Server ChatArchitect Cloud MCP per agenti AI di WhatsApp

Gli agenti IA hanno bisogno di strumenti, non solo di chat

Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale possono classificare le richieste, redigere risposte, riassumere le conversazioni e scegliere il passaggio successivo in un flusso di lavoro. Per eseguire tale passaggio, necessitano di accedere agli strumenti aziendali. Un agente in grado di redigere una risposta ha bisogno anche di uno strumento di messaggistica per recapitarla.

Per molte aziende, WhatsApp è il canale di comunicazione per eccellenza. I team di vendita lo utilizzano per dare seguito ai lead, i team di assistenza per rispondere alle domande dei clienti e i team operativi per inviare notifiche relative ad appuntamenti, consegne, pagamenti e stato degli ordini. Il valore dell'intelligenza artificiale cresce quando l'operatore può passare dal suggerimento all'esecuzione controllata: inviare un messaggio di testo, creare o elencare un modello, richiedere informazioni di fatturazione, verificare i messaggi non recapitati, esportare dati o configurare endpoint di flusso di lavoro.

ChatArchitect Cloud MCP Server è progettato proprio per questo livello. Offre ai client AI un modo controllato per richiamare azioni selezionate dell'API WhatsApp di ChatArchitect tramite il Model Context Protocol, senza richiedere a ciascun client di creare e gestire un'integrazione backend personalizzata.

Cos'è MCP in parole semplici?

MCP, o Model Context Protocol, è uno standard per la connessione di applicazioni di intelligenza artificiale a strumenti esterni. In una configurazione MCP, l'applicazione di intelligenza artificiale funge da client. Il server MCP espone un insieme di azioni disponibili, i relativi schemi di input e i formati di output. Il client di intelligenza artificiale può individuare queste azioni e richiamarle quando l'utente assegna un'attività che richiede un'esecuzione effettiva.

Si può pensare a MCP come a un adattatore standard tra un agente di intelligenza artificiale e un sistema aziendale. La sicurezza dipende dall'autenticazione e dalla convalida del server, dalle autorizzazioni del client e dalle modalità di gestione della connessione. L'agente non ha bisogno di conoscere i dettagli interni delle API di ogni servizio. Vede un elenco stabile di strumenti con nomi e parametri chiari. Il server si occupa di autenticazione, convalida, chiamate API a monte, normalizzazione delle risposte e gestione degli errori.

Questa separazione è importante. Significa che il client AI può lavorare con una funzionalità aziendale, come send_whatsapp_text_message, invece di dover apprendere l'intera API ChatArchitect. Significa anche che l'azienda può mantenere segreti, parametri interni e regole operative al di fuori degli argomenti dello strumento rivolti al modello.

Che cos'è ChatArchitect Cloud MCP Server?

ChatArchitect Cloud MCP Server è una facciata MCP remota pubblica per l'API WhatsApp di ChatArchitect. È implementato come servizio Node.js e TypeScript utilizzando Express, createMcpExpressApp() da @modelcontextprotocol/expresse NodeStreamableHTTPServerTransport da @modelcontextprotocol/node.

Il server espone un punto di ingresso pubblico per il trasporto MCP: POST /mcp. I client AI si connettono a questo endpoint, si autenticano con un token Bearer, individuano gli strumenti supportati ed eseguono le azioni abilitate dalla loro configurazione. Un token di account valido consente l'accesso all'interfaccia degli strumenti del server; le restrizioni per singolo strumento e le politiche di approvazione devono essere configurate nel client AI.

Questa è una facciata v1 mirata, non una replica completa di tutte le funzionalità dell'API ChatArchitect. L'implementazione attuale mantiene intenzionalmente limitata la superficie pubblica degli strumenti. Espone 10 strumenti MCP per la messaggistica WhatsApp, i link di pagamento, le notifiche, i modelli, le esportazioni, i messaggi non recapitati, i webhook e la fatturazione. Non espone prompt o risorse MCP. Non riceve callback di consegna webhook. Non supporta SSE su GET /mcp; nella v1, GET /mcp e DELETE /mcp restituiscono deliberatamente 405 Method Not Allowed.

