WhatsApp Web MCP
Local MCP server for agents to search, structure, and export authorized WhatsApp Web conversations. Uses Playwright for DOM interaction, supports message search, export, media transcription, and controlled message sending.
README
WhatsApp Web MCP
Servidor MCP de domínio para agentes consultarem e exportarem conversas autorizadas do WhatsApp Web. O cliente pede chats, mensagens, mídia, transcrições ou ações; sessão, busca, seleção, scroll e recuperação ficam encapsulados no servidor.
Projeto independente e não oficial. Não é afiliado ao WhatsApp ou à Meta. Use somente em contas e conversas que você tem autorização para acessar.
Recursos
- Perfil persistente
default, headless por padrão. observe=truepara mostrar somente a operação atual.- Busca e leitura pelo DOM renderizado, sem SQLite ou IndexedDB local.
- Mensagens recentes sempre reposicionadas no fim da conversa.
- Histórico e pesquisa paginados por cursor opaco.
- Texto, direção, participante, reply, forwarded e tipo de mídia em JSON.
- Captura de mídia pelo
message_id; associações incertas ficam separadas. - Transcrição de áudio e vídeo exclusivamente com WhisperX.
- Export persistente com mensagens, replies, mídia e transcrições.
- Autorrecuperação com uma única reinicialização no mesmo perfil.
- Envios protegidos por intenção explícita, preview e confirmação literal.
API MCP v0.2
O servidor publica somente estas ferramentas:
whatsapp_statuswhatsapp_list_chatswhatsapp_get_messageswhatsapp_get_mediawhatsapp_export_chatwhatsapp_transcribe_filewhatsapp_prepare_actionwhatsapp_confirm_actionwhatsapp_action_status
Todas recebem um objeto request. Parâmetros de navegador, sessão, seletores,
scroll e Playwright não fazem parte da API.
Ler mensagens recentes
{
"request": {
"selector": "Troco Solidário - Anotações",
"mode": "recent",
"limit": 50
}
}
selector aceita string ou objeto com title, query, phone e jid.
Depois de whatsapp_list_chats, prefira o chat_id retornado.
Histórico e pesquisa
{
"request": {
"chat_id": "chat_...",
"mode": "search",
"query": "contrato",
"message_types": ["text", "document", "audio"],
"date_from": "2026-06-01",
"date_to": "2026-06-13",
"limit": 100,
"cursor": "cur_..."
}
}
Modos disponíveis: recent, history e search. A resposta inclui
latest_boundary_verified, métricas de paginação e next_cursor.
Capturar mídia
{
"request": {
"chat_id": "chat_...",
"message_id": "3EB0...",
"transcribe": true,
"diarize": false
}
}
Áudio e vídeo podem ser transcritos com WhisperX. Imagens, stickers, GIFs e documentos retornam o caminho do arquivo capturado.
Mostrar uma operação
{
"request": {
"chat_id": "chat_...",
"mode": "recent",
"limit": 10,
"observe": true
}
}
O override vale somente para essa chamada. A sessão volta ao modo headless ao terminar.
Estado de suporte
| Recurso | Estado |
|---|---|
| Listar e localizar chats | Suportado |
| Ler recente, histórico e pesquisa | Suportado |
| Exportar JSON | Suportado |
| Capturar imagem, sticker e mídia renderizada | Suportado |
| Capturar/transcrever áudio e vídeo | Suportado quando a mídia e o WhisperX estão disponíveis |
| Enviar texto | Verificado, sempre com confirmação |
Enviar documento, incluindo .zip |
Verificado, sempre com confirmação |
| Enviar outras mídias, reply ou encaminhamento | Bloqueado até smoke confirmado específico |
| SQLite/IndexedDB local | Não utilizado |
Instalação
Requisitos: Python 3.11 ou 3.12, Chrome/Chromium e FFmpeg.
git clone https://github.com/KingDonRush/whatsapp-web-mcp.git
cd whatsapp-web-mcp
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e .
