Einführung des WhatsApp MCP AI Connectors

Beschleunige deine WhatsApp-Automatisierung mit KI! Sende Nachrichten, fasse Konversationen zusammen und verwalte Chats per natürlicher Sprache oder Sprache aus deiner bevorzugten KI-App wie ChatGPT, Claude oder benutzerdefinierten KI-Agenten von OpenAI, Anthropic und mehr.

Wir stellen den ersten und vollständigsten MCP (Model Context Protocol) Server vor, der deine WhatsApp Chats, Nachrichten, Gruppen und Kontakte mit jedem MCP-kompatiblen AI-Client wie Claude Desktop, Gemini, ChatGPT (kommt sehr bald), VS Code Copilot, Cursor, Cline, Windsurf, n8n und viel mehr verbindet — und beispiellose Kommunikations- und Automatisierungsfunktionen ermöglicht 🥳

✨ Integriere ganz einfach die Wassenger WhatsApp API mit jedem MCP-fähigen AI-Client, einschließlich ChatGPT, VS Code Copilot, Claude Desktop, Cursor, Windsurf und vielen weiteren!

💬 Verändere, wie du kommunizierst — automatisiere Antworten, analysiere Chat-Muster und verwalte Kundenkonversationen in großem Umfang, verwalte WhatsApp-Chats und -Gruppen, alles über einfache konversationelle Text- oder Sprachbefehle mit deinem KI-Assistenten.

👉 👉 Erfahre hier mehr über den Wassenger MCP Connector

👉 👉 Beispiele für Use-Case-Prompts ansehen

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

Über

Wassenger ist eine vielseitige WhatsApp-Team-Chat- und API-Lösung für Business-Nachrichten, um alles auf WhatsApp zu automatisieren.

Sieh dir die API-Dokumentation und Beispiele hier an

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

Voraussetzungen

1. Registriere dich kostenlos bei Wassenger
2. Hole dir hier deinen API-Schlüssel
3. Konfiguriere deinen MCP-Client mit einer der drei Methoden unten
4. Beginne, mit deinem KI-Assistenten über alles rund um WhatsApp zu chatten

Beispiel-Prompts

Chatte mit deinen WhatsApp-Konversationen aus jedem AI-Client oder agentischer Tool-Integration.

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

📱 Basisnachrichten & Kommunikation

• „Sende eine WhatsApp-Nachricht an +1234567890 mit dem Text ‚Hallo! Wie geht es dir heute?‘“
• „Sende eine Nachricht an den Kontakt mit dem Namen ‚John Smith‘ mit dem Text ‚Meeting bestätigt für 15:00 Uhr‘“
• „Sende eine dringende Nachricht an +44123456789: ‚Bitte rufe mich so schnell wie möglich zurück‘“
• „Sende eine WhatsApp-Nachricht mit einem Bild von [URL] an [phone-number]“
• „Antworte auf Nachricht [message-id] im Chat [chat-id] mit ‚Danke für dein Feedback!‘“

📊 Gesprächs­analyse & Einblicke

• „Fasse meine letzten 10 WhatsApp-Nachrichten mit +1555123456 zusammen“
• „Analysiere den Gesprächston in meinem Chat mit der Marketing-Team-Gruppe“
• „Zeige mir die Schwerpunktthemen, 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 ‚invoice‘ im Chat [chat-id]“
• „Erstelle einen Bericht zur Chat-Aktivität nach Tagen gruppiert für diesen Monat“

👥 Gruppen- & Team­verwaltung

• „Erstelle eine WhatsApp-Gruppe namens ‚Team Updates‘ mit den 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 Gruppe [group-id]“
• „Hole den Einladungslink für Gruppe [group-id]“

⏰ Nachrichtenplanung & Automatisierung

• „Plane eine Nachricht an +1234567890 mit dem Text ‚Alles Gute zum Geburtstag!‘, die morgen um 9 Uhr gesendet werden soll“
• „Richte eine Erinnerungsnachricht für die Teamgruppe über das Meeting nächsten Freitag um 14:00 Uhr ein“
• „Richte automatische Antworten für Nachrichten außerhalb der Geschäftszeiten (9:00 — 17:00 Uhr) ein“
• „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 mit Wassenger verbunden?“
• „Zeige mir den Status aller meiner WhatsApp-Geräte“
• „Hole die Profilinformationen für Kontakt +1234567890“
• „Zeige mir alle meine jüngsten Kontakte aus dem letzten Monat“

📈 Analyse & Reporting

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

🔔 Status & Monitoring

• „Prüfe den Auslieferungsstatus meiner letzten Nachricht an +1234567890“
• „Zeige mir alle fehlgeschlagenen Nachrichtenlieferungen von heute“
• „Überwache, ob mein Kontakt +1555123456 meine letzten Nachrichten gelesen hat“
• „Poste ‚Arbeite an aufregenden neuen Features!‘ als meinen WhatsApp-Status“