Il vantaggio principale per i clienti è semplice: possono connettere un agente AI ai flussi di lavoro di WhatsApp e ChatArchitect senza dover progettare da zero il proprio server MCP, l'interfaccia OAuth, la convalida dei token, la gestione del contesto delle richieste, il client upstream, gli schemi degli strumenti e la normalizzazione delle risposte.

Perché MCP cloud è utile per i clienti

ChatArchitect Cloud MCP Server offre un livello di integrazione pronto all'uso. I clienti connettono il loro strumento di intelligenza artificiale a un endpoint cloud, autorizzano l'accesso e iniziano a utilizzare un set stabile di azioni WhatsApp e ChatArchitect. Aggiornamenti, mappature interne a monte, convalida delle richieste e trasporto MCP vengono gestiti in un unico punto.

Un team può iniziare con una risposta di supporto o una notifica interna, per poi espandersi in flussi di lavoro con CRM, help desk, n8n, API OpenAI Responses, ChatGPT, strumenti AI IDE e backend personalizzati. Convalidare il comportamento di trasporto, autenticazione e approvazione di ciascun client prima del lancio.

Cosa possono fare i clienti con esso

Per i team di vendita, ChatArchitect MCP può aiutare un agente AI a rispondere a una richiesta WhatsApp, preparare un'offerta o avvisare un responsabile quando un potenziale cliente diventa urgente. Un semplice modulo web non è sufficiente per attivare il servizio clienti WhatsApp: per contattare i clienti al di fuori della finestra di assistenza di 24 ore è necessario utilizzare un modello di messaggio approvato.

Per l'assistenza clienti, la connessione può confermare la ricezione di una richiesta, inviare un aggiornamento sullo stato all'interno di una finestra di assistenza clienti aperta o trasferire il contesto a un altro flusso di lavoro.

Per quanto riguarda le operazioni, gli strumenti possono collegare i controlli di fatturazione, le esportazioni, le notifiche interne e le risposte WhatsApp ai flussi di lavoro CRM. L'attuale strumento di invio WhatsApp è solo per testo. La creazione o l'elenco di modelli non fornisce uno strumento per l'invio di messaggi basati su modelli; utilizzare un flusso ChatArchitect supportato separatamente laddove sia necessario un modello.

Per gli sviluppatori e i team di automazione, il vantaggio principale è rappresentato da un confine di protocollo stabile. Invece di concedere a ogni flusso di lavoro di IA l'accesso diretto alle credenziali API e agli endpoint ChatArchitect non elaborati, gli sviluppatori possono connettere il livello di IA a un server MCP gestito. Il server convalida gli input con gli schemi Zod, inserisce parametri interni a monte, mappa le risposte di ChatArchitect in contenuti strutturatie restituisce errori prevedibili.

Come funziona

Agente AI / ChatGPT / API di risposta OpenAI / n8n / VSCode / Backend personalizzato | Server MCP Cloud di v ChatArchitect | API WhatsApp e logica di business di v ChatArchitect | Cliente su WhatsApp

Il procedimento è semplice:

Un agente di intelligenza artificiale riceve un compito, come ad esempio inviare un messaggio di follow-up a un nuovo potenziale cliente.
Il client AI individua gli strumenti disponibili sul server ChatArchitect MCP.
Il client chiama uno strumento tramite POST /mcp con Bearer <token>autorizzazione.:
Il server MCP convalida il token ed estrae le credenziali dell'account ChatArchitect dal corpo del token crittografato.
Il server convalida gli argomenti dello strumento e chiama l'endpoint upstream di ChatArchitect richiesto.
La risposta viene normalizzata in un contenuto strutturato.
Il risultato viene restituito al client AI o al flusso di lavoro di automazione.

