Lo strumento di automazione WhatsApp che sta rendendo obsoleto il servizio clienti

4 agosto 2025

Invia messaggi, riassumi conversazioni e gestisci le chat usando linguaggio naturale o la voce dal tuo app AI preferita come ChatGPT, Claude o agenti AI personalizzati di OpenAI, Anthropic e altri.

Presentiamo il primo e più completo server MCP (Model Context Protocol) che collega le tue chat WhatsApp, messaggi, gruppi e contatti con qualsiasi client AI compatibile con LLM come Claude Desktop, Gemini, ChatGPT (in arrivo molto presto), VS Code Copilot, Cursor, Cline, Windsurf, n8n e molti altri — Consentendo capacità di comunicazione e automazione senza precedenti 🥳

✨ Integra facilmente Wassenger WhatsApp API con qualsiasi client AI MCP-powered, inclusi ChatGPT, VS Code Copilot, Claude Desktop, Cursor, Windsurf e molti altri!

💬 Trasforma il modo in cui comunichi — automatizza le risposte, analizza i pattern delle chat e gestisci le conversazioni con i clienti su larga scala, gestisci chat e gruppi WhatsApp, tutto tramite semplici comandi conversazionali di testo o voce con il tuo assistente AI.

👉 👉 Scopri di più sul connettore Wassenger MCP qui

👉 👉 Esplora esempi di prompt d'uso

⚠️ Nota: Devi usare questo pacchetto solo se il tuo client MCP non supporta lo streaming HTTP (precedentemente noto come connessione SSE). Per usare una connessione HTTP remota leggi queste istruzioni.

Informazioni

Wassenger è una soluzione versatile per Team Chat WhatsApp e API per la messaggistica aziendale per automatizzare qualsiasi cosa su WhatsApp.

Consulta la documentazione API e gli esempi qui

Aggiornamento prodotto: 🚀 Automatizza qualsiasi cosa su WhatsApp con la nostra nuova soluzione No-Code Wassenger Flows ⚡✨

Requisiti

  1. Registrati gratuitamente su Wassenger
  2. Ottieni la tua chiave API qui
  3. Configura il tuo client MCP usando uno dei tre metodi sotto
  4. Inizia a chattare con il tuo assistente AI su qualsiasi cosa relativa a WhatsApp

Esempi di prompt

Chatta con le tue conversazioni WhatsApp da qualsiasi client AI o integrazione agentica.

Ecco vari prompt che puoi usare con qualsiasi assistente AI per interagire con WhatsApp tramite il connettore Wassenger MCP:

📱 Messaggistica di base e comunicazione

  • “Invia un messaggio WhatsApp a +1234567890 dicendo ‘Ciao! Come stai oggi?”
  • “Invia un messaggio al contatto chiamato ‘John Smith’ con il testo ‘Riunione confermata per le 15:00’”
  • “Invia un messaggio urgente a +44123456789: ‘Per favore richiamami il prima possibile’”
  • “Invia un messaggio WhatsApp con un'immagine da [URL] a [numero-di-telefono]”
  • “Rispondi al messaggio [message-id] nella chat [chat-id] con ‘Grazie per il tuo feedback!’”

📊 Analisi delle conversazioni e approfondimenti

  • “Riassumi i miei ultimi 10 messaggi WhatsApp con +1555123456”
  • “Analizza il tono della conversazione nella mia chat con il gruppo Marketing Team”
  • “Mostrami i temi principali discussi nella mia conversazione con Sarah nell'ultima settimana”
  • “Conta quanti messaggi ho ricevuto oggi da tutti i contatti”
  • “Cerca messaggi contenenti ‘fattura’ nella chat [chat-id]”
  • “Genera un report dell'attività della chat raggruppato per giorno per questo mese”

👥 Gestione gruppi e team

  • “Crea un gruppo WhatsApp chiamato ‘Team Updates’ con i partecipanti +1234567890, +0987654321”
  • “Quanti partecipanti ci sono nel gruppo WhatsApp ‘Project Team Alpha’?”
  • “Elenca tutti i membri del mio gruppo ‘Family Chat’”
  • “Aggiungi +1234567890 al gruppo WhatsApp [group-id]”
  • “Rendi +1234567890 amministratore nel gruppo [group-id]”
  • “Ottieni il link di invito per il gruppo [group-id]”

