WhatsApp: Instale uma IA que Executa Tarefas por Você

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MCP Gratuito para WhatsApp: instale do zero e conecte sua IA

Veja como funciona o MCP apresentado no vídeo, como conectar o WhatsApp, utilizar uma IA para executar tarefas e instalar todo o projeto no computador com Docker Desktop e Git.

Resumo: o MCP apresentado funciona como uma ponte entre uma inteligência artificial e ferramentas conectadas ao WhatsApp. A demonstração mostra consultas de contatos, conversas, tarefas de CRM e preparação de follow-ups, com revisão e confirmação antes do envio.

1. O que é o MCP apresentado no vídeo?

O MCP é apresentado como um protocolo utilizado pela inteligência artificial para executar ações. Em vez de utilizar o chat apenas para conversar, o usuário pode solicitar uma tarefa e o MCP aciona as ferramentas necessárias para realizá-la.

Elemento Função apresentada
Chat Interface para conversar com a inteligência artificial e solicitar ações.
MCP Disponibiliza ferramentas para que a IA consiga executar ações.
WhatsApp Fornece contatos, conversas e histórico para as tarefas.
IA Interpreta a solicitação e utiliza as ferramentas disponíveis.

2. Demonstração: encontrar clientes sem interação

Na demonstração, o MCP já está conectado a uma base do WhatsApp. A solicitação utilizada é para consultar clientes que não falam com a empresa há cinco dias.

01:23 — Consultar clientes
A IA consulta a base do WhatsApp e utiliza as ferramentas CRM List Contacts e Prepare Follow-ups.
01:42 — Criar o follow-up
O usuário solicita que seja escrito um follow-up para os clientes que não retornaram nos últimos cinco dias.
02:00 — Revisar e confirmar
Os follow-ups são apresentados para revisão. O usuário pode abrir a tarefa, conferir o conteúdo e confirmar o envio.
Fluxo apresentado: solicitar a tarefa → consultar a base → preparar os follow-ups → revisar → confirmar o envio.

3. Tarefas disponíveis no MCP

O vídeo apresenta um conjunto de tarefas de leitura e execução que já fazem parte do MCP.

  • Buscar o status do WhatsApp;
  • Listar contatos;
  • Pegar as conversas;
  • Consultar informações no CRM Dashboard;
  • Atualizar contatos;
  • Preparar follow-ups;
  • Salvar rascunhos de follow-ups;
  • Listar rascunhos de tarefas.

4. Código aberto e possibilidade de expansão

O MCP apresentado possui código aberto. O vídeo destaca que é possível adicionar novas ferramentas e configurar uma inteligência artificial para trabalhar como motor do sistema.

Possibilidade de personalização: o conteúdo apresentado permite utilizar o código como base para novas construções, inclusive adicionando novas tarefas para trabalhar com o CRM.

5. Conectando o WhatsApp

Na demonstração real, o WhatsApp é conectado por QR Code. O vídeo informa que a conexão utiliza Baileys como motor.

03:16 — Ler o QR Code
O usuário inicia a conexão e lê o QR Code com o WhatsApp.
03:39 — Sincronizar os dados
O sistema começa a trazer contatos, histórico e conversas do WhatsApp.
03:56 — Base disponível
Os contatos começam a aparecer e o sistema passa a identificar informações como contatos sem resposta e contatos aguardando resposta.

6. Configuração da inteligência artificial

Depois da conexão do WhatsApp, o vídeo mostra uma IA já configurada. É utilizada uma chave de API da OpenAI, com o ChatGPT como modelo mencionado na demonstração.

A partir daí, o usuário pode selecionar uma tarefa e pedir que a IA consulte os dados e execute a ação.

Exemplo apresentado

O usuário solicita que o sistema encontre o contato mais antigo sem interação e escreva um follow-up.

04:35 — Encontrar contatos sem interação
O sistema informa a quantidade de contatos sem interação e permite escolher uma tarefa.
04:59 — Gerar follow-ups
A IA encontra os contatos correspondentes e prepara os follow-ups.
05:16 — Revisar e enviar
O usuário pode abrir o conteúdo, revisar a conversa e confirmar o envio.

7. O que você precisa para instalar

Para instalar o MCP no computador, o vídeo apresenta duas tecnologias principais:

Ferramenta Uso no processo
Docker Desktop Executar e construir o projeto em containers.
Git Clonar o repositório do MCP para o computador.
Material de apoio: o vídeo informa que os links para download do Docker Desktop e do Git, assim como o repositório e os demais materiais utilizados, ficam disponíveis na página de apoio indicada na descrição.

