Whatsapp Bot MCP

🚀 NiagaBot - 智能WhatsApp商業自動化工具

NiagaBot 是一款智能的WhatsApp商業自動化機器人，它藉助了AI Qwen3-Omni的強大能力。該機器人能夠幫助您實現商業通信自動化、消息廣播、消息定時發送、自動回覆等諸多功能！

由先進AI驅動的智能商業自動化夥伴

✨ 主要特性

🤖 智能AI自動化

• 多模態AI：利用Qwen3-Omni處理文本、圖像、音頻和視頻。
• 智能自動回覆：自動回覆客戶消息。
• 聊天流程構建器：為客戶服務構建對話流程。

📣 廣播與營銷

• 批量廣播：同時向眾多客戶發送消息。
• 定時消息：安排消息在後續時間發送。
• 進度跟蹤：即時監控發送狀態。

👥 群組管理

• 歡迎/告別消息：自動歡迎新成員。
• 反垃圾郵件保護：保持群組清潔安全。
• 群組同步：輕鬆管理多個群組。

📊 分析與報告

• 全面儀表盤：監控機器人的所有活動。
• 統計與指標：分析消息和廣播的性能。
• 數據導出：將分析數據導出為CSV/JSON格式。

🔐 企業級特性

• 多用戶支持：基於角色訪問的團隊協作。
• REST API：與其他系統集成。
• Web儀表盤：美觀易用的控制面板。
• 安全認證：基於JWT的安全機制。

🔧 技術細節

WhatsApp Web (瀏覽器自動化)
          ↓
   WhatsApp機器人核心
          ↓
  Qwen3-Omni集成
    ↙              ↘
本地模型    DashScope API

📦 安裝指南

前置條件

• Node.js（v16或更高版本）
• npm或yarn
• 用於測試的WhatsApp賬戶
• （可選）用於訪問基於雲的Qwen3-Omni的DashScope API密鑰

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

git clone <repository-url>
cd whatsapp-bot-mcp

2. 安裝依賴：

npm install

🛠️ 配置說明

該機器人可以通過兩種方式進行配置：

選項1：本地模型（資源密集型）

要在本地運行Qwen3-Omni，您需要：

• 高端GPU（建議32GB以上顯存）
• 大量內存（建議64GB以上）
• 具備所需依賴的Python環境

由於其大小和複雜性，此選項需要安裝未包含在本軟件包中的額外依賴項。

選項2：阿里雲/DashScope API（大多數用戶推薦）

這是在無需高端硬件的情況下使用Qwen3-Omni的最簡單方法：

選項A：通過DashScope（簡易版本）

1. 在 DashScope 註冊賬戶。
2. 從儀表盤獲取您的API密鑰：
   • 訪問 DashScope控制檯。
   • 導航到“API密鑰”部分。
   • 創建新的API密鑰或使用現有密鑰。
3. 更新 config.json：

{
  "dashscope": {
    "enabled": true,
    "apiKey": "您的API密鑰",
    "model": "qwen3-omni"
  }
}

選項B：通過阿里雲（企業用戶適用）

1. 在 阿里雲 註冊賬戶。
2. 啟用DashScope或ModelStudio服務。
3. 通過阿里雲控制檯獲取訪問密鑰。
4. 使用合適的API端點：

{
  "dashscope": {
    "enabled": true,
    "apiKey": "您的訪問密鑰",
    "model": "qwen3-omni",
    "apiEndpoint": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
  }
}

如何獲取API密鑰：

1. 註冊賬戶：

   • 對於DashScope：dashscope.aliyuncs.com
   • 對於阿里雲（全球）：阿里雲

2. 獲取API密鑰：

   • 訪問 DashScope控制檯
   • 導航到“API密鑰”部分
   • 創建新的API密鑰或使用現有密鑰
   • 複製API密鑰以用於配置

3. 安全存儲API密鑰（推薦）： 不要將API密鑰硬編碼在配置文件中，而是使用環境變量：

   # 設置環境變量（Linux/Mac）
   export DASHSCOPE_API_KEY="您的API密鑰"
   
   # 設置環境變量（Windows）
   set DASHSCOPE_API_KEY="您的API密鑰"
   
   # 或者在項目目錄中創建.env文件
   echo "DASHSCOPE_API_KEY=您的API密鑰" > .env
   

   然後在 config.json 中引用它：

   {
     "dashscope": {
       "enabled": true,
       "apiKey": null,
       "model": "qwen3-omni"
     }
   }
   