⏰ Programmazione messaggi e automazione

  • “Programma un messaggio a +1234567890 che dica ‘Buon compleanno!’ da inviare domani alle 9:00”
  • “Imposta un promemoria per il gruppo del team riguardo la riunione di venerdì prossimo alle 14:00”
  • “Imposta risposte automatiche per i messaggi ricevuti fuori dall'orario di lavoro (9:00 — 17:00)”
  • “Crea un workflow: quando qualcuno scrive ‘INFO’, invia automaticamente il nostro opuscolo aziendale”

🔍 Gestione contatti e dispositivi

  • “Controlla se il numero di telefono +1555987654 è un numero WhatsApp valido”
  • “Quali numeri WhatsApp ho collegato a Wassenger?”
  • “Mostrami lo stato di tutti i miei dispositivi WhatsApp”
  • “Ottieni le informazioni del profilo per il contatto +1234567890”
  • “Mostrami tutti i miei contatti recenti dell'ultimo mese”

📈 Analisi e report

  • “Genera un report dei miei contatti WhatsApp più frequenti questo mese”
  • “Mostrami i giorni con più conversazioni su WhatsApp questa settimana”
  • “Quale agente risponde più velocemente alle richieste dei clienti?”
  • “Mostrami le tendenze del volume chat negli ultimi 30 giorni”
  • “Conta i messaggi non letti in tutte le mie chat”
  • “Trova i clienti che non hanno interagito negli ultimi 60 giorni”

🔔 Stato e monitoraggio

  • “Controlla lo stato di consegna del mio ultimo messaggio a +1234567890”
  • “Mostrami tutte le consegne di messaggi fallite di oggi”
  • “Monitora se il mio contatto +1555123456 ha letto i miei messaggi recenti”
  • “Pubblica ‘Sto lavorando a nuove funzionalità entusiasmanti!’ come stato WhatsApp”

🔄 Operazioni di massa e campagne

  • “Invia lo stesso annuncio a tutti i membri del mio gruppo ‘Team Updates’ individualmente”
  • “Invia un augurio festivo ai miei 10 numeri più contattati”
  • “Crea una campagna chiamata ‘Welcome Series’ per inviare ‘Benvenuto nel nostro servizio!’ a più contatti”
  • “Avvia la campagna [campaign-id] e controllane lo stato di consegna”

🎯 Automazione aziendale intelligente

  • “Crea un'etichetta chiamata ‘VIP Customer’ di colore rosso e applicala alle chat importanti”
  • “Assegna la chat [chat-id] all'agente [agent-id]”
  • “Mostrami tutte le chat con l'etichetta ‘support’”
  • “Analizza il sentiment nelle conversazioni di supporto clienti e segnala quelle negative”
  • “Genera un report CSV di tutte le chat con la loro ultima attività”
  • “Trova tutti i messaggi non letti nelle mie chat WhatsApp”

🔐 Gestione account e file

  • “Mostrami l'utilizzo e i limiti del mio account Wassenger attuale”
  • “Carica un'immagine da [image-url] da usare nei messaggi WhatsApp”
  • “Elenca tutti i file caricati etichettati come ‘marketing’”
  • “Esporta tutti i contatti dal dispositivo [device-id] in JSON”

Questi prompt coprono scenari reali per le aziende che usano WhatsApp per servizio clienti, marketing, collaborazione del team e automazione tramite la piattaforma Wassenger.

Uso dello streaming HTTP

Se il tuo client MCP supporta lo streaming HTTP (precedentemente noto come Server-Sent Events o trasporto SSE), puoi connetterti direttamente al server Wassenger MCP senza installare questo pacchetto. Questo è il metodo preferito poiché è più veloce e non richiede configurazione locale.

