L'outil d'automatisation WhatsApp qui rend le service client obsolète

Envoyez des messages, résumez des conversations et gérez des chats en langage naturel ou par la voix depuis votre application IA préférée comme ChatGPT, Claude, ou des agents IA personnalisés par OpenAI, Anthropic et plus.

Présentation du premier et du plus complet serveur MCP (Model Context Protocol) qui connecte vos WhatsApp chats, messages, groupes et contacts avec n’importe quel client LLM compatible comme Claude Desktop, Gemini, ChatGPT (arrive très bientôt), VS Code Copilot, Cursor, Cline, Windsurf, n8n et bien d’autres — Permettant des capacités de communication et d’automatisation sans précédent 🥳

✨ Intégrez facilement Wassenger WhatsApp API avec n’importe quel client IA alimenté par MCP, y compris ChatGPT, VS Code Copilot, Claude Desktop, Cursor, Windsurf et bien d’autres !

💬 Transformez votre façon de communiquer — automatisez les réponses, analysez les tendances des chats et gérez les conversations clients à grande échelle, gérez les chats et groupes WhatsApp, le tout via de simples commandes conversationnelles en texte ou en voix avec votre assistant IA.

👉 👉 En savoir plus sur le connecteur Wassenger MCP ici

👉 👉 Explorer des exemples de prompts d’utilisation

⚠️ Remarque : Vous n’avez besoin d’utiliser ce package que si votre client MCP ne prend pas en charge le streaming HTTP (précédemment connu sous le nom de connexion SSE). Pour utiliser une connexion HTTP distante lisez ces instructions.

À propos

Wassenger est une solution polyvalente de chat d’équipe WhatsApp et d’API pour la messagerie professionnelle afin d’automatiser n’importe quoi sur WhatsApp.

Consultez la documentation de l’API et des exemples ici

Mise à jour produit : 🚀 Automatisez tout sur WhatsApp avec notre nouvelle solution sans code Wassenger Flows ⚡✨

Exigences

Inscrivez-vous gratuitement sur Wassenger
Récupérez votre clé API ici
Configurez votre client MCP en utilisant l’une des trois méthodes ci-dessous
Commencez à discuter avec votre assistant IA de tout ce qui concerne WhatsApp

Exemples de prompts

Discutez avec vos conversations WhatsApp depuis n’importe quel client IA ou intégration d’outil agentique.

Voici divers prompts que vous pouvez utiliser avec n’importe quel assistant IA pour interagir avec WhatsApp via le connecteur Wassenger MCP :

📱 Messagerie de base & Communication

« Envoyer un message WhatsApp à +1234567890 disant ‘Bonjour ! Comment ça va aujourd’hui ?’ »
« Envoyer un message au contact nommé ‘John Smith’ avec le texte ‘Réunion confirmée à 15h’ »
« Envoyer un message urgent à +44123456789 : ‘Veuillez me rappeler dès que possible’ »
« Envoyer un message WhatsApp avec une image depuis [URL] vers [phone-number] »
« Répondre au message [message-id] dans le chat [chat-id] avec ‘Merci pour votre retour !’ »

📊 Analyse des conversations & Insights

« Résume mes 10 derniers messages WhatsApp avec +1555123456 »
« Analyse le ton de la conversation dans mon chat avec le groupe Marketing Team »
« Montre-moi les sujets clés abordés dans ma conversation avec Sarah au cours de la semaine dernière »
« Compte combien de messages j’ai reçus aujourd’hui de tous les contacts »
« Recherche des messages contenant ‘invoice’ dans le chat [chat-id] »
« Génère un rapport d’activité de chat groupé par jour pour ce mois »

👥 Gestion des groupes & équipes

« Créer un groupe WhatsApp appelé ‘Team Updates’ avec les participants +1234567890, +0987654321 »
« Combien de participants y a‑t‑il dans le groupe WhatsApp ‘Project Team Alpha’ ? »
« Liste tous les membres de mon groupe ‘Family Chat’ »
« Ajouter +1234567890 au groupe WhatsApp [group-id] »
« Faire de +1234567890 un administrateur dans le groupe [group-id] »
« Obtenir le lien d’invitation pour le groupe [group-id] »