Il client AI non riceve app_id o secret come parametri dello strumento. Queste credenziali vengono gestite a livello di autorizzazione, non tramite prompt o schemi accessibili dal modello.

Modello di autorizzazione e sicurezza

L'endpoint pubblico MCP accetta solo l'autenticazione Bearer a livello di richiesta MCP. Il contratto del token è annidato: un JWE compatto esterno contiene un JWT firmato interno. Il token di accesso è crittografato con dir e A256GCM, mentre il JWT interno è firmato con HS256.

Il token deve contenere le rivendicazioni richieste utilizzate dal server: sub=chatarchitect-session, app_id, secret, exp, isse aud. L'emittente deve corrispondere a PUBLIC_BASE_URLe il pubblico deve corrispondere a ${PUBLIC_BASE_URL}/mcp. L'ambito fisso opzionale è mcp.

Questa architettura impedisce che le credenziali di ChatArchitect vengano inserite negli input degli strumenti rivolti al modello e nelle normali risposte degli strumenti stessi. Il livello di autorizzazione le fornisce al server, che utilizza l'autenticazione Basic interna quando chiama l'API di ChatArchitect a monte. Le credenziali rimangono riservate: inseriscile solo nella pagina di autorizzazione attendibile ed evita di includere i token in prompt, file di configurazione condivisi e screenshot.

L'implementazione include anche timeout delle richieste, timeout upstream, limiti di dimensione del corpo, protezione dell'intestazione host tramite createMcpExpressApp() e ALLOWED_HOSTS, ID delle app mascherati nei logger secondari e helper di redazione per i valori sensibili.

Per il controllo lato client, gli strumenti di scrittura possono essere resi soggetti ad approvazione nell'applicazione di intelligenza artificiale. Gli strumenti di sola lettura, come la ricerca di dati di fatturazione o l'elenco di modelli, possono solitamente essere consentiti senza approvazione, mentre gli strumenti di scrittura, come l'invio di un messaggio WhatsApp o la configurazione di webhook, possono richiedere una conferma umana.

Strumenti MCP supportati

Il contratto MCP esterno rappresenta il livello degli strumenti. I nomi degli strumenti sono fissi e devono essere trattati come nomi di integrazione stabili.

Strumenti e tipologie di operazioni di ChatArchitect MCP
Attrezzo	Tipo	Descrizione
`inviare_messaggio_di_WhatsApp`	Scrivere	Invia un messaggio di testo WhatsApp tramite ChatArchitect. Supporta solo il `WhatsApp` e payload di solo testo. Gli input obbligatori sono `canale`, `destinazione`e `testo`; `external_id` è facoltativo.
`URL di pagamento`	Creazione del link di pagamento	Crea e restituisce un URL di pagamento ChatArchitect per un indirizzo email e un importo intero. Il valore predefinito `di payment_type` è `card` ; i valori supportati sono `card` e `wire` . Per gli account fatturati in EUR, l'importo minimo è di 30 € per entrambi i metodi di pagamento. La creazione del link non esegue un pagamento.
`invia_notifica`	Scrivere	Invia una notifica ChatArchitect con `nome`, `origine`e `testo`. L'output normalizzato conferma l'avvenuto invio della notifica.
`crea_modello`	Scrivere	Crea un modello ChatArchitect solo testo. Gli input includono `element_name` (compatibile con slug) , `language_code` , `category` , `content` , `example` (opzionale) e `vertical` (obbligatorio) . La chiamata a monte utilizza `templateType: "TEXT"` .
`dati_di_esportazione_chatarchitect`	Sola lettura	Esporta i dati CSV di ChatArchitect. Le azioni supportate sono `telefoni`, `inviati`, `ricevuti`e `conversazioni`. Gli intervalli supportati sono `mese_scontato`, `mese_di_questo`, `ieri`e `oggi`. `La pagina` deve essere almeno 1.
`list_templates`	Sola lettura	Elenca i modelli ChatArchitect per una destinazione WhatsApp. Gli input sono `channel=whatsapp` e `destination`. L'output è un array stabile di nomi di modelli, stati e codici lingua opzionali.
`ottenere gli ultimi messaggi non riusciti`	Sola lettura	Restituisce gli ultimi messaggi non riusciti per una destinazione WhatsApp. Gli input sono `channel=whatsapp` e `destination`.
`impostare i webhooks`	Scrivere	Configura gli URL dei webhook di ChatArchitect. Gli input pubblici includono i parametri opzionali `webhook`, `webhook_separate`, `webhook_message_event`e `webhook_user_event`. Gli URL dei webhook devono utilizzare `https://`.
`ottenere_webhooks`	Sola lettura	Legge la configurazione corrente del webhook di ChatArchitect. Se il backend a monte non supporta `GET /webhook` e restituisce `404` o `405`, il server MCP mappa tale errore a `unsupported_by_backend`.
`ottenere_la_fatturazione`	Sola lettura	Restituisce il riepilogo della fatturazione con `clients_max`, `due_date`, `clients_active`, `balance`e `billing_status` (`attivo` o `scaduto`). Si tratta di uno strumento sintetico implementato tramite un flusso di richieste interno di ChatArchitect.