🔄 Massen­operationen & Kampagnen

• „Sende dieselbe Ankündigung einzeln an alle Mitglieder meiner ‚Team Updates‘-Gruppe“
• „Sende eine Feiertagsgrußbotschaft an meine Top-10 am häufigsten kontaktierten Nummern“
• „Erstelle eine Kampagne namens ‚Welcome Series‘, um ‚Willkommen bei unserem Service!‘ an mehrere Kontakte zu senden“
• „Starte Kampagne [campaign-id] und überprüfe ihren Auslieferungsstatus“

🎯 Intelligente Business-Automatisierung

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

🔐 Konto- & Datei­verwaltung

• „Zeige mir meine aktuellen Wassenger-Kontonutzung und Limits“
• „Lade ein Bild von [image-url] hoch, um es in WhatsApp-Nachrichten zu verwenden“
• „Liste alle hochgeladenen Dateien auf, die mit ‚marketing‘ getaggt sind“
• „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 Verwendung

Wenn dein MCP-Client HTTP-Streaming unterstützt (früher bekannt als Server-Sent Events oder SSE-Transport), 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-Extension
• Cursor (v0.48.0+)
• Windsurf
• OpenAI Responses API
• ChatGPT (Pro-Nutzer haben Zugriff, bald für mehr Nutzer)
• Weitere MCP-unterstützte AI-Clients hier ansehen

MCP-Konfiguration

Wassenger MCP-Server-Endpunkt:

https://api.wassenger.com/mcp

1. Streamable HTTP (Empfohlen)

Wenn dein MCP-Client Streamable HTTP unterstützt, überspringe 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)

Wenn du einen lokalen Shim benötigst (ältere Windsurf-, Cline-Clients usw.), installiere und zeige deinen Client auf die CLI:

npm install -g mcp-wassenger

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

3. MCP-Tool Programmatische Nutzung

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 — verwendet immer die neueste Server-Version
• ✅ Bessere Zuverlässigkeit — keine Node.js-Abhängigkeitsprobleme
• ✅ Einfachere Konfiguration — nur eine URL

So bekommst du deinen API-Schlüssel

1. Registriere dich auf Wassenger.com
2. Gehe zu deinen API-Einstellungen
3. Kopiere deinen API-Schlüssel
4. Ersetze YOUR_WASSENGER_API_KEY in der obigen Konfiguration

Unterstützte MCP-Tools

Der Wassenger MCP-Server bietet umfangreiche WhatsApp-Automatisierungswerkzeuge, die in funktionale Kategorien organisiert sind. Alle Tools verwenden handlungsbasierte Parameter für LLM-freundliche Interaktionen:

📱 Kernnachrichten & Kommunikation

• manage_whatsapp_messages - Universelles Nachrichtensenden 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 Umfrageabstimmung
• get_whatsapp_chat_messages - Umfassendes Nachrichtenabruf: zuletzt, Suche, Datumsbereich, nach Absender, nach Typ, nach ID, erweiterte Suche, Thread-Kontext und Medienfilterung
• analyze_whatsapp_chat_messages - Nachrichten-Analytik: Statistiken, Verfolgung des Zustellstatus und Datenexport in mehreren Formaten

💬 Chat- & Gesprächsverwaltung

• get_whatsapp_chats - Universeller Chat-Abruf mit 9 Aktionen: zuletzt, ungelesen, nach Status, zugewiesen, nach Kontakttyp, nach ID, Suche, archiviert und Datumsbereichsfilter
• analyze_whatsapp_chats - Chat-Analytik und Export mit umfassenden Statistik- und Exportfunktionen
• search_whatsapp_chats_by_name - Schnelle Chatsuche nach Kontaktname, Gruppenname oder Kanalname

👥 Gruppen- & Teamverwaltung

• manage_whatsapp_groups - Vollständige Gruppenoperationen: Suche, Erstellung, Aktualisierung, Beitreten, Verlassen, Einladungsverwaltung mit 8 Aktionstypen
• manage_whatsapp_group_participants - Teilnehmerverwaltung: hinzufügen, entfernen, befördern, herabstufen, Genehmigungsworkflow mit 7 Aktionstypen
• manage_whatsapp_team - Teammitgliederverwaltung: suchen, erstellen, aktualisieren, löschen, Gerätezugriffssteuerung mit 7 Aktionstypen
• manage_whatsapp_departments - Abteilungsorganisation: auflisten, erstellen, aktualisieren, löschen mit Agentenzuweisungen und visueller Anpassung

📺 Kanal & Broadcasting

• manage_whatsapp_channels - Kanal-Lifecycle-Management: auflisten, erstellen, aktualisieren, suchen, beitreten, verlassen, Bildaktualisierungen mit 9 Aktionstypen
• manage_whatsapp_channel_messages - Kanalnachrichtenabruf mit Filterung und Paginierung
• manage_whatsapp_status - WhatsApp-Status (Stories) Verwaltung: abrufen, veröffentlichen, planen mit Medienunterstützung und erweiterten Zeitoptionen

