whatsapp-claude-code
Enables bidirectional communication with Claude via WhatsApp, allowing commands, file sharing, and persistent context without needing Claude Code open.
README
MCP WhatsApp para Claude Code
Bot de WhatsApp que responde con Claude. Funciona como servicio 24/7 — no necesitas tener Claude Code abierto.
Como funciona
Le escribes por WhatsApp y Claude te responde. Mantiene contexto entre mensajes, puede ejecutar comandos en tu servidor, enviar archivos, y recibir fotos.
Tu (WhatsApp) → Bridge (servicio) → Claude CLI → respuesta por WhatsApp
Instalacion
Pega esto en Claude Code:
Instala el MCP de WhatsApp para Claude Code:
1. Clona https://github.com/snestors/mcp_whatsapp-cluade-code en una carpeta permanente
2. Instala deps: PUPPETEER_SKIP_DOWNLOAD=true npm install
3. Crea config.json desde config.example.json. Preguntame:
- Mi numero de WhatsApp (con codigo de pais, sin +)
- Donde tengo Chromium (busca con "which chromium" o "which google-chrome")
4. Crea system-prompt.md desde system-prompt.example.md. Preguntame que contexto quiero darle al bot.
5. Crea el servicio systemd whatsapp-bridge apuntando a bridge.cjs
6. Habilita e inicia el servicio
7. Agrega el MCP whatsapp a mi ~/.claude.json apuntando a index.js
8. Dime que abra http://<mi-ip>:<qr_port> para escanear el QR con WhatsApp
Eso es todo. Claude Code hace el resto.
Requisitos
- Node.js 18+
- Chromium o Chrome
- Claude Code CLI instalado y autenticado
Que puede hacer
Desde WhatsApp:
- Escribirle y recibe respuesta (con "escribiendo..." mientras piensa)
- Enviar fotos y archivos
- Responder a mensajes (incluye el contexto)
/resetpara nueva conversacion
Desde Claude Code (tools MCP):
send_message— enviar mensajecheck_new_messages— ver mensajes nuevosget_messages— historialget_status— estado de conexionmark_read/mark_all_read— marcar como leidos
Desde scripts/cron:
./notify.sh 584121234567 "La descarga termino!"
Configuracion
config.json:
| Campo | Default | Que es |
|---|---|---|
authorized_numbers |
[] |
Numeros que pueden hablarle (vacio = todos) |
auto_respond |
true |
Responder automaticamente con Claude |
typing_timeout |
120 |
Segundos maximo mostrando "escribiendo..." |
qr_port |
3456 |
Puerto web para escanear QR |
api_port |
3457 |
Puerto API interno |
chromium_path |
/usr/bin/chromium |
Ruta a Chromium/Chrome |
system-prompt.md: El contexto que Claude tiene sobre tu sistema. Ponle lo que quieras — que servicios corres, rutas importantes, como quieres que responda.
Arquitectura
+-----------------------+
| Claude Code |
| (usa tools MCP) |
+----------+------------+
|
stdio (MCP)
|
+----------v------------+
| index.js (MCP) |
| Liviano, sin estado |
+----------+------------+
|
HTTP :3457
|
+-------------+ +--------------v--------------+ +-------------+
| WhatsApp | <-------> | bridge.cjs (systemd) | -------> | Claude CLI |
| (telefono) | wwebjs | Chromium + SQLite + Express| spawn | --resume |
+-------------+ | QR server :3456 | +------+------+
+-----------------------------+ |
| Responde por
| send_message
+----v----+ (via MCP)
| SQLite |
| messages|
+---------+
Flujo de auto-respuesta:
- Llega mensaje de WhatsApp al Bridge
- Bridge muestra "escribiendo..." y llama a
claude -p --resume <session> - Claude procesa con el system prompt y herramientas MCP disponibles
- La respuesta se envia de vuelta por WhatsApp
- La sesion persiste entre mensajes (contexto continuo)
WA Watchdog (auto-reconexion)
El sistema tiene 3 capas de proteccion para mantener WhatsApp conectado 24/7:
Capa 1: Auto-reconnect en el bridge
Cuando WhatsApp se desconecta, el bridge (bridge.cjs) intenta reconectar automaticamente despues de 5 segundos:
waClient.on("disconnected") → espera 5s → waClient.initialize()
Capa 2: Retry en el arranque
Si la inicializacion falla (comun en Raspberry Pi cuando Chromium tarda en cargar), reintenta hasta 5 veces con delays incrementales (10s, 20s, 30s...):
startWhatsApp(attempt) → falla → espera attempt*10s → reintenta
Si falla 5 veces, el proceso termina con exit(1) para que systemd lo reinicie.