⏰ Planification de messages & Automatisation

« Programmer un message à +1234567890 disant ‘Joyeux anniversaire !’ pour être envoyé demain à 9h »
« Programmer un rappel pour le groupe d’équipe concernant la réunion vendredi prochain à 14h »
« Mettre en place des réponses automatiques pour les messages reçus hors des heures d’ouverture (9h — 17h) »
« Créer un workflow : lorsqu’un message contient ‘INFO’, envoyer automatiquement notre brochure d’entreprise »

🔍 Gestion des contacts & des appareils

« Vérifier si le numéro de téléphone +1555987654 est un numéro WhatsApp valide »
« Quels numéros WhatsApp ai‑je connectés à Wassenger ? »
« Affiche-moi le statut de tous mes appareils WhatsApp »
« Obtenir les informations de profil pour le contact +1234567890 »
« Affiche-moi tous mes contacts récents du dernier mois »

📈 Analytics & Reporting

« Générer un rapport de mes contacts WhatsApp les plus fréquentés ce mois »
« Montre-moi mes jours de conversation WhatsApp les plus occupés cette semaine »
« Quel agent répond le plus rapidement aux demandes clients ? »
« Montre-moi les tendances de volume de chats sur les 30 derniers jours »
« Compte les messages non lus dans tous mes chats »
« Trouve les clients qui n’ont pas interagi depuis 60 jours »

🔔 Statut & Monitoring

« Vérifier le statut de livraison de mon dernier message à +1234567890 »
« Montre-moi toutes les livraisons de messages échouées d’aujourd’hui »
« Surveiller si mon contact +1555123456 a lu mes messages récents »
« Publier ‘Working on exciting new features!’ comme mon statut WhatsApp »

🔄 Opérations en masse & Campagnes

« Envoyer la même annonce à tous les membres de mon groupe ‘Team Updates’ individuellement »
« Diffuser un message de vœux de vacances à mes 10 numéros les plus contactés »
« Créer une campagne appelée ‘Welcome Series’ pour envoyer ‘Welcome to our service!’ à plusieurs contacts »
« Démarrer la campagne [campaign-id] et vérifier son statut de livraison »

🎯 Automatisation intelligente pour les entreprises

« Créer une étiquette appelée ‘VIP Customer’ de couleur rouge et l’appliquer aux conversations importantes »
« Assigner le chat [chat-id] à l’agent [agent-id] »
« Montre-moi tous les chats avec l’étiquette ‘support’ »
« Analyser le sentiment dans les conversations du support client et signaler les négatives »
« Générer un rapport CSV de tous les chats avec leur dernière activité »
« Trouver tous les messages non lus dans mes chats WhatsApp »

🔐 Gestion du compte & des fichiers

« Montre-moi l’utilisation actuelle et les limites de mon compte Wassenger »
« Téléverser une image depuis [image-url] pour l’utiliser dans des messages WhatsApp »
« Lister tous les fichiers téléchargés taggés ‘marketing’ »
« Exporter tous les contacts de l’appareil [device-id] en JSON »

Ces prompts couvrent des scénarios réels pour les entreprises utilisant WhatsApp pour le service client, le marketing, la collaboration d’équipe et l’automatisation via la plateforme Wassenger.

Utilisation du streaming HTTP

Si votre client MCP prend en charge le streaming HTTP (précédemment connu sous le nom de Server-Sent Events ou transport SSE), vous pouvez vous connecter directement au serveur Wassenger MCP sans installer ce package. C’est la méthode recommandée car elle est plus rapide et ne nécessite aucune configuration locale.

