Das WhatsApp-Automatisierungstool, das den Kundenservice überflüssig macht

Sende Nachrichten, fasse Unterhaltungen zusammen und verwalte Chats per natürlicher Sprache oder Stimme aus deiner bevorzugten KI‑App wie ChatGPT, Claude oder benutzerdefinierten KI‑Agenten von OpenAI, Anthropic und mehr.

Vorstellung des ersten und vollständigsten MCP (Model Context Protocol) Servers, der deine WhatsApp Unterhaltungen, Nachrichten, Gruppen und Kontakte mit jedem AI LLM‑kompatiblen Client wie Claude Desktop, Gemini, ChatGPT (kommt sehr bald), VS Code Copilot, Cursor, Cline, Windsurf, n8n und viel mehr verbindet — und ungeahnte Kommunikations- und Automatisierungsmöglichkeiten eröffnet 🥳

✨ Integriere Wassenger WhatsApp API mühelos mit jedem MCP-gestützten KI‑Client, einschließlich ChatGPT, VS Code Copilot, Claude Desktop, Cursor, Windsurf und vielen mehr!

💬 Verändere deine Kommunikation — automatisiere Antworten, analysiere Chat‑Muster und verwalte Kundenunterhaltungen in großem Maßstab; verwalte WhatsApp‑Chats und -Gruppen, alles über einfache konversationelle Text‑ oder Sprachbefehle mit deinem KI‑Assistenten.

👉 👉 Erfahre hier mehr über den Wassenger MCP Connector

👉 👉 Beispiel‑Use‑Case‑Prompts erkunden

⚠️ Hinweis: Du musst dieses Paket nur verwenden, wenn dein MCP‑Client kein HTTP streaming unterstützt (früher als SSE‑Verbindung bekannt). Um eine Remote‑HTTP‑Verbindung zu verwenden, lies diese Anweisungen.* *

Über

Wassenger ist eine vielseitige WhatsApp‑Team‑Chat‑ und API‑Lösung für Business‑Messaging, mit der sich alles auf WhatsApp automatisieren lässt.

Sieh dir die API‑Dokumentation und Beispiele hier an

Produkt‑Update: 🚀 Automatisiere alles auf WhatsApp mit unserer neuen No‑Code‑Lösung Wassenger Flows ⚡✨

Anforderungen

Registriere dich kostenlos bei Wassenger
Hole hier deinen API‑Schlüssel
Konfiguriere deinen MCP‑Client mit einer der drei untenstehenden Methoden
Beginne, mit deinem KI‑Assistenten über alles Rund um WhatsApp zu chatten

Beispiel‑Prompts

Chatte mit deinen WhatsApp‑Unterhaltungen aus jedem KI‑Client oder agentischen Tool‑Integration.

Hier sind verschiedene Prompts, die du mit jedem KI‑Assistenten verwenden kannst, um über den Wassenger MCP Connector mit WhatsApp zu interagieren:

📱 Basis‑Nachrichten & Kommunikation

„Sende eine WhatsApp‑Nachricht an +1234567890 mit dem Text ‚Hello! How are you today?‘“
„Sende eine Nachricht an den Kontakt mit dem Namen ‚John Smith‘ mit dem Text ‚Meeting confirmed for 3 PM‘“
„Sende eine dringende Nachricht an +44123456789: ‚Please call me back ASAP‘“
„Sende eine WhatsApp‑Nachricht mit einem Bild von [URL] an [phone-number]“
„Antworte auf Nachricht [message-id] in Chat [chat-id] mit ‚Thanks for your feedback!‘“

📊 Konversationsanalyse & Einblicke

„Fasse meine letzten 10 WhatsApp‑Nachrichten mit +1555123456 zusammen“
„Analysiere den Gesprächston in meinem Chat mit der Marketing‑Team‑Gruppe“
„Zeig mir die wichtigsten Themen, die in meiner Unterhaltung mit Sarah in der letzten Woche besprochen wurden“
„Zähle, wie viele Nachrichten ich heute von allen Kontakten erhalten habe“
„Suche nach Nachrichten mit dem Wort ‚invoice‘ im Chat [chat-id]“
„Generiere einen Chat‑Aktivitätsbericht, gruppiert nach Tag für diesen Monat“