Capa 3: Health monitor en el MCP server
El MCP server (index.js) ejecuta un health check cada 60 segundos contra la API del bridge. Si detecta que el bridge no responde o reporta desconexion, ejecuta:
sudo systemctl restart whatsapp-bridge.service
Configuracion
El bridge corre como servicio systemd. Ejemplo de unit file:
[Unit]
Description=WhatsApp Bridge
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/bin/node /ruta/a/bridge.cjs
Restart=always
RestartSec=10
User=tu-usuario
[Install]
WantedBy=multi-user.target
Con Restart=always, systemd reinicia el servicio si crashea, complementando las 3 capas internas.
Daily Summary System
El bot mantiene contexto entre sesiones usando un sistema de resumenes diarios embebido en el system prompt.
Como funciona
El archivo system-prompt.md contiene marcadores especiales:
<!-- DAILY_SUMMARY_START -->
## Resumen del dia (auto-generado)
- Tareas completadas hoy
- Decisiones importantes tomadas
- Contexto relevante para la proxima sesion
<!-- DAILY_SUMMARY_END -->
El agente actualiza automaticamente el contenido entre estos marcadores al final del dia (o cuando acumula contexto relevante). Esto permite que:
- Cada nueva sesion de Claude arranca con contexto — el system prompt incluye el resumen, asi Claude sabe que paso ayer sin necesidad de leer todo el historial
- No gasta tokens extra — es parte del system prompt que ya se envia, no una consulta adicional
- Se auto-limpia — cada dia el resumen se reemplaza con lo nuevo, no crece indefinidamente
Daily orchestrator (cron)
El script daily-cleanup.sh corre a las 4am via cron y complementa este sistema:
0 4 * * * /ruta/a/daily-cleanup.sh
Lanza sub-agentes en paralelo para:
| Agente | Funcion |
|---|---|
| Memory cleanup | Deduplica y limpia memorias de Engram |
| System health | Verifica servicios, disco, RAM, errores I/O |
| Activity analysis | Analiza mensajes del dia, errores recurrentes, patrones |
Los hallazgos se usan para auto-corregir problemas y alimentar el resumen del dia siguiente.
Agregar los marcadores a tu system prompt
Si copias system-prompt.example.md, agrega al final:
<!-- DAILY_SUMMARY_START -->
<!-- DAILY_SUMMARY_END -->
El bot llenara esta seccion automaticamente.
Notas Raspberry Pi
- Primera carga tarda ~90 segundos (normal)
- Usa ~300MB RAM estabilizado
- Si da "Requesting main frame too early", el retry automatico lo maneja
- Minimo 2GB RAM libre recomendado
Estructura
bridge.cjs # Servicio principal (systemd) — WhatsApp + Claude CLI
index.js # MCP server para Claude Code (liviano, HTTP al bridge)
index.cjs # MCP server legacy (Baileys, referencia)
config.json # Tu configuracion (no commitear)
system-prompt.md # Contexto para el bot (no commitear)
daily-cleanup.sh # Orquestador diario (cron 4am)
cron-f1-check.sh # Ejemplo: notificar cuando descarga F1 termina
emby-guard.sh # Pausa torrents cuando Emby transmite
calendar-notify.py # Notificaciones de Google Calendar por WhatsApp
notify.sh # Enviar mensajes desde bash
examples/
cron-download-check.sh # Ejemplo de cron generico
transcribe.sh # Ejemplo de transcripcion con whisper
Licencia
MIT
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.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
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.