另外，您可以複製示例配置文件並進行編輯：

cp config.example.json config.json
# 然後使用您的API密鑰編輯config.json

免費套餐與定價：

• DashScope提供免費額度供您起步使用。
• 對於更高的使用需求，採用按需付費的計費方式。
• 查看 DashScope定價頁面 獲取當前費率。

🔒 安全最佳實踐

使用DashScope API時，請遵循以下安全最佳實踐：

1. 切勿將API密鑰提交到版本控制系統

   • 將 .env 和 config.json 添加到 .gitignore 文件中。
   • 使用環境變量代替硬編碼的密鑰。

2. 使用環境變量存儲API密鑰

   # 創建.env文件
   echo "DASHSCOPE_API_KEY=您的API密鑰" > .env
   
   # 添加到.gitignore
   echo ".env" >> .gitignore
   

3. 限制API密鑰權限

   • 創建具有最小所需權限的密鑰。
   • 為不同環境（開發、測試、生產）使用不同的密鑰。

4. 監控API使用情況

   • 定期在DashScope控制檯檢查您的使用情況。
   • 為異常活動或使用高峰設置警報。

5. 定期輪換密鑰

   • 定期更改您的API密鑰。
   • 立即輪換任何已洩露的密鑰。

💻 使用示例

基礎用法

1. 啟動機器人：

npm start

2. 使用您的WhatsApp移動應用掃描二維碼登錄。

3. 機器人將開始監控消息並使用Qwen3-Omni進行回覆。

📚 詳細文檔

工作原理

1. 消息監控：機器人持續檢查WhatsApp Web中的新消息。
2. 消息處理：傳入的消息（文本或媒體）由Qwen3-Omni進行處理。
3. 回覆生成：Qwen3-Omni根據輸入生成適當的回覆。
4. 回覆發送：回覆通過WhatsApp Web發送回去。

Qwen3-Omni能力

Qwen3-Omni提供高級多模態處理功能，包括：

• 文本理解：處理並回復多種語言的文本消息。
• 圖像分析：分析圖像並回複視覺內容。
• 音頻處理：轉錄並理解音頻消息。
• 視頻理解：通過視覺和音頻分析處理視頻內容。
• 多模態推理：結合多種模態的信息進行全面理解。
• 即時交互：以文本和自然語音流式傳輸回覆。
• 多語言支持：支持119種文本語言、19種語音輸入語言和10種語音輸出語言。

支持的模態

1. 文本：處理自然語言查詢、對話和文檔分析。
2. 圖像：識別對象、場景、文本（OCR）和視覺元素。
3. 音頻：語音識別、音樂分析、聲音分類和音頻字幕。
4. 視頻：視頻描述、場景分析和視聽理解。

語音選項

使用音頻生成功能時，Qwen3-Omni支持多種語音選項：

• Ethan：一個充滿活力、樂觀的男性聲音。
• Chelsie：一個溫柔、柔和的女性聲音。
• Aiden：一個溫暖、隨和且帶有男孩魅力的男性聲音。

🤝 貢獻說明

歡迎貢獻代碼！請隨時提交拉取請求。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證 - 詳情請參閱LICENSE文件。

🙏 致謝

• 通義實驗室的Qwen3-Omni
• 用於基於雲的AI訪問的DashScope API
• 用於瀏覽器自動化的Playwright/Puppeteer
• 用於工具集成的模型上下文協議

使用阿里雲/DashScope的優勢

查看 詳細優勢 瞭解使用阿里雲或DashScope訪問Qwen3-Omni的好處。