Presentamos el Conector de IA MCP de WhatsApp

¡Potencia tu automatización de WhatsApp impulsada por IA! Envía mensajes, resume conversaciones y gestiona chats usando lenguaje natural o voz desde tu aplicación de IA favorita como ChatGPT, Claude o agentes de IA personalizados de OpenAI, Anthropic y more.

Presentamos el primer y más completo servidor MCP (Model Context Protocol) que conecta tus WhatsApp chats, mensajes, grupos y contactos con cualquier cliente compatible con LLM como Claude Desktop, Gemini, ChatGPT (próximamente), VS Code Copilot, Cursor, Cline, Windsurf, n8n y muchos más — Permitiendo capacidades de comunicación y automatización sin precedentes 🥳

✨ Integra fácilmente Wassenger WhatsApp API con cualquier cliente habilitado por MCP, incluidos ChatGPT, VS Code Copilot, Claude Desktop, Cursor, Windsurf y muchos más!

💬 Transforma cómo te comunicas — automatiza respuestas, analiza patrones de chat y gestiona conversaciones con clientes a escala, administra chats y grupos de WhatsApp, todo mediante simples comandos conversacionales de texto o voz con tu asistente de IA.

👉 👉 Aprende más sobre el conector Wassenger MCP aquí

👉 👉 Explora ejemplos de prompts de caso de uso

⚠️ Nota: Solo necesitas usar este paquete si tu cliente MCP no soporta HTTP streaming (anteriormente conocido como conexión SSE). Para usar una conexión HTTP remota lee estas instrucciones.

Acerca de

Wassenger es una solución versátil de Chat de equipo y API de WhatsApp para mensajería empresarial que permite automatizar cualquier cosa en WhatsApp.

Consulta la documentación de la API y ejemplos aquí

Actualización de producto: 🚀 Automatiza cualquier cosa en WhatsApp con nuestra nueva solución No-Code Wassenger Flows ⚡✨

Requisitos

Regístrate gratis en Wassenger
Obtén tu clave API aquí
Configura tu cliente MCP usando uno de los tres métodos a continuación
Comienza a chatear con tu asistente de IA sobre cualquier tema relacionado con WhatsApp

Ejemplos de prompts

Chatea con tus conversaciones de WhatsApp desde cualquier cliente de IA o integración de herramienta agentic.

Aquí tienes varios prompts que puedes usar con cualquier asistente de IA para interactuar con WhatsApp a través del conector Wassenger MCP:

📱 Mensajería básica y comunicación

“Enviar un mensaje de WhatsApp a +1234567890 diciendo ‘¡Hola! ¿Cómo estás hoy?’”
“Enviar un mensaje al contacto llamado ‘John Smith’ con el texto ‘Reunión confirmada para las 3 PM’”
“Enviar un mensaje urgente a +44123456789: ‘Por favor, devuélveme la llamada lo antes posible’”
“Enviar un mensaje de WhatsApp con una imagen desde [URL] a [phone-number]”
“Responder al mensaje [message-id] en el chat [chat-id] con ‘¡Gracias por tu comentario!’”

📊 Análisis de conversaciones e insights

“Resume mis últimos 10 mensajes de WhatsApp con +1555123456”
“Analiza el tono de la conversación en mi chat con el grupo Marketing Team”
“Muéstrame los temas clave discutidos en mi conversación con Sarah durante la última semana”
“Cuenta cuántos mensajes he recibido hoy de todos los contactos”
“Busca mensajes que contengan ‘invoice’ en el chat [chat-id]”
“Genera un informe de actividad de chat agrupado por día para este mes”

👥 Gestión de grupos y equipos

“Crea un grupo de WhatsApp llamado ‘Team Updates’ con los participantes +1234567890, +0987654321”
“¿Cuántos participantes hay en el grupo de WhatsApp ‘Project Team Alpha’?”
“Enumera todos los miembros de mi grupo ‘Family Chat’”
“Añadir +1234567890 al grupo de WhatsApp [group-id]”
“Hacer a +1234567890 administrador en el grupo [group-id]”
“Obtener el enlace de invitación para el grupo [group-id]”

⏰ Programación de mensajes y automatización

“Programar un mensaje a +1234567890 diciendo ‘¡Feliz cumpleaños!’ para que se envíe mañana a las 9 AM”
“Configurar un recordatorio para el mensaje al grupo del equipo sobre la reunión del próximo viernes a las 2 PM”
“Configurar respuestas automáticas para mensajes recibidos fuera del horario laboral (9 AM — 5 PM)”
“Crear un flujo: cuando alguien envíe ‘INFO’, enviar automáticamente nuestro folleto de la empresa”