🔄 Kampagnen & Massenoperationen

• manage_whatsapp_campaigns - Massen-Nachrichtenkampagnen: suchen, erstellen, aktualisieren, starten, stoppen, löschen mit 7 Aktionstypen
• manage_whatsapp_campaign_contacts - Kampagnen-Empfängerverwaltung: suchen, Kontakte hinzufügen, entfernen mit Filteroptionen
• manage_whatsapp_queue - Nachrichten-Queue-Steuerung: 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 - Kontakt-CRUD-Operationen: auflisten, abrufen, erstellen, aktualisieren, löschen, Massenoperationen, Metadatenverwaltung mit 8 Aktionstypen
• manage_whatsapp_contact_actions - Kontaktblockierung: 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 - Grundlegender Konnektivitätstest mit Serverstatus und Messung der Antwortzeit

📊 Analyse & Einblicke

Alle Tools enthalten umfassende Analysefunktionen:

• Nachverfolgung und Statistiken zur Nachrichtenzustellung
• Analyse und Reporting der Chat-Aktivität
• Geräteleistungsmetriken und Monitoring
• Kampagnen-Analytik und Erfolgsmessung
• Einblicke in die Team-Produktivität und Reporting

Jedes Tool unterstützt umfangreiche Filter-, Paginierungs-, Sortier- und Exportfunktionen, wodurch sie sich sowohl für manuelle Operationen als auch für automatisierte Workflows durch KI-Assistenten eignen.

Verwendung

Alle gängigsten 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 benutzerdefinierte Header bei allen Anfragen an deinen Remote-Server zu senden, übergebe --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 nicht escaped werden, wenn sie npx aufrufen, was diese Werte beschädigt. Du kannst dies umgehen mit:

{
// 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, die Tool-Discovery, Ausführung und Kommunikation mit dem Wassenger MCP-Server automatisch handhabt, ohne eine manuelle MCP-Client-Einrichtung zu erfordern.

Flags

• Wenn npx Fehler erzeugt, erwäge, -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 zu zwingen, stets nach einer aktualisierten Version von mcp-wassenger zu suchen, füge das Flag @latest hinzu:

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

• Um zu ändern, auf welchem Port 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 dieser nicht verfügbar ist, ein freier Port zufällig gewählt wird.

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

• Um detaillierte Debug-Logs zu aktivieren, füge das Flag --debug hinzu. Dies schreibt ausführliche Logs nach ~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log mit Zeitstempeln und detaillierten Informationen über den Auth-Prozess, Verbindungen und Token-Erneuerung.

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

Claude Desktop

Offizielle Docs

Um einen MCP-Server zu Claude Desktop hinzuzufügen, musst du die Konfigurationsdatei bearbeiten, die sich befindet unter:

• 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 an der Konfigurationsdatei übernommen werden. Nach dem Neustart solltest du ein Hammer-Symbol in der unteren rechten Ecke des Eingabefelds 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 Einstellungen-Oberfläche von VS Code 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-Autorisationsprotokoll verwendet, musst du weiterhin 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 für erweiterten Code-Kontext und AI-gestützte Entwicklungsworkflows.

Zed Editor

Offizielle Docs. Konfiguriere MCP-Server in Zeds Einstellungen, um die Fähigkeiten des AI-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-Unterstützung, um externe Tools und Services mit deiner selbstgehosteten AI-Oberfläche zu verbinden und leistungsstarke Workflow-Automatisierung zu ermöglichen.

Sourcegraph Cody

Offizielle Docs. Cody unterstützt MCP-Integration für verbessertes Code-Verständnis und AI-gestützte Entwicklung über deinen 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 benötigten 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 Tool-Discovery, Ausführung und Kommunikation mit dem Wassenger MCP-Server automatisch handhabt, ohne eine manuelle MCP-Client-Konfiguration zu erfordern.

Fehlerbehebung

Leere dein ~/.mcp-auth Verzeichnis

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

rm -rf ~/.mcp-auth

Starte anschließend deinen MCP-Client neu.

Prüfe deine Node-Version

Stelle sicher, dass die installierte Node-Version 18 oder höher ist. Claude Desktop verwendet die Systemversion von Node, auch wenn du an anderer Stelle eine neuere Version installiert hast.

Claude neu starten

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

VPN-Zertifikate

Du kannst auf Probleme stoßen, wenn du hinter einem VPN arbeitest. Versuche, die Umgebungsvariable NODE_EXTRA_CA_CERTS auf die CA-Zertifikatdatei zu setzen. Wenn du claude_desktop_config.json verwendest, 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"
      }
    }
  }
}

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