Gli strumenti orientati alla lettura sono export_chatarchitect_data, list_templates, get_last_failed_messages, get_webhookse get_billing. Gli strumenti che modificano lo stato o creano un oggetto sono send_whatsapp_text_message, send_notification, create_template, set_webhookse get_payment_url.

Queste etichette descrivono le operazioni; non si tratta di autorizzazioni per strumento imposte dal server o di annotazioni di sicurezza MCP. Configura gli strumenti e le approvazioni consentiti per nome dello strumento nel tuo client AI. Un pilota prudente richiede una conferma prima di inviare un messaggio, modificare i webhook, creare un modello o generare un link di pagamento.

Esempio: rispondere a una richiesta su WhatsApp

Un cliente invia un messaggio alla tua azienda su WhatsApp per richiedere una demo. Il messaggio in arrivo e il contesto del CRM vengono trasmessi a un flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale. Entro 24 ore dall'ultimo messaggio del cliente, l'agente prepara una risposta confermando la richiesta e proponendo un orario per la demo.

Il cliente può chiedere:

Scrivi una bozza di risposta a questa richiesta su WhatsApp e proponi una chiamata dimostrativa per domani. Chiedimi di approvare il testo finale prima di inviarlo.

Il client AI rileva che ChatArchitect MCP fornisce la funzione send_whatsapp_text_message. Se lo strumento è consentito e le regole di approvazione sono soddisfatte, il client chiama il server MCP. Il server convalida il token Bearer, verifica che l'input dello strumento contenga solo i campi di testo WhatsApp supportati, invia il messaggio tramite ChatArchitect e restituisce il risultato normalizzato.

Mantieni l'approvazione nel client e registra il risultato dello strumento nel tuo flusso di lavoro. Per la messaggistica avviata dall'azienda, ottieni il consenso esplicito richiesto. Al di fuori della finestra di assistenza clienti di 24 ore, utilizza un modello approvato tramite un flusso di invio di modelli supportato anziché questo strumento di solo testo. Consulta le Norme sulla messaggistica di WhatsApp Business.

Opzioni di connessione supportate

ChatArchitect Cloud MCP può essere utilizzato in diversi ambienti di intelligenza artificiale e automazione. L'interfaccia utente esatta dipende dal client, ma la regola fondamentale è la stessa ovunque: utilizzare l'URL completo dell'endpoint MCP, incluso /mcp.

https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp

Se un client è configurato solo con il dominio base, potrebbe inviare le richieste MCP a / invece che a /mcp, e gli strumenti non verranno visualizzati.