🔍 Gestión de contactos y dispositivos

“Verificar si el número de teléfono +1555987654 es un número de WhatsApp válido”
“¿Qué números de WhatsApp tengo conectados a Wassenger?”
“Muéstrame el estado de todos mis dispositivos de WhatsApp”
“Obtener la información de perfil del contacto +1234567890”
“Muéstrame todos mis contactos recientes del último mes”

📈 Analíticas e informes

“Genera un informe de mis contactos de WhatsApp más frecuentes este mes”
“Muéstrame mis días de conversación de WhatsApp más activos esta semana”
“¿Qué agente responde más rápido a las consultas de los clientes?”
“Muéstrame las tendencias de volumen de chat en los últimos 30 días”
“Cuenta mensajes no leídos en todos mis chats”
“Encuentra clientes que no han interactuado en los últimos 60 días”

🔔 Estado y monitorización

“Comprobar el estado de entrega de mi último mensaje a +1234567890”
“Muéstrame todas las entregas de mensajes fallidas de hoy”
“Monitorizar si mi contacto +1555123456 ha leído mis mensajes recientes”
“Publicar ‘¡Trabajando en nuevas funciones emocionantes!’ como mi estado de WhatsApp”

🔄 Operaciones masivas y campañas

“Enviar el mismo anuncio a todos los miembros de mi grupo ‘Team Updates’ de forma individual”
“Difundir un saludo festivo a mis 10 números más contactados”
“Crear una campaña llamada ‘Welcome Series’ para enviar ‘¡Bienvenido a nuestro servicio!’ a múltiples contactos”
“Iniciar campaña [campaign-id] y comprobar su estado de entrega”

🎯 Automatización empresarial inteligente

“Crear una etiqueta llamada ‘VIP Customer’ con color rojo y aplicarla a chats importantes”
“Asignar el chat [chat-id] al agente [agent-id]”
“Muéstrame todos los chats con la etiqueta ‘support’”
“Analizar el sentimiento en conversaciones de soporte al cliente y marcar las negativas”
“Generar un informe CSV de todos los chats con su última actividad”
“Encontrar todos los mensajes no leídos en mis chats de WhatsApp”

🔐 Gestión de cuenta y archivos

“Muéstrame el uso actual de mi cuenta Wassenger y los límites”
“Subir una imagen desde [image-url] para usar en mensajes de WhatsApp”
“Listar todos los archivos subidos etiquetados como ‘marketing’”
“Exportar todos los contactos del dispositivo [device-id] a JSON”

Estos prompts cubren escenarios reales para empresas que usan WhatsApp para servicio al cliente, marketing, colaboración de equipo y automatización a través de la plataforma Wassenger.

Uso de HTTP streaming

Si tu cliente MCP soporta HTTP streaming (anteriormente conocido como Server-Sent Events o transporte SSE), puedes conectarte directamente al servidor Wassenger MCP sin instalar este paquete. Este es el método preferido ya que es más rápido y no requiere configuración local.

Clientes compatibles

La mayoría de los clientes MCP modernos soportan HTTP streaming, incluyendo:

Claude Desktop (versiones más recientes)
VS Code Copilot con la extensión MCP
Cursor (v0.48.0+)
Windsurf
OpenAI Responses API
ChatGPT (usuarios Pro tienen acceso, pronto más usuarios)
Ver más clientes de IA compatibles con MCP aquí

Configuración MCP

Endpoint del servidor Wassenger MCP:

https://api.wassenger.com/mcp

1. Streamable HTTP (Recomendado)

Si tu cliente MCP soporta Streamable HTTP, omite la instalación — simplemente apunta al servidor de Wassenger. 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 o proyecto .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"
    }
  }
}

✅ Sin instalaciones locales • ✅ Actualizaciones instantáneas • ✅ Inicio ultra rápido

2. Paquete NPM (para clientes antiguos)

Si necesitas un shim local (Windsurf, Cline antiguos, etc.), instala y apunta tu cliente al CLI:

npm install -g mcp-wassenger

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

3. Uso programático de la herramienta MCP

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"])

Beneficios del HTTP Streaming

✅ No requiere instalación local
✅ Tiempos de conexión más rápidos
✅ Actualizaciones automáticas — siempre usa la versión más reciente del servidor
✅ Mejor fiabilidad — sin problemas de dependencia de Node.js
✅ Configuración más simple — solo una URL

Obtener tu clave API

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Herramientas MCP compatibles

El servidor Wassenger MCP ofrece herramientas de automatización de WhatsApp organizadas en categorías funcionales. Todas las herramientas usan parámetros basados en acciones para interacciones amigables con LLM:

📱 Mensajería principal y comunicación

manage_whatsapp_messages - Envío universal de mensajes con 11 tipos de acción: text, media, location, contact, poll, event, scheduled, live, expiring, agent, and template messaging
manage_whatsapp_message_interactions - Interacciones de mensajes: reply, forward, reaction, and poll voting
get_whatsapp_chat_messages - Recuperación completa de mensajes: recent, search, date range, by sender, by type, by ID, advanced search, thread context, and media filtering
analyze_whatsapp_chat_messages - Analítica de mensajes: statistics, delivery status tracking, and data export in multiple formats

💬 Gestión de chat y conversaciones

get_whatsapp_chats - Recuperación universal de chats con 9 acciones: recent, unread, by status, assigned, by contact type, by ID, search, archived, and date range filtering
analyze_whatsapp_chats - Analítica y exportación de chats con estadísticas completas y capacidades de exportación de datos
search_whatsapp_chats_by_name - Búsqueda rápida de chats por nombre de contacto, nombre de grupo o nombre de canal

👥 Gestión de grupos y equipos

manage_whatsapp_groups - Operaciones completas de grupos: search, create, update, join, leave, invite management con 8 tipos de acción
manage_whatsapp_group_participants - Gestión de participantes: add, remove, promote, demote, approval workflow con 7 tipos de acción
manage_whatsapp_team - Gestión de miembros del equipo: search, create, update, delete, device access control con 7 tipos de acción
manage_whatsapp_departments - Organización de departamentos: list, create, update, delete con asignaciones de agentes y personalización visual

📺 Canales y difusión

manage_whatsapp_channels - Gestión del ciclo de vida de canales: list, create, update, search, join, leave, image updates con 9 tipos de acción
manage_whatsapp_channel_messages - Recuperación de mensajes de canal con filtrado y paginación
manage_whatsapp_status - Gestión de WhatsApp Status (Stories): get, publish, schedule con soporte de medios y temporización avanzada

🔄 Campañas y operaciones masivas

manage_whatsapp_campaigns - Campañas de mensajería masiva: search, create, update, start, stop, delete con 7 tipos de acción
manage_whatsapp_campaign_contacts - Gestión de destinatarios de campañas: search, add, remove contacts con opciones de filtrado
manage_whatsapp_queue - Control de la cola de mensajes: status monitoring, queue management, bulk deletion con 3 tipos de acción

📱 Gestión de dispositivos y cuenta

get_whatsapp_devices - Listado de dispositivos con filtrado avanzado: status, session, search, active/online filtering
get_whatsapp_device_details - Información detallada del dispositivo: configuration, session status, metrics, and insights
health_check - Comprobación de salud del sistema para el servidor MCP y los dispositivos WhatsApp conectados

👤 Gestión de contactos y etiquetas

manage_whatsapp_contacts - Operaciones CRUD de contactos: list, get, create, update, delete, bulk operations, metadata management con 8 tipos de acción
manage_whatsapp_contact_actions - Bloqueo de contactos: block and unblock operations
manage_whatsapp_labels - Gestión de etiquetas: list, create, update, delete con organización por colores

📁 Gestión de archivos y medios

search_whatsapp_outbound_files - Búsqueda de archivos subidos con filtrado avanzado por tipo, tamaño, fecha, tags y metadata
search_whatsapp_chat_files - Búsqueda de archivos recibidos en chats de WhatsApp con opciones de filtrado completas

🔧 Sistema y utilidades

ping - Prueba básica de conectividad con estado del servidor y medición de tiempo de respuesta

📊 Analíticas e insights

Todas las herramientas incluyen capacidades analíticas completas:

Seguimiento y estadísticas de entrega de mensajes
Análisis y generación de informes de actividad de chats
Métricas de rendimiento y monitorización de dispositivos
Analítica de campañas y seguimiento de éxito
Insights y reportes de productividad del equipo

Cada herramienta soporta filtrado extenso, paginación, ordenamiento y capacidades de exportación, lo que las hace perfectas tanto para operaciones manuales como para flujos automatizados mediante asistentes de IA.

Uso

Todos los clientes MCP más populares (Claude Desktop, VS Code Copilot, Cursor, Windsurf…) usan el siguiente formato de configuración:

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

Encabezados personalizados

Para evitar la autenticación, o para emitir encabezados personalizados en todas las solicitudes a tu servidor remoto, pasa argumentos CLI --header:

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

Nota: Cursor y Claude Desktop (Windows) tienen un error donde los espacios dentro de args no se escapan cuando invocan npx, lo que termina estropeando estos valores. Puedes evitarlo usando:

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

Uso como herramienta en OpenAI

Aquí tienes cómo puedes usar el servidor Wassenger MCP como herramienta con el cliente JavaScript de OpenAI:

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);

Asegúrate de instalar las dependencias necesarias:

npm install openai

Y configura tus variables de entorno:

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

Este enfoque usa la nueva Responses API de OpenAI con integración MCP, que maneja automáticamente el descubrimiento de herramientas, la ejecución y la comunicación con el servidor Wassenger MCP sin requerir la configuración manual de un cliente MCP.

