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.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。