👥 Gruppen‑ & Teamverwaltung

„Erstelle eine WhatsApp‑Gruppe namens ‚Team Updates‘ mit Teilnehmern +1234567890, +0987654321“
„Wie viele Teilnehmer sind in der WhatsApp‑Gruppe ‚Project Team Alpha‘?“
„Liste alle Mitglieder meiner ‚Family Chat‘‑Gruppe auf“
„Füge +1234567890 zur WhatsApp‑Gruppe [group-id] hinzu“
„Mache +1234567890 zum Admin in der Gruppe [group-id]“
„Hol mir den Einladungslink für Gruppe [group-id]“

⏰ Nachrichtenplanung & Automatisierung

„Plane eine Nachricht an +1234567890 mit dem Text ‚Happy Birthday!‘, die morgen um 9 Uhr gesendet werden soll“
„Richte eine Erinnerungsnachricht für die Team‑Gruppe über das Meeting nächsten Freitag um 14 Uhr ein“
„Richte automatische Antworten für Nachrichten ein, die außerhalb der Geschäftszeiten (9–17 Uhr) empfangen werden“
„Erstelle einen Workflow: wenn jemand ‚INFO‘ schreibt, sende automatisch unsere Firmenbroschüre“

🔍 Kontakt‑ & Geräteverwaltung

„Prüfe, ob die Telefonnummer +1555987654 eine gültige WhatsApp‑Nummer ist“
„Welche WhatsApp‑Nummern habe ich an Wassenger angebunden?“
„Zeig mir den Status aller meiner WhatsApp‑Geräte“
„Hol mir die Profilinformationen für Kontakt +1234567890“
„Zeig mir alle meine kürzlichen Kontakte aus dem letzten Monat“

📈 Analytics & Berichterstattung

„Generiere einen Bericht über meine häufigsten WhatsApp‑Kontakte diesen Monat“
„Zeig mir meine geschäftigsten WhatsApp‑Konversationstage diese Woche“
„Welcher Agent antwortet am schnellsten auf Kundenanfragen?“
„Zeig mir die Chat‑Volumen‑Trends der letzten 30 Tage“
„Zähle ungelesene Nachrichten über alle meine Chats hinweg“
„Finde Kunden, die in den letzten 60 Tagen nicht interagiert haben“

🔔 Status & Überwachung

„Prüfe den Zustellungsstatus meiner letzten Nachricht an +1234567890“
„Zeig mir alle fehlgeschlagenen Nachrichtenlieferungen von heute“
„Überwache, ob mein Kontakt +1555123456 meine letzten Nachrichten gelesen hat“
„Poste ‚Working on exciting new features!‘ als meinen WhatsApp‑Status“

🔄 Massenaktionen & Kampagnen

„Sende dieselbe Ankündigung individuell an alle Mitglieder meiner ‚Team Updates‘‑Gruppe“
„Sende eine Feiertags‑Grußbotschaft an meine Top‑10‑meistkontaktierten Nummern“
„Erstelle eine Kampagne namens ‚Welcome Series‘, um ‚Welcome to our service!‘ an mehrere Kontakte zu senden“
„Starte Kampagne [campaign-id] und prüfe deren Zustellungsstatus“

🎯 Intelligente Business‑Automatisierung

„Erstelle ein Label namens ‚VIP Customer‘ in roter Farbe und wende es auf wichtige Chats an“
„Weise Chat [chat-id] Agent [agent-id] zu“
„Zeig mir alle Chats mit dem Label ‚support‘“
„Analysiere die Stimmung in Kundenservice‑Unterhaltungen und markiere negative“
„Generiere einen CSV‑Bericht aller Chats mit ihrer letzten Aktivität“
„Finde alle ungelesenen Nachrichten in meinen WhatsApp‑Chats“

🔐 Konto‑ & Dateiverwaltung

„Zeig mir meine aktuelle Wassenger‑Kontonutzung und Limits“
„Lade ein Bild von [image-url] hoch, um es in WhatsApp‑Nachrichten zu verwenden“
„Liste alle hochgeladenen Dateien mit dem Tag ‚marketing‘ auf“
„Exportiere alle Kontakte vom Gerät [device-id] nach JSON“

Diese Prompts decken reale Szenarien für Unternehmen ab, die WhatsApp für Kundenservice, Marketing, Team‑Zusammenarbeit und Automatisierung über die Wassenger‑Plattform nutzen.