Client supportati

La maggior parte dei client MCP moderni supporta lo streaming HTTP, inclusi:

  • Claude Desktop (ultime versioni)
  • VS Code Copilot con estensione MCP
  • Cursor (v0.48.0+)
  • Windsurf
  • OpenAI Responses API
  • ChatGPT (accesso per utenti Pro, presto per più utenti)
  • Vedi altri client AI supportati MCP qui

Configurazione MCP

Endpoint del server Wassenger MCP:

https://api.wassenger.com/mcp

1. Streamable HTTP (Consigliato)

Se il tuo client MCP supporta Streamable HTTP, evita l'installazione — puntalo direttamente al server 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 .windsurfrc.json del progetto)

{
  "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"
    }
  }
}

✅ Nessuna installazione locale • ✅ Aggiornamenti istantanei • ✅ Avvio fulmineo

2. Pacchetto NPM (per client legacy)

Se hai bisogno di uno shim locale (vecchio Windsurf, Cline, ecc.), installa e punta il tuo client al CLI:

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

3. Utilizzo programmatico dello strumento 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"])

Vantaggi dello streaming HTTP

  • ✅ Nessuna installazione locale richiesta
  • ✅ Tempi di connessione più rapidi
  • ✅ Aggiornamenti automatici — usa sempre l'ultima versione del server
  • ✅ Maggiore affidabilità — nessun problema di dipendenze Node.js
  • ✅ Configurazione più semplice — basta un URL

Ottenere la tua chiave API

  1. Registrati su Wassenger.com
  2. Vai alle tue impostazioni API
  3. Copia la tua chiave API
  4. Sostituisci YOUR_WASSENGER_API_KEY nella configurazione sopra

Strumenti MCP supportati

Il server Wassenger MCP fornisce strumenti completi per l'automazione di WhatsApp organizzati in categorie funzionali. Tutti gli strumenti usano parametri basati su azioni per interazioni amichevoli con gli LLM:

📱 Messaggistica principale e comunicazione

  • manage_whatsapp_messages - Invio universale di messaggi con 11 tipi di azione: testo, media, posizione, contatto, sondaggio, evento, programmato, live, scadenza, agente e messaggistica template
  • manage_whatsapp_message_interactions - Interazioni con i messaggi: risposta, inoltro, reazione e voto ai sondaggi
  • get_whatsapp_chat_messages - Recupero completo dei messaggi: recenti, ricerca, intervallo di date, per mittente, per tipo, per ID, ricerca avanzata, contesto del thread e filtraggio media
  • analyze_whatsapp_chat_messages - Analisi dei messaggi: statistiche, tracciamento stato consegna ed esportazione dati in vari formati

💬 Gestione chat e conversazioni

  • get_whatsapp_chats - Recupero universale delle chat con 9 azioni: recenti, non lette, per stato, assegnate, per tipo di contatto, per ID, ricerca, archiviate e filtraggio per intervallo di date
  • analyze_whatsapp_chats - Analisi ed esportazione delle chat con statistiche complete e capacità di esportazione dati
  • search_whatsapp_chats_by_name - Ricerca rapida delle chat per nome contatto, nome gruppo o nome canale

👥 Gestione gruppi e team

  • manage_whatsapp_groups - Operazioni complete sui gruppi: ricerca, creazione, aggiornamento, partecipazione, uscita, gestione inviti con 8 tipi di azione
  • manage_whatsapp_group_participants - Gestione partecipanti: aggiungi, rimuovi, promuovi, declassa, workflow di approvazione con 7 tipi di azione
  • manage_whatsapp_team - Gestione membri del team: ricerca, creazione, aggiornamento, eliminazione, controllo accesso dispositivo con 7 tipi di azione
  • manage_whatsapp_departments - Organizzazione dipartimenti: elenco, creazione, aggiornamento, eliminazione con assegnazioni agenti e personalizzazione visiva

📺 Canali e broadcasting

  • manage_whatsapp_channels - Gestione ciclo di vita canali: elenco, creazione, aggiornamento, ricerca, partecipazione, uscita, aggiornamenti immagine con 9 tipi di azione
  • manage_whatsapp_channel_messages - Recupero messaggi canale con filtraggio e paginazione
  • manage_whatsapp_status - Gestione WhatsApp Status (Stories): ottenere, pubblicare, programmare con supporto media e timing avanzato