Clients pris en charge

La plupart des clients MCP modernes prennent en charge le streaming HTTP, notamment :

Claude Desktop (dernières versions)
VS Code Copilot avec l’extension MCP
Cursor (v0.48.0+)
Windsurf
OpenAI Responses API
ChatGPT (les utilisateurs Pro y ont accès, bientôt plus d’utilisateurs)
Voir plus de clients IA compatibles MCP ici

Configuration MCP

Point de terminaison du serveur Wassenger MCP :

https://api.wassenger.com/mcp

1. Streamable HTTP (recommandé)

Si votre client MCP prend en charge Streamable HTTP, évitez l’installation — pointez simplement vers le serveur 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 or project .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"
    }
  }
}

✅ Pas d’installation locale • ✅ Mises à jour instantanées • ✅ Démarrage ultra-rapide

2. Package NPM (pour les clients legacy)

Si vous avez besoin d’un shim local (anciens Windsurf, Cline, etc.), installez et pointez votre client vers le CLI :

npm install -g mcp-wassenger

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

3. Utilisation programmée de l’outil 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"])

Avantages du streaming HTTP

✅ Aucune installation locale requise
✅ Temps de connexion plus rapides
✅ Mises à jour automatiques — utilise toujours la dernière version du serveur
✅ Meilleure fiabilité — pas de problèmes de dépendance Node.js
✅ Configuration plus simple — juste une URL

Récupérer votre clé API

Inscrivez‑vous sur Wassenger.com
Allez dans vos paramètres API
Copiez votre clé API
Remplacez YOUR_WASSENGER_API_KEY dans la configuration ci‑dessus

Outils MCP pris en charge

Le serveur Wassenger MCP fournit des outils d’automatisation WhatsApp complets organisés par catégories fonctionnelles. Tous les outils utilisent des paramètres basés sur des actions pour des interactions compatibles LLM :

📱 Messagerie principale & Communication

manage_whatsapp_messages - Envoi universel de messages avec 11 types d’action : text, media, location, contact, poll, event, scheduled, live, expiring, agent, et template messaging
manage_whatsapp_message_interactions - Interactions de messages : reply, forward, reaction, et poll voting
get_whatsapp_chat_messages - Récupération complète des messages : récents, recherche, plage de dates, par expéditeur, par type, par ID, recherche avancée, contexte de thread, et filtrage média
analyze_whatsapp_chat_messages - Analytique des messages : statistiques, suivi du statut de livraison, et export de données en plusieurs formats

💬 Gestion des chats & des conversations

get_whatsapp_chats - Récupération universelle des chats avec 9 actions : récents, non lus, par statut, assignés, par type de contact, par ID, recherche, archivés, et filtrage par plage de dates
analyze_whatsapp_chats - Analytique et export des chats avec statistiques complètes et capacités d’export de données
search_whatsapp_chats_by_name - Recherche rapide de chat par nom de contact, nom de groupe ou nom de canal

👥 Gestion des groupes & équipes

manage_whatsapp_groups - Opérations complètes sur les groupes : recherche, création, mise à jour, rejoindre, quitter, gestion des invitations avec 8 types d’action
manage_whatsapp_group_participants - Gestion des participants : ajouter, supprimer, promouvoir, rétrograder, workflow d’approbation avec 7 types d’action
manage_whatsapp_team - Gestion des membres de l’équipe : recherche, création, mise à jour, suppression, contrôle d’accès aux appareils avec 7 types d’action
manage_whatsapp_departments - Organisation des départements : lister, créer, mettre à jour, supprimer avec affectations d’agents et personnalisation visuelle

📺 Canal & Diffusion

manage_whatsapp_channels - Gestion du cycle de vie des canaux : lister, créer, mettre à jour, rechercher, rejoindre, quitter, mise à jour d’images avec 9 types d’action
manage_whatsapp_channel_messages - Récupération des messages de canal avec filtrage et pagination
manage_whatsapp_status - Gestion des Statuts WhatsApp (Stories) : obtenir, publier, programmer avec prise en charge des médias et minutage avancé

🔄 Campagnes & Opérations en masse

manage_whatsapp_campaigns - Campagnes de messagerie en masse : rechercher, créer, mettre à jour, démarrer, arrêter, supprimer avec 7 types d’action
manage_whatsapp_campaign_contacts - Gestion des destinataires de campagne : rechercher, ajouter, supprimer des contacts avec options de filtrage
manage_whatsapp_queue - Contrôle de la file de messages : surveillance du statut, gestion de la file, suppression en masse avec 3 types d’action

