关于 WhatsApp Message Sender MCP Tool
WhatsApp Message Sender MCP Tool 是通过 Meta WhatsApp Business API 发送消息的 MCP 服务,也向客户端提供联系人姓名和电话号码资源。
主要功能
- 01向电话号码发送消息
- 02读取联系人姓名和号码
- 03使用 Meta WhatsApp Business API 凭据
适用场景
- 01向指定号码发送 WhatsApp 消息
- 02查询联系人姓名和电话号码
MCP 相关
向 MCP 客户端提供用于发送消息的 `send_whatsapp_message` 工具,以及包含联系人姓名和电话号码的 `contacts` 资源。
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。
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 消息发送器 MCP 工具
这是一个 MCP(模型上下文协议),使用 Meta(Facebook)WhatsApp Business API 发送 WhatsApp 消息。
要求
- Python 3.12 或更高版本
- uv(Python 包管理器)
- Meta WhatsApp Business API 凭据
安装
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/deuslirio/mcp-server-whatsapp-message.git
cd mcp-server-whatsapp-message
- 使用 uv 安装依赖项:
uv pip install -e .
运行服务
独立模式
使用以下命令启动服务:
uv run python main.py
服务将运行并准备好接收请求。
与 Claude Local 集成
要将此工具添加到 Claude Local 配置中,请将以下内容添加到 Claude 的配置中:
{
"mcpServers": {
"whatsapp": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"\\\\wsl.localhost\\Ubuntu-24.04\\home\\deuslirio\\PycharmProjects\\mcp-server-whatsapp-message\\main.py"
],
"env": {
"META_ACCESS_TOKEN": "your-token-here",
"META_PHONE_NUMBER_ID": "your-phone-id-here"
}
}
}
}
注意:请将环境变量的值替换为你实际的 Meta API 凭据。
可用工具
send_whatsapp_message
向指定电话号码发送 WhatsApp 消息。
参数:
phone_number:收件人的电话号码(字符串,国际格式,例如 +5562995631588)message:要发送的消息(字符串)
使用示例:
{
"phone_number": "+5562000000000",
"message": "Hello! This is a test message!"
}
可用资源
contacts
返回包含联系人姓名和电话号码的列表。
URI:resource://contacts
响应示例:
[
{"name": "João da Silva", "phone_number": "+55629999999999"}
]
演示
以下是 WhatsApp 消息发送器 MCP 工具运行效果的截图:
发送消息
接收消息
使用联系人资源
已接收的消息
故障排除
常见问题
-
FastMCP 导入错误:
- 请确认已正确安装
mcp包:uv pip install mcp==1.6.0
- 请确认已正确安装
-
环境变量错误:
- 确保已在 Claude Local 配置中正确设置环境变量
- 确认变量值正确
-
使用 uv run 运行时出错:
- 尝试清除 uv 缓存:
uv cache clean - 重新安装依赖项:
uv pip install -e .
- 尝试清除 uv 缓存:
项目结构
mcp-server-whatsapp-message/
├── main.py # Server entry point
├── mcp_server/ # Main module
│ ├── __init__.py # Module initialization
│ └── whatsapp_handler.py # WhatsApp message handler
├── pyproject.toml # Project configuration
├── requirements.txt # Project dependencies
└── .env # Environment variables (not versioned)
参与贡献
欢迎贡献!欢迎提交问题或拉取请求。
评论
支持 Markdown
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。