HTTP‑Streaming Nutzung

Wenn dein MCP‑Client HTTP streaming (früher Server‑Sent Events oder SSE‑Transport) unterstützt, kannst du dich direkt mit dem Wassenger MCP‑Server verbinden, ohne dieses Paket zu installieren. Dies ist die bevorzugte Methode, da sie schneller ist und keine lokale Einrichtung erfordert.

Unterstützte Clients

Die meisten modernen MCP‑Clients unterstützen HTTP‑Streaming, darunter:

Claude Desktop (neueste Versionen)
VS Code Copilot mit MCP‑Erweiterung
Cursor (v0.48.0+)
Windsurf
OpenAI Responses API
ChatGPT (Pro‑Nutzer haben Zugriff, bald mehr Nutzer)
Siehe hier weitere MCP‑unterstützte AI‑Clients

MCP‑Konfiguration

Wassenger MCP Server‑Endpunkt:

https://api.wassenger.com/mcp

1. Streamable HTTP (Empfohlen)

Wenn dein MCP‑Client Streamable HTTP unterstützt, spar dir die Installation — zeige einfach auf den Wassenger‑Server. Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "wassenger": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=YOUR_WASSENGER_API_KEY"
    }
  }
}

Cursor (mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "wassenger": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=YOUR_WASSENGER_API_KEY"
    }
  }
}

Windsurf (~/.windsurfrc oder projektbezogene .windsurfrc.json)

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "wassenger": {
        "transport": "http-streaming",
        "url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=YOUR_WASSENGER_API_KEY"
      }
    }
  }
}

VS Code Copilot (settings.json)

{
  "mcp.servers": {
    "wassenger": {
      "url": "https://api.wassenger.com/mcp?key=YOUR_WASSENGER_API_KEY",
      "transport": "http-streaming"
    }
  }
}

✅ Keine lokalen Installationen • ✅ Sofortige Updates • ✅ Blitzschneller Start

2. NPM‑Paket (für ältere Clients)

Falls du ein lokales Shim benötigst (ältere Windsurf, Cline usw.), installiere und zeige deinen Client auf das CLI:

npm install -g mcp-wassenger

// Generic MCP client config
{
"mcpServers": {
"wassenger-cli": {
"command": "npx", 
"args": ["mcp-wassenger", "${WASSENGER_API_KEY}"]
}
}
}

3. Programmgesteuerte Verwendung des MCP‑Tools

OpenAI Responses API (JavaScript / Python)

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const resp = await openai.responses.create({
model: "o4-mini", 
tools: [{
type: "mcp", 
server_label: "wassenger", 
server_url: `https://api.wassenger.com/mcp?key=${process.env.WASSENGER_API_KEY}`, 
require_approval: "never"
}], 
input: "Send a WhatsApp message to +1234567890 saying 'Hello from AI!'"
});
console.log(resp);

from openai import OpenAI
import os
# Initialize the OpenAI client
openai = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
# Create a response using the MCP tool
resp = openai.responses.create(
model="o4-mini", 
tools=[{
"type": "mcp", 
"server_label": "wassenger", 
"server_url": f"https://api.wassenger.com/mcp?key={os.getenv('WASSENGER_API_KEY')}", 
"require_approval": "never"
}], 
input="Send a WhatsApp message to +1234567890 saying 'Hello from AI!'"
)
print(resp)

Anthropic Claude (JavaScript / Python)

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; const anthropic = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY }); const resp = await anthropic.chat.completions.create({ model: "claude-2.1", // or "claude-3-5-sonnet" tools: [ { type: "mcp", server_label: "wassenger", server_url: `https://api.wassenger.com/mcp?key=${process.env.WASSENGER\_API\_KEY}\`, require_approval: "never" } ], messages: [ { role: "user", content: "Send a WhatsApp message to +1234567890 saying 'Hello from AI!'" } ] }); console.log(resp.choices[0].message);

from anthropic import Anthropic
import os
# Initialize the Anthropic client
anthropic = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))
# Create a chat completion using the MCP tool
resp = anthropic.chat.completions.create(
model="claude-2.1", # or "claude-3-5-sonnet"
tools=[{
"type": "mcp", 
"server_label": "wassenger", 
"server_url": f"https://api.wassenger.com/mcp?key={os.getenv('WASSENGER_API_KEY')}", 
"require_approval": "never"
}], 
messages=[
{"role": "user", "content": "Send a WhatsApp message to +1234567890 saying 'Hello from AI!'"}
]
)
print(resp["choices"][0]["message"])