Opciones (Flags)

Si npx está produciendo errores, considera agregar -y como el primer argumento para aceptar automáticamente la instalación del paquete mcp-wassenger.

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

Para forzar a npx a comprobar siempre una versión actualizada de mcp-wassenger, agrega la bandera @latest:

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

Para cambiar en qué puerto mcp-wassenger escucha para una redirección OAuth (por defecto 3334), añade un argumento después de la URL del servidor. Ten en cuenta que el puerto que especifiques, si no está disponible, se sustituirá por uno abierto al azar.

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

Para habilitar logs detallados de depuración, añade la bandera --debug. Esto escribirá logs extensos en ~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log con marcas de tiempo e información detallada sobre el proceso de autenticación, conexiones y renovación de tokens.

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

Claude Desktop

Documentación oficial

Para añadir un servidor MCP a Claude Desktop, necesitas editar el archivo de configuración ubicado en:

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

Si aún no existe, es posible que necesites habilitarlo en Settings > Developer.

Reinicia Claude Desktop para que detecte los cambios en el archivo de configuración. Al reiniciar, deberías ver un ícono de martillo en la esquina inferior derecha del cuadro de entrada.

Extensión VS Code / Copilot

Documentación oficial. Añade servidores MCP a través de la configuración de VS Code o mediante la Paleta de Comandos (Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P) buscando "MCP". La configuración se gestiona a través de la interfaz de ajustes de VS Code.

Cursor

Documentación oficial. El archivo de configuración se encuentra en ~/.cursor/mcp.json.

A partir de la versión 0.48.0, Cursor soporta servidores SSE no autenticados directamente. Si tu servidor MCP usa el protocolo oficial de autorización OAuth de MCP, todavía necesitas añadir un servidor de tipo "command" y llamar a mcp-wassenger.

Windsurf

Documentación oficial. El archivo de configuración se localiza en ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

Cline

Documentación oficial. El archivo de configuración se encuentra en ~/.cline/mcp_servers.json.

Continue.dev

Documentación oficial. El archivo de configuración se encuentra en ~/.continue/config.json. Continue.dev soporta servidores MCP para mejorar el contexto de código y flujos de trabajo de desarrollo potenciados por IA.

Zed Editor

Documentación oficial. Configura servidores MCP en los ajustes de Zed para ampliar las capacidades del asistente IA. Zed ofrece integración nativa de MCP para una experiencia de desarrollo fluida.

Jan AI

Documentación oficial. Jan AI soporta servidores MCP a través de su sistema de extensiones, permitiéndote integrar herramientas y fuentes de datos externas con modelos de IA locales.

Open WebUI

Integración MCP oficial. Open WebUI proporciona soporte MCP para conectar herramientas y servicios externos a tu interfaz de IA autoalojada, habilitando potentes automatizaciones de flujo de trabajo.

Sourcegraph Cody

Documentación oficial. Cody soporta integración MCP para un mejor entendimiento del código y desarrollo asistido por IA en todo tu repositorio.

OpenAI Responses API

Puedes usar el servidor Wassenger MCP como herramienta con la nueva Responses API de OpenAI, que proporciona integración MCP nativa sin requerir configuración manual del cliente.

Ejemplo JavaScript

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);

Ejemplo Python

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)

Instalación

Asegúrate de instalar las dependencias requeridas:

JavaScript:

npm install openai

Python:

pip install openai

Variables de entorno

Configura tus claves API como variables de entorno:

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

Este enfoque usa la integración MCP nativa de OpenAI, que maneja automáticamente el descubrimiento de herramientas, la ejecución y la comunicación con el servidor Wassenger MCP sin requerir la configuración manual del cliente MCP.

Solución de problemas

Limpia tu directorio `~/.mcp-auth`

mcp-wassenger almacena toda la información de credenciales dentro de ~/.mcp-auth (o donde apunte tu MCP_REMOTE_CONFIG_DIR). Si tienes problemas persistentes, intenta ejecutar:

rm -rf ~/.mcp-auth

Luego reinicia tu cliente MCP.

Comprueba tu versión de Node

Asegúrate de que la versión de Node que tienes instalada sea 18 o superior. Claude Desktop usará la versión del sistema de Node, incluso si tienes una versión más nueva instalada en otro lugar.

Reinicia Claude

Al modificar claude_desktop_config.json puede ser útil reiniciar completamente Claude.

Certificados de VPN

Puedes encontrarte con problemas si estás detrás de una VPN; intenta configurar la variable de entorno NODE_EXTRA_CA_CERTS para que apunte al archivo del certificado CA. Si usas claude_desktop_config.json esto podría verse así:

{
  "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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