python -m playwright install chromium
O servidor usa transporte MCP stdio:
whatsapp-web-mcp
Configuração do harness
{
"mcpServers": {
"whatsapp-web": {
"command": "/absolute/path/whatsapp-web-mcp/.venv/bin/whatsapp-web-mcp",
"args": [],
"env": {
"WHATSAPP_MCP_DATA_DIR": "/absolute/persistent/path/whatsapp-web-mcp"
}
}
}
}
Exemplo para Codex:
[mcp_servers.whatsapp-web]
command = "/absolute/path/whatsapp-web-mcp/.venv/bin/whatsapp-web-mcp"
enabled = true
startup_timeout_sec = 30.0
[mcp_servers.whatsapp-web.env]
WHATSAPP_MCP_DATA_DIR = "/absolute/persistent/path/whatsapp-web-mcp"
Comece com whatsapp_status. Se a conta não estiver autenticada, a resposta
será login_required com um qr_artifact. Depois do login, o perfil
persistente default será reutilizado.
Confirmação de envio
O envio é sempre uma operação em duas etapas:
whatsapp_prepare_actionexige ordem explícita do usuário e retorna preview,action_ide a frase exata de confirmação.whatsapp_confirm_actionsó despacha comCONFIRMO ENVIAR <action_id>euser_confirmed=true.
Exemplo:
{
"request": {
"type": "send_document",
"chat_id": "chat_...",
"file_path": "/absolute/arquivo.zip",
"caption": "Entrega",
"user_order_text": "Envie este arquivo para o grupo"
}
}
Leituras e exports nunca enviam mensagens. A confirmação é consumida atomicamente após sucesso para impedir replay.
WhisperX
python -m pip install -e '.[transcription]'
Ou configure uma venv separada:
python3.11 -m venv .venv-whisperx
.venv-whisperx/bin/pip install whisperx
export WHISPERX_PYTHON="$PWD/.venv-whisperx/bin/python"
Formatos aceitos incluem os formatos de áudio definidos pelo FFmpeg/WhisperX
como WAV, MP3, M4A, OGG, OPUS, FLAC e WebM, além de vídeos como MP4, MOV, MKV,
AVI e WebM. Vídeos têm o áudio extraído antes da transcrição. Diarização usa
diarize=true e pode receber min_speakers e max_speakers.
Docker e VPS
docker build -t whatsapp-web-mcp .
mkdir -p runtime
sudo chown -R 10001:10001 runtime
docker run --rm -i -v "$PWD/runtime:/data" whatsapp-web-mcp
Em VPS, execute o servidor atrás de um harness autenticado ou por SSH stdio.
Não exponha o processo diretamente à internet. O volume persistente deve
proteger o perfil autenticado, exports e ações pendentes.
Dados sensíveis
WHATSAPP_MCP_DATA_DIR/
├── state/
│ ├── browser-profiles/default/
│ └── domain/
└── exports/
Nunca publique state/, exports/, QR codes, transcrições, tokens ou arquivos
de mídia. O .gitignore também exclui node_modules/, ambientes locais e
arquivos .env.
Variáveis principais:
| Variável | Uso |
|---|---|
WHATSAPP_MCP_DATA_DIR |
Raiz de estado e exports |
WHATSAPP_MCP_STATE_DIR |
Override do estado |
WHATSAPP_MCP_OUTPUT_DIR |
Override dos exports |
WHATSAPP_MCP_BROWSER_BIN |
Chrome/Chromium específico |
FFMPEG_BIN |
Executável FFmpeg |
WHISPERX_PYTHON |
Python com WhisperX |
WHISPERX_MODEL_DIR |
Cache dos modelos |
HF_TOKEN |
Token opcional para diarização |
Desenvolvimento
python -m unittest discover -s tests -v
python -m compileall server.py whatsapp_web_mcp tests
Licença MIT. Consulte SECURITY.md antes de hospedar uma instância autenticada.
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.