Vorteile von HTTP‑Streaming

✅ Keine lokale Installation erforderlich
✅ Schnellere Verbindungszeiten
✅ Automatische Updates — immer die neueste Server‑Version verwenden
✅ Bessere Zuverlässigkeit — keine Node.js‑Abhängigkeitsprobleme
✅ Einfachere Konfiguration — nur eine URL

So erhältst du deinen API‑Schlüssel

Registriere dich auf Wassenger.com
Gehe zu deinen API‑Einstellungen
Kopiere deinen API‑Schlüssel
Ersetze YOUR_WASSENGER_API_KEY in der obigen Konfiguration

Unterstützte MCP‑Tools

Der Wassenger MCP‑Server bietet umfassende WhatsApp‑Automatisierungs‑Tools, organisiert nach Funktionskategorien. Alle Tools verwenden aktionsbasierte Parameter für LLM‑freundliche Interaktionen:

📱 Kern‑Messaging & Kommunikation

manage_whatsapp_messages - Universelles Versenden von Nachrichten mit 11 Aktionstypen: Text, Medien, Standort, Kontakt, Umfrage, Ereignis, geplant, live, ablaufend, Agent und Vorlagen‑Nachrichten
manage_whatsapp_message_interactions - Nachrichteninteraktionen: antworten, weiterleiten, Reaktion und Umfragestimmen
get_whatsapp_chat_messages - Umfassende Nachrichtenabfrage: aktuell, Suche, Datumsbereich, nach Absender, nach Typ, nach ID, erweitere Suche, Thread‑Kontext und Medienfilter
analyze_whatsapp_chat_messages - Nachrichten‑Analytik: Statistiken, Zustellstatus‑Verfolgung und Datenexport in mehreren Formaten

💬 Chat‑ & Konversationsverwaltung

get_whatsapp_chats - Universelle Chat‑Abfrage mit 9 Aktionen: aktuell, ungelesen, nach Status, zugewiesen, nach Kontakt‑Typ, nach ID, Suche, archiviert und Datumsbereichsfilter
analyze_whatsapp_chats - Chat‑Analytik und Export mit umfassenden Statistiken und Datenexport‑Funktionen
search_whatsapp_chats_by_name - Schnellsuche von Chats nach Kontaktname, Gruppenname oder Channel‑Name

👥 Gruppen‑ & Teamverwaltung

manage_whatsapp_groups - Vollständige Gruppenoperationen: suchen, erstellen, aktualisieren, beitreten, verlassen, Einladungsmanagement mit 8 Aktionstypen
manage_whatsapp_group_participants - Teilnehmerverwaltung: hinzufügen, entfernen, befördern, degradieren, Genehmigungsworkflow mit 7 Aktionstypen
manage_whatsapp_team - Teammitgliedsverwaltung: suchen, erstellen, aktualisieren, löschen, Gerätezugriffskontrolle mit 7 Aktionstypen
manage_whatsapp_departments - Abteilungsorganisation: auflisten, erstellen, aktualisieren, löschen mit Agentenzuweisungen und visueller Anpassung

📺 Channel & Broadcasting

manage_whatsapp_channels - Channel‑Lebenszyklusverwaltung: auflisten, erstellen, aktualisieren, suchen, beitreten, verlassen, Bildupdates mit 9 Aktionstypen
manage_whatsapp_channel_messages - Channel‑Nachrichtenabfrage mit Filterung und Paginierung
manage_whatsapp_status - WhatsApp‑Status (Stories) Verwaltung: abrufen, veröffentlichen, planen mit Medienunterstützung und erweiterten Zeitoptionen

