息和文件。

主要功能

  1. 01搜索联系人
  2. 02查看聊天与消息
  3. 03查询联系人互动记录
  4. 04发送消息和文件
  5. 05下载消息媒体

适用场景

  1. 01查看最近聊天和消息
  2. 02向联系人或群组发送消息
  3. 03下载聊天中的媒体文件

MCP 相关

Agent 连接 WhatsApp MCP 服务,并使用其工具搜索联系人、读取聊天和消息,以及发送消息、文件和音频。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

WhatsApp Agent

一个通过 WhatsApp MCP 服务与 WhatsApp 交互的 Agent。它可以代表用户执行多种操作。

WhatsApp Agent

🚀 功能

该 Agent 已连接到 WhatsApp MCP 服务。此服务提供以下工具:

  • search_contacts: 按姓名或电话号码搜索联系人
  • list_messages: 检索消息,并可选择筛选条件和上下文
  • list_chats: 列出可用的聊天及其元数据
  • get_chat: 获取特定聊天的信息
  • get_direct_chat_by_contact: 查找与特定联系人的直接聊天
  • get_contact_chats: 列出涉及特定联系人的所有聊天
  • get_last_interaction: 获取与某位联系人的最近一条消息
  • get_message_context: 检索特定消息的上下文
  • send_message: 向指定电话号码或群组 JID 发送 WhatsApp 消息
  • send_file: 向指定接收者发送文件(图像、视频、原始音频、文档)
  • send_audio_message: 将音频文件作为 WhatsApp 语音消息发送(文件必须是 .ogg opus 文件,或必须安装 ffmpeg)
  • download_media: 下载 WhatsApp 消息中的媒体并获取本地文件路径

⚡快速开始

前提条件

  • Python 3.10+
  • WhatsApp MCP 服务
  • OpenAI API 密钥(或 DeepSeek 等兼容服务)
  • uv

说明

如需设置 WhatsApp MCP 服务,请按照README中的说明操作。

安装

按照以下步骤在本地计算机上设置项目:

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/aasherkamal216/whatsapp_agent.git
    cd whatsapp_agent
    
  2. 创建并激活虚拟环境

    uv venv
    # On macOS/Linux
    source .venv/bin/activate
    # On Windows
    .venv\Scripts\activate
    
  3. 安装依赖项

    uv sync
    
  4. 设置环境变量

    复制示例环境文件,并使用你的凭据更新该文件:

    cp .env.example .env
    

    将环境变量添加到 .env 文件中。

使用方法

运行 Chainlit 应用:

uv run chainlit run chainlit_app.py -w

应用将在 http://localhost:8000 上运行

示例问题

以下是你可以向 WhatsApp Agent 提出的一些示例问题:

  • 显示我最近的聊天。
  • 给 John Doe 发送消息:“下午 5 点开会。”
  • 列出上周 John 发送的所有消息。
  • 下载 SF News 群组中最近发送的照片。
  • 搜索名为 Alex 的联系人。
  • 获取与 +1234567890 的最近一次互动。

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。