lharries/whatsapp-mcp
项目简介
WhatsApp MCP 服务器
WhatsApp MCP server
智能解读
lharries/whatsapp-mcp 是一个基于 Go 语言开发的 Model Context Protocol 服务器，专门用于连接 WhatsApp。该项目允许用户通过 Claude 等大型语言模型助手，安全地管理和交互个人 WhatsApp 账户中的内容。核心功能包括搜索和读取历史消息（支持图片、视频、文档及语音）、查找联系人，以及向个人或群组发送消息和各类媒体文件。 其实用价值在于，它将 WhatsApp 的通信能力无缝集成到了 AI 工作流中。例如，用户可以直接要求 Claude“查找昨天关于项目的聊天记录”或“给家人发送一张图片”，而无需手动操作手机。项目通过 WhatsApp Web 的多设备 API 直接连接账户，所有消息数据均本地存储在 SQLite 数据库中，仅在用户明确通过工具调用时，相关数据才会被发送给 LLM 处理，这在一定程度上保障了隐私。 该工具非常适合希望提升效率、希望通过自然语言指令集中处理 WhatsApp 通信的用户，例如在桌面端使用 Claude Desktop 或 Cursor 进行工作和沟通的场景。需要注意的是，使用此类工具需谨慎授权，以防潜在的数据安全风险。
使用场景
这个项目最适合需要将个人WhatsApp数据与AI助手深度集成，实现智能搜索、自动化处理和数据分析的场景。
智能聊天记录搜索
在大量WhatsApp聊天记录中难以快速找到特定信息，如某个联系人提到的地址或重要日期。
通过Claude等LLM直接搜索本地SQLite数据库中的消息，用自然语言查询快速定位所需信息。
问Claude：“上周我和Alex聊到的餐厅地址是什么？”系统会自动搜索相关聊天记录并返回准确信息。
自动消息发送与提醒
需要定期向特定联系人或群组发送消息，但容易忘记或需要手动操作。
通过LLM代理调用发送消息工具，实现自动化消息发送或基于特定条件的提醒。
让Claude：“每天早上9点向项目群发送今日工作计划”，或“当收到包含‘紧急’关键词的消息时自动通知我”。
跨平台聊天分析
想分析自己的聊天模式、常用话题或提取聊天中的特定内容（如所有分享的链接）。
利用LLM分析本地存储的完整聊天历史，生成统计报告或提取结构化信息。
问Claude：“统计我上个月最常联系的5个人”，或“提取最近一个月所有聊天中分享的YouTube链接”。
媒体文件智能管理
WhatsApp中接收的图片、文档等媒体文件分散在聊天中，难以集中查找和使用。
通过MCP服务器搜索和访问聊天中的媒体文件，用LLM理解内容并协助处理。
让Claude：“找到Sarah上周发送的产品设计图”，或“将所有聊天中的PDF文档整理成一个列表”。
项目健康度
综合活跃度、人气、增长、社区、文档评估
项目信息
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