🔄 Kampagnen & Massenaktionen

manage_whatsapp_campaigns - Bulk‑Messaging‑Kampagnen: suchen, erstellen, aktualisieren, starten, stoppen, löschen mit 7 Aktionstypen
manage_whatsapp_campaign_contacts - Kampagnen‑Empfängerverwaltung: suchen, Kontakte hinzufügen, entfernen mit Filteroptionen
manage_whatsapp_queue - Nachrichtenwarteschlangensteuerung: Statusüberwachung, Warteschlangenverwaltung, Massenlöschung mit 3 Aktionstypen

📱 Geräte‑ & Kontoverwaltung

get_whatsapp_devices - Geräteauflistung mit erweiterten Filtern: Status, Sitzung, Suche, aktiv/online Filter
get_whatsapp_device_details - Detaillierte Geräteinformationen: Konfiguration, Sitzungsstatus, Metriken und Einblicke
health_check - Umfassender System‑Health‑Check für den MCP‑Server und verbundene WhatsApp‑Geräte

👤 Kontakt‑ & Label‑Verwaltung

manage_whatsapp_contacts - CRUD‑Operationen für Kontakte: auflisten, abrufen, erstellen, aktualisieren, löschen, Massenoperationen, Metadatenverwaltung mit 8 Aktionstypen
manage_whatsapp_contact_actions - Kontaktaktionen: blockieren und entblocken
manage_whatsapp_labels - Label‑Verwaltung: auflisten, erstellen, aktualisieren, löschen mit farbcodierter Organisation

📁 Datei‑ & Medienverwaltung

search_whatsapp_outbound_files - Suche nach hochgeladenen Dateien mit erweiterten Filtern nach Typ, Größe, Datum, Tags und Metadaten
search_whatsapp_chat_files - Suche nach empfangenen Dateien aus WhatsApp‑Chats mit umfassenden Filteroptionen

🔧 System & Dienstprogramme

ping - Basis‑Konnektivitätstest mit Serverstatus und Messung der Antwortzeit

📊 Analytics & Einblicke

Alle Tools enthalten umfassende Analyse‑Funktionen:

Nachverfolgung und Statistiken zur Nachrichten‑Zustellung
Analyse und Berichterstattung der Chat‑Aktivität
Geräteleistungs‑Metriken und Überwachung
Kampagnen‑Analytik und Erfolgsmessung
Einblicke in Team‑Produktivität und Berichterstattung

Jedes Tool unterstützt umfangreiche Filter-, Paginierungs-, Sortier‑ und Exportfunktionen, wodurch sie sowohl für manuelle Vorgänge als auch für automatisierte Workflows durch KI‑Assistenten ideal sind.

Verwendung

Alle beliebten MCP‑Clients (Claude Desktop, VS Code Copilot, Cursor, Windsurf…) verwenden folgendes Konfigurationsformat:

{
  "mcpServers": {
    "remote-example": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-wassenger", "api-key-goes-here"]
    }
  }
}

Benutzerdefinierte Header

Um die Authentifizierung zu umgehen oder um auf allen Anfragen an deinen Remote‑Server benutzerdefinierte Header zu senden, übergib --header CLI‑Argumente:

{
"mcpServers": {
"remote-example": {
"command": "npx", 
"args": [
"mcp-wassenger", 
"${WASSENGER_API}"
], 
"env": {
"WASSENGER_API": "..."
}
}, 
}
}

Hinweis: Cursor und Claude Desktop (Windows) haben einen Bug, bei dem Leerzeichen innerhalb von args beim Aufruf von npx nicht maskiert werden, was diese Werte zerstört. Du kannst das umgehen, indem du folgendes verwendest:

{
// rest of config...
"args": [
"mcp-wassenger", 
"${WASSENGER_API}"
], 
"env": {
"WASSENGER_API": "<wassenger-api-get-here>"
}
},

Verwendung als Tool in OpenAI

So kannst du den Wassenger MCP‑Server als Tool mit dem OpenAI JavaScript‑Client verwenden:

import OpenAI from 'openai';

const wassengerKey = process.env.WASSENGER_API_KEY || 'wassenger-api-key-here'
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
// Example: Send a WhatsApp message using OpenAI's new Responses API with MCP
const response = await openai.responses.create({
model: 'o4-mini',
tools: [
{
type: 'mcp',
server_label: 'wassenger',
server_url: `https://api.wassenger.com/mcp?key=${wassengerKey}`,
require_approval: 'never'
}
],
input: 'Send a WhatsApp message to +1234567890 saying "Hello from AI!"'
});
console.log('Response:', response);