📱 Gestion des appareils & du compte

get_whatsapp_devices - Liste des appareils avec filtrage avancé : statut, session, recherche, filtrage actif/en ligne
get_whatsapp_device_details - Informations détaillées sur l’appareil : configuration, statut de session, métriques et insights
health_check - Vérification complète de la santé du système pour le serveur MCP et les appareils WhatsApp connectés

👤 Gestion des contacts & des étiquettes

manage_whatsapp_contacts - Opérations CRUD sur les contacts : lister, obtenir, créer, mettre à jour, supprimer, opérations en masse, gestion des métadonnées avec 8 types d’action
manage_whatsapp_contact_actions - Actions sur les contacts : bloquer et débloquer
manage_whatsapp_labels - Gestion des étiquettes : lister, créer, mettre à jour, supprimer avec organisation par couleur

📁 Gestion des fichiers & médias

search_whatsapp_outbound_files - Recherche de fichiers téléversés avec filtrage avancé par type, taille, date, tags et métadonnées
search_whatsapp_chat_files - Recherche de fichiers reçus depuis les chats WhatsApp avec options de filtrage complètes

🔧 Système & Utilitaires

ping - Test de connectivité de base avec statut du serveur et mesure du temps de réponse

📊 Analytics & Insights

Tous les outils incluent des capacités analytiques complètes :

Suivi et statistiques de livraison des messages
Analyse et rapports d’activité des chats
Metrics et surveillance de performance des appareils
Analytique et suivi du succès des campagnes
Insights sur la productivité des équipes et reporting

Chaque outil prend en charge un filtrage étendu, la pagination, le tri et les capacités d’export, les rendant parfaits pour les opérations manuelles et les workflows automatisés via des assistants IA.

Utilisation

Tous les clients MCP les plus populaires (Claude Desktop, VS Code Copilot, Cursor, Windsurf…) utilisent le format de configuration suivant :

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

En‑têtes personnalisés

Pour contourner l’authentification, ou pour émettre des en‑têtes personnalisés sur toutes les requêtes vers votre serveur distant, passez des arguments CLI --header :

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

Remarque : Cursor et Claude Desktop (Windows) ont un bug où les espaces à l’intérieur de args ne sont pas échappés lorsqu’il invoque npx, ce qui finit par corrompre ces valeurs. Vous pouvez contourner cela en utilisant :

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

Utilisation comme outil dans OpenAI

Voici comment vous pouvez utiliser le serveur Wassenger MCP comme outil avec le client JavaScript 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);

Assurez‑vous d’installer les dépendances requises :

npm install openai

Et définissez vos variables d’environnement :

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

Cette approche utilise la nouvelle Responses API d’OpenAI avec l’intégration MCP, qui gère automatiquement la découverte des outils, l’exécution et la communication avec le serveur Wassenger MCP sans nécessiter de configuration manuelle du client MCP.

Options

Si npx produit des erreurs, envisagez d’ajouter -y comme premier argument pour accepter automatiquement l’installation du package mcp-wassenger.

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

Pour forcer npx à toujours vérifier une version mise à jour de mcp-wassenger, ajoutez le flag @latest :

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

Pour changer le port sur lequel mcp-wassenger écoute une redirection OAuth (par défaut 3334), ajoutez un argument après l’URL du serveur. Notez que quel que soit le port que vous spécifiez, s’il n’est pas disponible, un port ouvert sera choisi au hasard.

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

Pour activer des logs de débogage détaillés, ajoutez le flag --debug. Cela écrira des logs verbeux ~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log avec des horodatages et des informations détaillées sur le processus d’auth, les connexions et le rafraîchissement des tokens.

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

Claude Desktop

Docs officielles

Pour ajouter un serveur MCP à Claude Desktop, vous devez modifier le fichier de configuration situé à :

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

S’il n’existe pas encore, vous devrez peut‑être l’activer dans Settings > Developer.

