Wacon
Connects WhatsApp with AI agents and CLI, enabling agents to read and send messages while imitating the user's unique communication style per contact through a local memory system.
README
Wacon — WhatsApp AI CLI + MCP Server
Wacon conecta tu WhatsApp con agentes de IA (Claude Code, o cualquier cliente MCP) y con tu terminal. Su diferencial: memoria de estilo por contacto — los agentes no solo pueden leer y enviar mensajes, sino hacerlo imitando cómo TÚ le hablas a cada persona.
⚠️ Advertencia: Wacon usa Baileys, una librería no oficial de ingeniería inversa del protocolo de WhatsApp Web. Esto viola los Términos de Servicio de WhatsApp y tu número puede ser baneado permanentemente. Úsalo bajo tu propio riesgo, idealmente con un número secundario. El rate-limit integrado reduce el riesgo, no lo elimina.
Instalación
Desde npm (recomendado, cuando esté publicado):
npm install -g wacon
Directo desde GitHub (sin esperar el registro — compila solo al instalar):
npm install -g github:JOSETRA44/wacon-mcp
Sin instalar nada (npx):
npx wacon login
Desarrollo local:
git clone https://github.com/JOSETRA44/wacon-mcp && cd wacon-mcp
npm install && npm link
Primeros pasos
wacon login # escanea el QR desde WhatsApp > Dispositivos vinculados
wacon status # mira cómo crece la sincronización del historial
wacon init # cuando haya miles de mensajes: construye persona.md y perfiles
Después de wacon init, edita ~/.wacon/persona.md a mano. Es la fuente de verdad de tu voz: los agentes la leen antes de cada mensaje que envían en tu nombre.
Registrar en Claude Code (u otro agente)
claude mcp add wacon -- wacon mcp
# o sin instalación global:
claude mcp add wacon -- npx -y wacon mcp
Cualquier otro cliente MCP local puede conectarse de dos formas:
- stdio: comando
wacon mcp - HTTP:
POST http://127.0.0.1:8317/mcpcon headerAuthorization: Bearer <token>(el token vive en~/.wacon/daemon.json)
Todos los clientes comparten la misma sesión: un daemon en background es el único dueño del socket de WhatsApp y arranca solo cuando hace falta.
Arquitectura
agentes (stdio/HTTP) ─┐
├─► wacon daemon ─► Baileys (1 socket WA)
humano (CLI) ─────────┘ │
├─► ~/.wacon/wacon.db (SQLite + FTS5)
├─► ~/.wacon/profiles/*.md (estilo por contacto)
├─► ~/.wacon/persona.md (tu voz global)
└─► ~/.wacon/auth/ (credenciales de sesión)
Sistema de memoria (3 capas)
| Capa | Quién la escribe | Qué contiene |
|---|---|---|
| Stats (frontmatter YAML) | analyze_contact / wacon init — determinístico, sin LLM |
emojis, formalidad, tuteo/usted/voseo, idioma, uso de tildes, abreviaciones, estilo de risa, longitud, frases recurrentes, dinámica (latencia de respuesta, iniciativa, ráfagas) |
| Notas cualitativas (cuerpo .md) | Agentes vía update_contact_profile (y tú, a mano) |
dinámica de la relación, temas, bromas internas, qué evitar |
persona.md |
wacon init + tú |
tu voz global y reglas duras para los agentes |
Recuperación híbrida (RAG local, sin modelos externos)
recall_context combina keyword (FTS5/BM25) + similitud semántica (vectores de n-gramas hasheados, robustos a typos: "q onda" ≈ "qué onda") + recencia, fusionados con RRF. Y memoria episódica: el historial se segmenta en conversaciones (>3h de silencio); los agentes las consolidan con summarize_episode y esos resúmenes emergen en recalls futuros. Wacon mejora con cada uso.
Flujo de un agente: get_contact_profile → read_messages → recall_context → redactar → send_message → update_contact_profile + summarize_episode.
Herramientas MCP (17)
whatsapp_status, whatsapp_login (QR como imagen), list_chats, read_messages, search_messages, recall_context (híbrido), list_episodes, read_episode, summarize_episode, search_contacts, get_group_info, send_message, get_contact_profile, update_contact_profile, analyze_contact, get_persona, wacon_init — más resources (wacon://persona, wacon://profile/{chat}) y el prompt reply_in_style.
Skill para agentes
En skills/wacon-whatsapp/ hay una skill con el workflow completo. Instalación: npx skills add JOSETRA44/wacon-mcp o copia la carpeta a ~/.claude/skills/. La skill también viaja dentro del paquete npm (node_modules/wacon/skills/).
Documentación de diseño
wacon-docs/ es un vault de Obsidian con el "cerebro" del proyecto: arquitectura, decisiones, sistema de memoria y roadmap, todo enlazado con wikilinks. Ábrelo como vault en Obsidian.
Guardrails (~/.wacon/config.json)
{
"dryRun": false, // true = los envíos se loguean pero NO salen
"sendRateLimitPerMinute": 10, // tope duro de envíos
"allowedChats": [], // si no está vacío, SOLO se puede enviar a estos JIDs
"blockedChats": [], // envíos siempre rechazados
"daemonPort": 8317
}
Recomendado para las primeras pruebas: "dryRun": true, o allowedChats con solo tu propio JID. Todo envío queda auditado en la tabla sent_log con el nombre del cliente que lo hizo.
CLI
wacon login | logout | status
wacon chats | read <chat> | send <chat> <texto> | search <query> | contacts <nombre>
wacon init | profile <chat> [--note "..." --section "..."] | persona
wacon daemon start|stop|log | config | mcp
Seguridad
- El daemon escucha solo en
127.0.0.1y exige un token aleatorio por sesión. - Las credenciales de WhatsApp viven en
~/.wacon/auth/en claro (igual que en cualquier setup Baileys): protege tu cuenta de usuario de Windows. - Nada sale de tu máquina: mensajes, perfiles y análisis son 100% locales.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.