Stelle sicher, dass die erforderlichen Abhängigkeiten installiert sind:

npm install openai

Und setze deine Umgebungsvariablen:

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export WASSENGER_API_KEY="your-wassenger-api-key"

Dieser Ansatz verwendet OpenAIs neue Responses API mit MCP‑Integration, welche die Tool‑Erkennung, Ausführung und Kommunikation mit dem Wassenger MCP‑Server automatisch handhabt, ohne dass eine manuelle MCP‑Client‑Einrichtung erforderlich ist.

Flags

Wenn npx Fehler produziert, solltest du in Erwägung ziehen, -y als erstes Argument hinzuzufügen, um die Installation des mcp-wassenger Pakets automatisch zu akzeptieren.

"command": "npx", 
"args": [
"-y"
"mcp-wassenger", 
"API_KEY_GOES_HERE"
]

Um npx dazu zu zwingen, stets nach einer aktualisierten Version von mcp-wassenger zu suchen, füge das @latest Flag hinzu:

"args": [
"mcp-wassenger@latest"
]

Um den Port zu ändern, auf dem mcp-wassenger auf einen OAuth‑Redirect hört (standardmäßig 3334), füge ein Argument nach der Server‑URL hinzu. Beachte, dass, egal welchen Port du angibst, falls er nicht verfügbar ist, ein offener Port zufällig gewählt wird.

"args": [
"mcp-wassenger", 
"API_KEY_GOES_HERE"
]

Um detaillierte Debug‑Logs zu aktivieren, füge das --debug Flag hinzu. Dadurch werden ausführliche Logs unter ~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log mit Zeitstempeln und detaillierten Informationen zum Auth‑Prozess, Verbindungen und Token‑Refresh geschrieben.

"args": [
"mcp-wassenger", 
"API_KEY_GOES_HERE", 
"--debug"
]

Claude Desktop

Offizielle Docs

Um einen MCP‑Server zu Claude Desktop hinzuzufügen, musst du die Konfigurationsdatei an folgendem Ort bearbeiten:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Wenn sie noch nicht existiert, müsstest du sie möglicherweise unter Settings > Developer aktivieren.

Starte Claude Desktop neu, damit die Änderungen in der Konfigurationsdatei übernommen werden. Nach dem Neustart solltest du ein Hammer‑Icon unten rechts im Eingabefeld sehen.

VS Code Extension / Copilot

Offizielle Docs. Füge MCP‑Server über die VS Code‑Einstellungen oder über die Kommando‑Palette (Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P) hinzu, indem du nach "MCP" suchst. Die Konfiguration wird über die VS Code‑Einstellungsoberfläche verwaltet.

Cursor

Offizielle Docs. Die Konfigurationsdatei befindet sich unter ~/.cursor/mcp.json.

Ab Version 0.48.0 unterstützt Cursor unauthentifizierte SSE‑Server direkt. Wenn dein MCP‑Server das offizielle MCP OAuth‑Autorisierungsprotokoll verwendet, musst du dennoch einen "command"‑Server hinzufügen und mcp-wassenger aufrufen.

Windsurf

Offizielle Docs. Die Konfigurationsdatei befindet sich unter ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

Cline

Offizielle Docs. Die Konfigurationsdatei befindet sich unter ~/.cline/mcp_servers.json.

Continue.dev

Offizielle Docs. Die Konfigurationsdatei befindet sich unter ~/.continue/config.json. Continue.dev unterstützt MCP‑Server zur Erweiterung von Codekontexten und KI‑gestützten Entwicklungsworkflows.

Zed Editor

Offizielle Docs. Konfiguriere MCP‑Server in Zeds Einstellungen, um die Fähigkeiten des KI‑Assistenten zu erweitern. Zed bietet native MCP‑Integration für ein nahtloses Entwicklungserlebnis.

Jan AI

Offizielle Docs. Jan AI unterstützt MCP‑Server über sein Erweiterungssystem, sodass du externe Tools und Datenquellen mit lokalen KI‑Modellen integrieren kannst.