ChatGPT Web

Se il tuo piano ChatGPT e l'area di lavoro consentono integrazioni MCP personalizzate, aggiungi ChatArchitect come plugin MCP personalizzato. Gli amministratori dell'area di lavoro potrebbero dover abilitare o approvare l'accesso.

Esempio di configurazione:

Apri la sezione Plugin di ChatGPT.
Seleziona +, quindi Aggiungi server MCP personalizzato.
Inserisci l'URL di questo server e scegli l'autenticazione OAuth:

https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp

Crea il plugin, installalo e completa la procedura di autorizzazione.
Inserisci il tuo app_id e il tuo secret solo nella pagina di autorizzazione attendibile.
Abilita gli strumenti necessari per il tuo scenario e testa prima un'azione orientata alla lettura.

Le etichette e la disponibilità dell'interfaccia possono variare; si prega di utilizzare le istruzioni di connessione ufficiali di ChatGPT MCP specifiche per il proprio account.

Esempio di messaggio visualizzato dopo la connessione:

Utilizza il plugin ChatArchitect per visualizzare l'elenco dei modelli WhatsApp per questa destinazione. Non inviare alcun messaggio finché non avrò confermato il testo finale.

Configura esplicitamente le autorizzazioni degli strumenti e rivedi le azioni di scrittura. Una richiesta di conferma è utile, ma non sostituisce le impostazioni di approvazione del client.

n8n

n8n può utilizzare gli strumenti MCP all'interno dei flussi di lavoro di automazione. Utilizza il nodo Client MCP quando desideri una chiamata MCP come passaggio regolare del flusso di lavoro. Utilizza il nodo Strumento client MCP quando il tuo agente AI n8n deve essere in grado di chiamare strumenti MCP esterni.

Configurazione consigliata per questo server:

Aggiungi un nodo MCP Client oppure un nodo MCP Client Tool se la tua versione di n8n supporta Streamable HTTP per quel nodo.
Impostare l'URL dell'endpoint MCP su:

https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp

Selezionare l'autenticazione Bearer o OAuth2.
Per l'autenticazione Bearer, fornire un token di accesso ChatArchitect MCP di breve durata:

Autorizzazione: Portatore <chatarchitect-mcp-token>

Per l'autenticazione OAuth2, utilizzare i metadati del server e gli endpoint esposti da ChatArchitect MCP:

Metadati del server di autorizzazione: https://api-mcp.chatarchitect.com/.well-known/oauth-authorization-server Metadati della risorsa protetta: https://api-mcp.chatarchitect.com/.well-known/oauth-protected-resource

Scegli lo strumento da richiamare oppure esponi gli strumenti selezionati a un agente di intelligenza artificiale.

Esempio di flusso di lavoro n8n:

Messaggio WhatsApp in arrivo -> Controlla la finestra di assistenza clienti 24 ore su 24 -> L'agente AI redige una risposta -> Approvazione umana -> Strumento client MCP: invia_messaggio_di_testo_whatsapp -> Aggiornamento CRM

Consulta la documentazione dello strumento client n8n MCP e le funzionalità di trasporto della versione installata.

ChatArchitect MCP v1 non implementa SSE su GET /mcp; GET /mcp restituisce 405.Se un nodo n8n o un'installazione n8n precedente accetta solo un endpoint SSE, utilizzare un nodo MCP compatibile con Streamable HTTP o posizionare un adattatore compatibile davanti al server MCP.

Codice Claude

Claude Code supporta server MCP HTTP remoti. Questo lo rende utile per i team tecnici che desiderano ispezionare o testare i flussi di lavoro di ChatArchitect mentre lavorano in un repository.

Configurazione basata su OAuth:

claude mcp add --transport http chatarchitect https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp

Quindi, all'interno di Claude Code, esegui:

/mcp

Claude Code apre il flusso OAuth per i server remoti che richiedono l'autenticazione. Una volta completato il flusso, gli strumenti di ChatArchitect diventano disponibili nella sessione di Claude Code.

