whatsapp-mcp 是一个 MCP 服务器，旨在连接 AI 模型与你的 WhatsApp 个人账号，实现 AI 驱动的 WhatsApp 交互。它允许 AI 智能体安全地访问和操作你的 WhatsApp 数据，极大地扩展了 AI 的应用场景。

该解决方案通过 WhatsApp Web 多设备 API 直接连接你的 WhatsApp 账号，将所有消息本地存储在 SQLite 数据库中，只有在 AI 智能体通过工具访问时才会将数据发送给 LLM。这意味着你可以利用 AI 搜索 WhatsApp 消息和联系人，并向个人或群组发送消息。

whatsapp-mcp 提供了诸如 search_contacts、list_messages 和 send_message 等工具，使 AI 能够理解上下文并执行诸如信息检索、总结和消息发送等任务。通过将 WhatsApp 集成到 AI 工作流程中，开发者可以构建更智能、更个性化的应用，例如 AI 助手、自动化客服等。该方案包含 Go 编写的 WhatsApp 桥接程序和 Python 编写的 MCP 服务器，确保了高效的数据处理和安全通信。

WhatsApp消息内容检索

whatsapp-mcp允许AI模型直接搜索用户的WhatsApp消息。该功能通过将用户的WhatsApp消息存储在本地SQLite数据库中实现，并通过Go WhatsApp Bridge与WhatsApp Web API进行通信。当AI代理需要访问消息时，它会通过MCP服务器查询数据库，从而检索相关信息。这种本地存储和按需访问的方式，既保证了用户数据的隐私安全，又使得AI模型能够利用WhatsApp中的信息进行分析和决策。例如，AI助手可以根据用户在WhatsApp中的聊天记录，总结用户的兴趣爱好，从而提供更个性化的推荐服务。技术实现上，该功能依赖于SQLite数据库的索引和查询优化，以及Go语言的高效并发处理能力。

联系人信息管理

该MCP解决方案支持AI模型搜索和管理用户的WhatsApp联系人信息。通过search_contacts工具，AI可以根据姓名或电话号码查找联系人。此外，还可以通过get_contact_chats工具获取与特定联系人的所有聊天记录。这使得AI能够更好地理解用户的人际关系网络，并在此基础上提供更智能的服务。例如，AI可以分析用户与不同联系人的互动频率和内容，从而判断哪些联系人对用户来说更重要，并在用户需要时优先推荐这些联系人。技术实现上，该功能依赖于对联系人信息的结构化存储和高效检索算法。

WhatsApp消息发送

whatsapp-mcp允许AI模型通过send_message工具直接发送WhatsApp消息。AI可以根据用户的指令，向指定的个人或群组发送文本消息。这为AI在WhatsApp上进行自动化交互提供了可能。例如，AI助手可以根据用户的日程安排，自动发送提醒消息；或者在用户收到重要信息时，自动转发给相关联系人。该功能极大地扩展了AI的应用场景，使得AI能够更主动地参与到用户的日常生活中。技术实现上，该功能依赖于WhatsApp Web API的消息发送接口，并需要处理消息格式转换和错误处理等问题。

技术实现：双层架构

whatsapp-mcp采用双层架构，包括Go WhatsApp Bridge和Python MCP Server。Go Bridge负责与WhatsApp Web API进行交互，处理身份验证、消息同步和数据存储等底层操作。Python MCP Server则实现了MCP协议，为AI模型提供标准的API接口。这种分层架构使得系统更加模块化，易于维护和扩展。Go Bridge使用SQLite数据库存储消息历史，保证了数据的本地性和安全性。Python MCP Server则负责处理来自AI模型的请求，并将结果返回给AI模型。这种架构设计充分利用了Go和Python的优势，实现了高效、可靠的WhatsApp集成。