Open WebUI

Offizielle MCP‑Integration. Open WebUI bietet MCP‑Support, um externe Tools und Services mit deiner selbstgehosteten KI‑Oberfläche zu verbinden und leistungsstarke Workflow‑Automatisierung zu ermöglichen.

Sourcegraph Cody

Offizielle Docs. Cody unterstützt MCP‑Integration für verbessertes Code‑Verständnis und KI‑unterstützte Entwicklung in deinem gesamten Codebestand.

OpenAI Responses API

Du kannst den Wassenger MCP‑Server als Tool mit OpenAIs neuer Responses API verwenden, die native MCP‑Integration bietet, ohne eine manuelle Client‑Konfiguration zu erfordern.

JavaScript‑Beispiel

import OpenAI from 'openai';

const wassengerKey = process.env.WASSENGER_API_KEY || 'your-wassenger-api-key';
const openai = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
// Send a WhatsApp message using OpenAI's Responses API with MCP
const response = await openai.responses.create({
model: 'o1-mini',
tools: [
{
type: 'mcp',
server_label: 'wassenger',
server_url: `https://api.wassenger.com/mcp?key=${wassengerKey}`,
require_approval: 'never'
}
],
input: 'Send a WhatsApp message to +1234567890 saying "Hello from AI!"'
});
console.log('Response:', response);

Python‑Beispiel

import os
from openai import OpenAI

wassenger_key = os.getenv('WASSENGER_API_KEY', 'your-wassenger-api-key')
client = OpenAI(
api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')
)
# Send a WhatsApp message using OpenAI's Responses API with MCP
response = client.responses.create(
model='o1-mini',
tools=[
{
'type': 'mcp',
'server_label': 'wassenger',
'server_url': f'https://api.wassenger.com/mcp?key={wassenger_key}',
'require_approval': 'never'
}
],
input='Send a WhatsApp message to +1234567890 saying "Hello from AI!"'
)
print('Response:', response)

Installation

Stelle sicher, dass du die erforderlichen Abhängigkeiten installierst:

JavaScript:

npm install openai

Python:

pip install openai

Umgebungsvariablen

Setze deine API‑Schlüssel als Umgebungsvariablen:

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export WASSENGER_API_KEY="your-wassenger-api-key"

Dieser Ansatz verwendet OpenAIs native MCP‑Integration, die die Tool‑Erkennung, Ausführung und Kommunikation mit dem Wassenger MCP‑Server automatisch handhabt, ohne dass eine manuelle MCP‑Client‑Konfiguration erforderlich ist.

Fehlerbehebung

Leere dein `~/.mcp-auth` Verzeichnis

mcp-wassenger speichert alle Anmeldeinformationen in ~/.mcp-auth (oder dort, wo dein MCP_REMOTE_CONFIG_DIR hinweist). Wenn du hartnäckige Probleme hast, versuche:

rm -rf ~/.mcp-auth

Starte dann deinen MCP‑Client neu.

Prüfe deine Node‑Version

Stelle sicher, dass die installierte Node‑Version 18 oder höher ist. Claude Desktop verwendet die System‑Node‑Version, auch wenn du anderswo eine neuere Version installiert hast.

Claude neu starten

Beim Ändern der claude_desktop_config.json kann es hilfreich sein, Claude komplett neu zu starten.

VPN‑Zertifikate

Wenn du hinter einem VPN bist, kannst du Probleme bekommen. Versuche, die Umgebungsvariable NODE_EXTRA_CA_CERTS auf die CA‑Zertifikatdatei zu setzen. Bei Verwendung von claude_desktop_config.json könnte das so aussehen:

{
  "mcpServers": {
    "remote-example": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-wassenger", "API_KEY_GOES_HERE"],
      "env": {
        "NODE_EXTRA_CA_CERTS": "{your CA certificate file path}.pem"
      }
    }
  }
}

Bereit, Kunden zu begeistern und deine Workflows zu beschleunigen? Starte noch heute kostenlos mit dem Wassenger MCP WhatsApp Connector!**

Nutze die Zukunft der Messaging‑Automatisierung — eine konversationelle Eingabeaufforderung nach der anderen.