Redémarrez Claude Desktop pour prendre en compte les modifications du fichier de configuration. Au redémarrage, vous devriez voir une icône de marteau en bas à droite de la zone de saisie.

Extension VS Code / Copilot

Docs officielles. Ajoutez des serveurs MCP via les paramètres de VS Code ou via la Palette de commandes (Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P) en recherchant "MCP". La configuration se gère via l’interface de paramètres de VS Code.

Cursor

Docs officielles. Le fichier de configuration se trouve à ~/.cursor/mcp.json.

À partir de la version 0.48.0, Cursor prend en charge directement les serveurs SSE non authentifiés. Si votre serveur MCP utilise le protocole officiel d’autorisation OAuth MCP, vous devez toujours ajouter un serveur de type "command" et appeler mcp-wassenger.

Windsurf

Docs officielles. Le fichier de configuration se situe à ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

Cline

Docs officielles. Le fichier de configuration se situe à ~/.cline/mcp_servers.json.

Continue.dev

Docs officielles. Le fichier de configuration se situe à ~/.continue/config.json. Continue.dev prend en charge les serveurs MCP pour un contexte de code amélioré et des workflows de développement assistés par IA.

Zed Editor

Docs officielles. Configurez les serveurs MCP dans les paramètres de Zed pour étendre les capacités de l’assistant IA. Zed fournit une intégration MCP native pour une expérience de développement fluide.

Jan AI

Docs officielles. Jan AI prend en charge les serveurs MCP via son système d’extensions, vous permettant d’intégrer des outils externes et des sources de données avec des modèles IA locaux.

Open WebUI

Intégration MCP officielle. Open WebUI fournit le support MCP pour connecter des outils et services externes à votre interface IA autohébergée, permettant une puissante automatisation des workflows.

Sourcegraph Cody

Docs officielles. Cody prend en charge l’intégration MCP pour une meilleure compréhension du code et un développement assisté par IA à travers l’ensemble de votre base de code.

OpenAI Responses API

Vous pouvez utiliser le serveur Wassenger MCP comme outil avec la nouvelle Responses API d’OpenAI, qui fournit une intégration MCP native sans nécessiter de configuration manuelle du client.

Exemple 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);

Exemple 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)

Installation

Assurez‑vous d’installer les dépendances requises :

JavaScript :

npm install openai

Python :

pip install openai

Variables d’environnement

Définissez vos clés API en variables d’environnement :

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

Cette approche utilise l’intégration MCP native d’OpenAI, qui gère automatiquement la découverte des outils, l’exécution et la communication avec le serveur Wassenger MCP sans nécessiter de configuration manuelle du client MCP.

Dépannage

Vider votre répertoire `~/.mcp-auth`

mcp-wassenger stocke toutes les informations d’identification dans ~/.mcp-auth (ou là où pointe votre MCP_REMOTE_CONFIG_DIR). Si vous rencontrez des problèmes persistants, essayez d’exécuter :

rm -rf ~/.mcp-auth

Puis redémarrez votre client MCP.

Vérifiez votre version de Node

Assurez‑vous que la version de Node installée est 18 ou supérieure. Claude Desktop utilisera votre version système de Node, même si vous en avez une plus récente installée ailleurs.

Redémarrer Claude

Lors de la modification de claude_desktop_config.json, il peut être utile de redémarrer complètement Claude.

Certificats VPN

Vous pouvez rencontrer des problèmes si vous êtes derrière un VPN ; vous pouvez essayer de définir la variable d’environnement NODE_EXTRA_CA_CERTS pour pointer vers le fichier de certificat CA. Si vous utilisez claude_desktop_config.json, cela pourrait ressembler à :

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

Prêt à ravir vos clients et à booster vos workflows ? Commencez gratuitement dès aujourd’hui avec le Wassenger MCP WhatsApp Connector* !***

Adoptez l’avenir de l’automatisation des messages — un prompt conversationnel à la fois.