Se il tuo backend genera un token Bearer di breve durata e desideri passarlo direttamente, utilizza una configurazione basata su header:

claude mcp add --transport http chatarchitect https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp \ --header "Authorization: Bearer <chatarchitect-mcp-token>"

Per una configurazione di progetto condivisa tra team, Claude Code può anche memorizzare i server MCP in un file .mcp.json del progetto . Evitate di inserire le credenziali in file condivisi; per l'autenticazione e le autorizzazioni, consultate la documentazione di Claude Code MCP

{ "mcpServers": { "chatarchitect": { "type": "http", "url": "https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp" } } }

Esempio di richiesta del codice Claude:

Utilizzare il server ChatArchitect MCP per verificare la fatturazione ed elencare gli ultimi messaggi WhatsApp non recapitati. Non utilizzare strumenti di scrittura.

Codice

Codex può connettersi a server MCP remoti tramite l'estensione CLI o IDE. Ciò è utile quando gli sviluppatori desiderano che Codex analizzi gli strumenti ChatArchitect MCP, testi i contratti degli strumenti o contribuisca alla creazione di flussi di lavoro che richiamano azioni di ChatArchitect.

Configurazione CLI:

codex mcp add chatarchitect --url https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp codex mcp login chatarchitect codex mcp list

Configurazione diretta equivalente in ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.chatarchitect] url = "https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp"

Esegui il comando `codex mcp login chatarchitect` per avviare OAuth e inserisci le tue credenziali di ChatArchitect nella pagina di autorizzazione attendibile.

Per un token Bearer generato dal backend, utilizzare una variabile d'ambiente anziché un token letterale nella configurazione:

[mcp_servers.chatarchitect] url = "https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp" bearer_token_env_var = "CHATARCHITECT_MCP_TOKEN"

Imposta CHATARCHITECT_MCP_TOKEN nell'ambiente prima di avviare Codex. Utilizza OAuth o la configurazione Bearer-token per la connessione. Consulta la documentazione di Codex MCP per i controlli dello strumento e le opzioni di autenticazione.

Esempio di richiesta del Codex:

Utilizza il server ChatArchitect MCP per esaminare gli strumenti disponibili. Quindi elabora un piano di test sicuro per get_billing, list_templates e send_whatsapp_text_message. Non inviare alcun messaggio WhatsApp a meno che io non approvi esplicitamente il testo esatto.

Cursore

Cursor supporta server MCP personalizzati tramite mcp.json. Utilizza una configurazione a livello di progetto quando la connessione deve essere applicata solo a un repository, oppure una configurazione globale quando desideri che il server sia disponibile per tutti i progetti.

File a livello di progetto:

.cursor/mcp.json

File globale:

~/.cursor/mcp.json

Configurazione del server remoto in stile OAuth:

{ "mcpServers": { "chatarchitect": { "url": "https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp" } } }

Configurazione del token di appartenenza tramite variabile d'ambiente:

{ "mcpServers": { "chatarchitect": { "url": "https://api-mcp.chatarchitect.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:CHATARCHITECT_MCP_TOKEN}" } } } }

Esempio di prompt del cursore:

Utilizza gli strumenti ChatArchitect MCP per elencare i modelli per questa destinazione WhatsApp. Se devi inviare un messaggio, scrivilo prima e attendi l'approvazione.

Abilita solo gli strumenti necessari per il flusso di lavoro e utilizza i controlli di approvazione del client per le azioni che modificano lo stato. Consulta la documentazione di Cursor MCP per la configurazione e la gestione delle variabili d'ambiente.

Quando è consigliabile utilizzare ChatArchitect MCP?

Utilizza ChatArchitect MCP quando disponi già, o prevedi di creare, un flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale che deve operare in WhatsApp o ChatArchitect anziché limitarsi a produrre testo. È la soluzione ideale quando desideri che un agente AI invii messaggi WhatsApp, lavori con modelli, esporti dati relativi alle conversazioni, analizzi i messaggi non recapitati, verifichi la fatturazione o integri le azioni di WhatsApp con i flussi di lavoro CRM e di supporto.

