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🚀
🚀 WhatsApp Flows API MCP Server

🚀 WhatsApp Flows API MCP Server

本地服务
github.com/Ronnie-Leon76通信协作073 周前更新

关于 🚀 WhatsApp Flows API MCP Server

这是一款容器化 MCP 服务,用于管理 WhatsApp 互动问卷和收集回复,并支持 ERP 集成及大批客户名单的后台处理。

主要功能

  1. 01创建并发送 WhatsApp 问卷
  2. 02集成 ERP 系统
  3. 03后台处理任务
  4. 04监控任务和队列统计
  5. 05通过 Web UI 管理 Redis

适用场景

  1. 01向大量客户发送问卷
  2. 02将问卷与 ERP 系统连接
  3. 03跟踪问卷任务进度
  4. 04检查 Redis 数据和性能

MCP 相关

向 MCP 客户端提供问卷后台发送、查询任务状态和获取队列统计的工具。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"whatsapp-flows": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"redis:7-alpine"
]
}
}
}
启动命令docker run -i --rm redis:7-alpine

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
ociredis:7-alpine

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 Flows API MCP 服务

Docker TypeScript Redis WhatsApp

用于创建和管理 WhatsApp 调查并与 ERP 系统集成的容器化模型上下文协议(MCP)服务


✨ 功能特性

  • 🐳 Docker 化架构 - 完整的容器化配置,包含 Redis 和后台处理
  • 🔧 模块化 ERP 集成 - 支持 Business Central、SAP、Oracle 和自定义 ERP 系统
  • ⚡ 后台处理 - 异步任务处理,支持处理大型客户列表
  • 📱 WhatsApp Flow 管理 - 通过 WhatsApp Business API 创建并发送交互式调查
  • 📊 监控工具 - 内置任务监控和 Redis 管理仪表板
  • 🔄 开发支持 - 热重载和开发容器,支持快速迭代

🚀 快速开始

前置条件

开始之前,请确保已准备好:

  • ✅ 已安装 Docker 和 Docker Compose
  • ✅ WhatsApp Business API 凭据
  • ✅ 已配置环境变量
1️⃣ 克隆并配置
git clone https://github.com/Ronnie-Leon76/whatsapp-flows-mcp-server.git
cd whatsapp-flows-mcp-server

# Copy and configure environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env with your WhatsApp Business API credentials
2️⃣ 启动服务
🏭 生产模式
make start
# or
./scripts/start.sh
🛠️ 开发模式(支持热重载)
make start-dev
# or
./scripts/start-dev.sh
3️⃣ 访问服务
服务URL描述
MCP 服务在容器中运行主 MCP 服务(stdio 传输)
任务仪表板http://localhost:3001监控后台任务
Redis Commanderhttp://localhost:8081Redis 管理界面
Redislocalhost:6379Redis 实例

🏗️ 架构

Docker 服务概览
graph TB
    A[MCP Server] --> D[Redis Job Queue]
    B[Job Worker 1] --> D
    C[Job Worker 2] --> D
    D --> E[Job Dashboard]
    D --> F[Redis Commander]
    
    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#f3e5f5
    style C fill:#f3e5f5
    style D fill:#ffebee
    style E fill:#e8f5e8
    style F fill:#fff3e0
核心服务
服务用途副本数
mcp-server主 MCP 服务1
redis任务队列和缓存1
job-worker后台任务处理2
job-dashboard任务监控网页 UI1
redis-commanderRedis 管理 UI1

🛠️ 命令参考

Make 命令
命令描述
make help📋 显示所有可用命令
make build🔨 构建 Docker 镜像
make start▶️ 启动生产服务
make start-dev🛠️ 启动开发服务
make stop⏹️ 停止所有服务
make logs📜 查看所有服务的日志
make logs-mcp📜 查看 MCP 服务日志
make logs-celery📜 查看工作进程日志
make clean🧹 清理 Docker 资源
make restart🔄 重启所有服务
make shell-mcp🐚 在 MCP 容器中打开 shell
make shell-celery🐚 在工作进程容器中打开 shell
make redis-cli💾 打开 Redis CLI
NPM 脚本
npm run docker:build      # Build Docker images
npm run docker:start      # Start production services
npm run docker:start-dev  # Start development services
npm run docker:stop       # Stop all services
npm run docker:logs       # View logs