🔄 Campagne e operazioni di massa

  • manage_whatsapp_campaigns - Campagne di messaggistica di massa: ricerca, creazione, aggiornamento, avvio, stop, eliminazione con 7 tipi di azione
  • manage_whatsapp_campaign_contacts - Gestione destinatari della campagna: ricerca, aggiunta, rimozione contatti con opzioni di filtro
  • manage_whatsapp_queue - Controllo della coda messaggi: monitoraggio stato, gestione coda, eliminazione di massa con 3 tipi di azione

📱 Gestione dispositivi e account

  • get_whatsapp_devices - Elenco dispositivi con filtraggio avanzato: stato, sessione, ricerca, filtraggio attivo/online
  • get_whatsapp_device_details - Informazioni dettagliate sul dispositivo: configurazione, stato sessione, metriche e approfondimenti
  • health_check - Controllo completo dello stato del sistema per il server MCP e i dispositivi WhatsApp connessi

👤 Gestione contatti ed etichette

  • manage_whatsapp_contacts - Operazioni CRUD sui contatti: elenco, ottenimento, creazione, aggiornamento, eliminazione, operazioni di massa, gestione metadata con 8 tipi di azione
  • manage_whatsapp_contact_actions - Azioni sui contatti: blocca e sblocca
  • manage_whatsapp_labels - Gestione etichette: elenco, creazione, aggiornamento, eliminazione con organizzazione a colori

📁 Gestione file e media

  • search_whatsapp_outbound_files - Ricerca file caricati con filtraggio avanzato per tipo, dimensione, data, tag e metadata
  • search_whatsapp_chat_files - Ricerca file ricevuti dalle chat WhatsApp con opzioni di filtraggio complete

🔧 Sistema e utility

  • ping - Test di connettività di base con stato del server e misurazione del tempo di risposta

📊 Analytics e approfondimenti

Tutti gli strumenti includono capacità analitiche complete:

  • Tracciamento e statistiche delle consegne dei messaggi
  • Analisi e report dell'attività delle chat
  • Metriche di prestazione e monitoraggio dei dispositivi
  • Analisi delle campagne e tracciamento del successo
  • Approfondimenti sulla produttività del team e reportistica

Ogni strumento supporta filtri estesi, paginazione, ordinamento ed esportazione, rendendoli perfetti sia per operazioni manuali che per workflow automatizzati tramite assistenti AI.

Utilizzo

Tutti i client MCP più popolari (Claude Desktop, VS Code Copilot, Cursor, Windsurf…) usano il seguente formato di configurazione:

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

Header personalizzati

Per bypassare l'autenticazione, o per emettere header personalizzati su tutte le richieste al tuo server remoto, passa argomenti CLI --header:

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

Nota: Cursor e Claude Desktop (Windows) hanno un bug in cui gli spazi dentro args non vengono escapati quando invoca npx, il che finisce per corrompere questi valori. Puoi aggirarlo usando:

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

Utilizzo come strumento in OpenAI

Ecco come usare il server Wassenger MCP come strumento con il client JavaScript di 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);

Assicurati di installare le dipendenze richieste:

npm install openai

E imposta le variabili d'ambiente:

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

Questo approccio usa la nuova Responses API di OpenAI con integrazione MCP, che gestisce automaticamente la scoperta degli strumenti, l'esecuzione e la comunicazione con il server Wassenger MCP senza richiedere la configurazione manuale del client MCP.

Flag

  • Se npx sta producendo errori, considera di aggiungere -y come primo argomento per accettare automaticamente l'installazione del pacchetto mcp-wassenger.
"command": "npx", 
"args": [
"-y"
"mcp-wassenger", 
"API_KEY_GOES_HERE"
]
  • Per forzare npx a controllare sempre una versione aggiornata di mcp-wassenger, aggiungi il flag @latest:
"args": [
"mcp-wassenger@latest"
]
  • Per cambiare la porta su cui mcp-wassenger ascolta per un redirect OAuth (di default 3334) aggiungi un argomento dopo l'URL del server. Nota che qualunque porta specifichi, se non è disponibile, verrà scelta una porta libera casuale.
"args": [
"mcp-wassenger", 
"API_KEY_GOES_HERE"
]
  • Per abilitare log di debug dettagliati, aggiungi il flag --debug. Questo scriverà log verbosi in ~/.mcp-auth/{server_hash}_debug.log con timestamp e informazioni dettagliate sul processo di autenticazione, connessioni e aggiornamento token.
"args": [
"mcp-wassenger", 
"API_KEY_GOES_HERE", 
"--debug"
]

Claude Desktop

Documentazione ufficiale

Per aggiungere un server MCP a Claude Desktop, è necessario modificare il file di configurazione situato in:

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

Se non esiste ancora, potrebbe essere necessario abilitarlo in Impostazioni > Sviluppatore.