È utile anche quando si desidera un confine di integrazione controllato. Il client AI può essere autorizzato a richiamare solo strumenti selezionati. Le operazioni di scrittura possono richiedere l'approvazione. Gli schemi degli strumenti rimangono circoscritti. I segreti non vengono visualizzati nei prompt e negli argomenti degli strumenti. I dettagli a monte rimangono all'interno del server MCP.

L'endpoint cloud consente al tuo team di connettersi senza dover implementare una propria infrastruttura MCP. Puoi concentrarti sul flusso di lavoro e sull'esperienza del cliente, mentre ChatArchitect fornisce il livello di esecuzione.

Cosa ti serve per iniziare

Per iniziare a utilizzare ChatArchitect Cloud MCP, è necessario disporre di un account ChatArchitect, di una configurazione attiva dell'API WhatsApp Business, dell'accesso all'endpoint MCP, di un metodo di autorizzazione per il token Bearer MCP o per il flusso OAuth e di un client AI o di uno strumento di automazione in grado di richiamare MCP. Per un primo progetto pilota, scegli uno scenario semplice: un follow-up con un potenziale cliente, una conferma di assistenza, un promemoria di pagamento o una notifica interna.

A partire da lì, si definiscono gli strumenti che il client AI può utilizzare. Una configurazione prudente in genere consente l'utilizzo di strumenti di sola lettura senza autorizzazione e richiede l'autorizzazione per gli strumenti di scrittura. Ad esempio, il client può leggere liberamente i modelli di fatturazione o di elenco, ma deve chiedere il permesso a un essere umano prima di inviare un messaggio WhatsApp o modificare le impostazioni del webhook.

FAQ

È destinato solo agli sviluppatori?

No. Gli sviluppatori possono connettersi tramite l'API OpenAI Responses o un backend personalizzato, ma i team di automazione possono anche utilizzare strumenti no-code o low-code compatibili con MCP. L'obiettivo è fornire un'interfaccia standard che diversi client di IA possano utilizzare.

Devo ospitare un server MCP personale?

No. ChatArchitect Cloud MCP Server è progettato come endpoint MCP ospitato. I client si connettono all'endpoint cloud anziché implementare e gestire un proprio server MCP.

L'intelligenza artificiale può inviare messaggi WhatsApp automaticamente?

Sì, quando il client ha configurato l'autorizzazione, gli strumenti consentiti e le regole di approvazione. Per i flussi di lavoro sensibili, gli strumenti di scrittura dovrebbero richiedere una conferma prima dell'esecuzione.

Posso richiedere l'approvazione prima dell'invio?

Sì. Configura le regole di approvazione nel client AI in base al nome dello strumento. Il server attuale non applica tali regole né pubblica annotazioni di sicurezza per ogni strumento, quindi esamina il comportamento del client anziché presumere una classificazione automatica.

Posso disabilitare o limitare l'accesso in un secondo momento?

È possibile disconnettere l'integrazione o disabilitare gli strumenti nel client. Ciò controlla tale client, ma non revoca i token già emessi. L'attuale server v1 non dispone di un endpoint per la revoca OAuth; i token di accesso emessi rimangono utilizzabili fino alla scadenza. È necessario coordinare le modifiche all'accesso lato server con ChatArchitect quando è necessario interrompere l'accesso.

È adatto alla produzione?

Il server include autenticazione Bearer, token di accesso crittografati, convalida dello schema, timeout, normalizzazione delle risposte e strumenti di supporto per la redazione. Queste funzionalità non garantiscono la prontezza per ogni implementazione. Prima del rilascio in produzione, è necessario convalidare i flussi di lavoro rappresentativi in un account di test, confermare le approvazioni dei clienti, monitorare gli errori e rispettare le regole di WhatsApp Business.

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