⚙️ 配置

🔑 必需的环境变量
# WhatsApp Business API Configuration
WHATSAPP_ACCESS_TOKEN=your_access_token_here
WHATSAPP_PHONE_NUMBER_ID=your_phone_number_id_here
WHATSAPP_BUSINESS_ACCOUNT_ID=your_business_account_id_here
WHATSAPP_VERIFY_TOKEN=your_verify_token_here
🔧 可选的环境变量
# Redis Configuration (auto-configured in Docker)
REDIS_URL=redis://redis:6379/0

# Worker Configuration
WORKER_CONCURRENCY=5

# Dashboard Configuration
PORT=3001

# Paths (auto-configured in Docker)
CONFIG_PATH=/app/config
SURVEYS_PATH=/app/surveys

🛠️ 开发

热重载开发
# Start development environment with hot reload
make start-dev

# View development logs
docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f
本地开发(不使用 Docker)
# Start Redis locally
docker run -d -p 6379:6379 redis:7-alpine

# Install dependencies
npm install

# Start MCP server
npm run dev

# Start worker (in separate terminal)
cd celery_app
celery -A tasks worker --loglevel=info

📊 监控与调试

📈 任务仪表板

访问 **http://localhost:3001**,即可:

  • ✅ 监控进行中和已完成的任务
  • 📋 查看任务详情和进度
  • 👥 监控工作进程状态
  • ⚡ 实时跟踪任务执行情况
💾 Redis Commander

访问 **http://localhost:8081**,即可:

  • 🔍 浏览 Redis 键
  • 📊 监控 Redis 性能
  • 👁️ 查看存储的数据
  • 🔧 调试 Redis 问题
🔧 新增 MCP 工具
  • send-survey - 为大型客户列表处理后台作业
  • get-job-status - 监控后台作业进度
  • get-queue-stats - 查看作业队列统计信息
📜 查看日志
# All services
make logs

# Specific service
docker-compose logs -f mcp-server
docker-compose logs -f job-worker
docker-compose logs -f redis

# Follow logs in real-time
docker-compose logs -f --tail=100

🚀 生产环境部署

Docker Compose 生产环境
# Start production services
make start

# Scale workers
docker-compose up -d --scale job-worker=4

# Update services
docker-compose pull
docker-compose up -d
🏥 健康检查

所有服务都包含全面的健康检查:

服务健康检查
Redisredis-cli ping
MCP 服务Node.js 健康检查端点
作业工作进程工作进程状态 ping
💾 持久化数据

通过 Docker 卷持久化数据:

卷用途
redis_dataRedis 数据库
mcp_configERP 配置
mcp_surveys调查问卷定义
mcp_logs应用程序日志
worker_logs工作进程日志

🔧 故障排除

常见问题
🚫 服务无法启动
# Check Docker status
docker-compose ps

# View service logs
make logs

# Check system resources
docker stats
🔴 Redis 连接问题
# Test Redis connection
make redis-cli
ping

# Check Redis logs
docker-compose logs redis
⚠️ 作业未处理
# Check worker status
make logs-celery

# Access job dashboard
open http://localhost:3001

# Check Redis queue
make redis-cli
LLEN job_queue
🔑 未加载环境变量
# Verify .env file exists and is configured
cat .env

# Restart services
make restart

# Check environment in container
docker-compose exec mcp-server env | grep WHATSAPP
🔍 调试
# Access container shells
make shell-mcp      # MCP server container
make shell-celery   # Worker container

# View container resources
docker stats

# Inspect container configuration
docker-compose config

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件。


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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。