Riavvia Claude Desktop per applicare le modifiche al file di configurazione. Al riavvio, dovresti vedere un'icona a forma di martello nell'angolo in basso a destra della casella di input.

Estensione VS Code / Copilot

Documentazione ufficiale. Aggiungi server MCP attraverso le impostazioni di VS Code o tramite la Command Palette (Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P) cercando "MCP". La configurazione viene gestita tramite l'interfaccia delle impostazioni di VS Code.

Cursor

Documentazione ufficiale. Il file di configurazione si trova in ~/.cursor/mcp.json.

A partire dalla versione 0.48.0 Cursor supporta direttamente server SSE non autenticati. Se il tuo server MCP utilizza il protocollo ufficiale di autorizzazione OAuth MCP, devi comunque aggiungere un server "command" e chiamare mcp-wassenger.

Windsurf

Documentazione ufficiale. Il file di configurazione si trova in ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

Cline

Documentazione ufficiale. Il file di configurazione si trova in ~/.cline/mcp_servers.json.

Continue.dev

Documentazione ufficiale. Il file di configurazione si trova in ~/.continue/config.json. Continue.dev supporta server MCP per un contesto di codice migliorato e workflow di sviluppo potenziati dall'AI.

Zed Editor

Documentazione ufficiale. Configura i server MCP nelle impostazioni di Zed per estendere le capacità dell'assistente AI. Zed fornisce integrazione MCP nativa per un'esperienza di sviluppo senza interruzioni.

Jan AI

Documentazione ufficiale. Jan AI supporta server MCP tramite il suo sistema di estensioni, permettendoti di integrare strumenti esterni e sorgenti di dati con modelli AI locali.

Open WebUI

Integrazione MCP ufficiale. Open WebUI fornisce supporto MCP per collegare strumenti e servizi esterni alla tua interfaccia AI self-hosted, abilitando potenti automazioni di workflow.

Sourcegraph Cody

Documentazione ufficiale. Cody supporta l'integrazione MCP per una migliore comprensione del codice e sviluppo assistito dall'AI su tutto il tuo codebase.

OpenAI Responses API

Puoi usare il server Wassenger MCP come strumento con la nuova Responses API di OpenAI, che fornisce integrazione MCP nativa senza richiedere la configurazione manuale del client.

Esempio 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);

Esempio 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)

Installazione

Assicurati di installare le dipendenze richieste:

JavaScript:

npm install openai

Python:

pip install openai

Variabili d'ambiente

Imposta le tue chiavi API come variabili d'ambiente:

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

Questo approccio utilizza l'integrazione MCP nativa di OpenAI, che gestisce automaticamente la scoperta degli strumenti, l'esecuzione e la comunicazione con il server Wassenger MCP senza richiedere la configurazione manuale del client MCP.

Risoluzione dei problemi

Svuota la tua directory ~/.mcp-auth

mcp-wassenger memorizza tutte le informazioni di credenziali dentro ~/.mcp-auth (o dove punta il tuo MCP_REMOTE_CONFIG_DIR). Se hai problemi persistenti, prova a eseguire:

rm -rf ~/.mcp-auth

Poi riavvia il tuo client MCP.

Controlla la tua versione di Node

Assicurati che la versione di Node installata sia 18 o superiore. Claude Desktop utilizzerà la versione di Node del sistema, anche se hai una versione più nuova installata altrove.

Riavvia Claude

Quando modifichi claude_desktop_config.json può essere utile riavviare completamente Claude.

Certificati VPN

Potresti riscontrare problemi se sei dietro una VPN; puoi provare a impostare la variabile d'ambiente NODE_EXTRA_CA_CERTS per puntare al file del certificato CA. Se usi claude_desktop_config.json questo potrebbe apparire così:

{
  "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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