8. Verificando o Git

Depois de instalar o Docker Desktop e o Git, o vídeo mostra como abrir um terminal e verificar se o Git foi instalado corretamente.

git version

Se o comando retornar a versão instalada, o Git está disponível para continuar o processo.

9. Clonando o repositório

Com o Git instalado, o próximo passo é clonar o repositório do projeto.

git clone https://github.com/pedroherpeto/whatsapp-mcp

Depois do clone, o projeto cria a pasta do WhatsApp MCP no computador.

10. Entrando na pasta do projeto

Um detalhe importante mostrado durante a instalação é que o terminal precisa estar apontado para a pasta correta do projeto antes de executar os comandos do Docker.

cd whatsapp-mcp
Ponto importante da instalação: se o terminal estiver apontando para o Desktop, por exemplo, os arquivos de configuração do projeto não serão encontrados. Primeiro entre na pasta whatsapp-mcp.

11. Subindo o MCP com Docker

Depois de entrar na pasta correta, o vídeo mostra a construção e inicialização do projeto usando Docker Compose.

docker compose up --build

O processo realiza a build e, depois de concluído, o MCP fica disponível localmente.

12. Acessando a aplicação local

Na demonstração, a aplicação é disponibilizada na porta local 3456.

localhost:3456

A partir dessa interface, o usuário pode realizar a conexão do WhatsApp pelo QR Code, configurar a chave da OpenAI e importar os contatos e históricos.

13. Primeiro acesso e configuração

07:46 — Abrir a aplicação
Acesse a aplicação local na porta 3456.
07:46 — Conectar o WhatsApp
Leia o QR Code para realizar a conexão do WhatsApp.
07:55 — Configurar a IA
Informe a chave da API e o modelo que será utilizado.
07:55 — Importar dados
O sistema importa os contatos e traz os históricos necessários para as tarefas.

14. Personalizando o projeto

O vídeo reforça que o código está aberto e pode ser manipulado. A proposta é permitir novas construções, inclusive conectar um agente para adicionar novas tarefas ao CRM.

  • Adicionar novas ferramentas;
  • Criar novas tarefas;
  • Conectar agentes;
  • Expandir as integrações com o CRM;
  • Adaptar o MCP às necessidades do projeto.

15. Checklist da instalação

  • Instalar o Docker Desktop;
  • Instalar o Git;
  • Confirmar o Git com git version;
  • Clonar o repositório;
  • Entrar na pasta whatsapp-mcp;
  • Executar o Docker Compose com build;
  • Acessar a aplicação na porta 3456;
  • Conectar o WhatsApp pelo QR Code;
  • Configurar a chave da OpenAI;
  • Importar contatos e históricos;
  • Executar uma tarefa de teste;
  • Revisar e confirmar os follow-ups antes do envio.
Resultado: depois da instalação e configuração, o MCP apresentado permite conectar o WhatsApp a uma IA e utilizar ferramentas para consultar contatos, conversas, tarefas de CRM e preparar follow-ups.

16. O que foi demonstrado

Etapa O que acontece
Conexão WhatsApp conectado por QR Code utilizando Baileys.
Sincronização Contatos, histórico e conversas são trazidos para o sistema.
IA OpenAI é configurada como motor utilizado na demonstração.
Tarefa A IA consulta os dados e prepara uma ação.
Follow-up O sistema gera mensagens para contatos sem interação.
Controle O usuário pode revisar e confirmar o envio.

17. Conclusão

O MCP apresentado no vídeo é uma solução gratuita e de código aberto para conectar uma inteligência artificial ao WhatsApp e permitir que ela utilize ferramentas para executar tarefas.

A instalação passa pelo Docker Desktop e Git, seguida pelo clone do projeto, execução do Docker Compose, conexão do WhatsApp por QR Code e configuração da chave da OpenAI.

Depois de instalado, o projeto pode consultar contatos, conversas e informações do CRM, além de preparar follow-ups e outras tarefas. Como o código está aberto, o vídeo também destaca a possibilidade de criar novas ferramentas e novas construções.

Conteúdo baseado na transcrição: este material foi estruturado diretamente a partir da transcrição fornecida para o vídeo, preservando os exemplos, comandos, etapas e funcionalidades apresentados.