Omnifox — WhatsApp CRM y plataforma omnicanal con IA: Instagram, Telegram, email y voz en una bandeja

¿Qué es MCP?

Model Context Protocol es un estándar abierto creado por Anthropic que permite a los modelos de lenguaje conectarse de forma segura a tus datos y servicios mediante herramientas con permisos explícitos. Es el equivalente moderno a USB para asistentes de IA: tu LLM ya no necesita scrapers ni integraciones a medida — habla con Omnifox de forma nativa.

Cualquier cliente compatible (Claude Desktop, Cursor, Composio, agentes propios sobre el SDK de Anthropic u OpenAI) puede descubrir las 49 herramientas de Omnifox y ejecutarlas con tu API key. Sin webhooks intermedios, sin RPA, sin pegamento.

Instalación

Tres modos: Claude Desktop, Cursor y modo HTTP self-hosted.

Claude Desktop

Edita ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) o el equivalente en Windows / Linux y agrega:

{
  "mcpServers": {
    "omnifox": {
      "command": "npx",
      "args": ["@omnifox/mcp-server"],
      "env": {
        "OMNIFOX_API_KEY": "omf_live_..."
      }
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop. Verás el icono de herramientas con las 38 acciones disponibles.

Cursor

Crea o edita .cursor/mcp.json en la raíz de tu proyecto:

{
  "mcpServers": {
    "omnifox": {
      "command": "npx",
      "args": ["@omnifox/mcp-server"],
      "env": {
        "OMNIFOX_API_KEY": "omf_live_..."
      }
    }
  }
}

Cursor las descubrirá automáticamente al abrir el proyecto. Funciona igual en Continue, Cline, Zed y cualquier cliente MCP estándar.

Modo HTTP (self-hosted)

Para agentes en producción, levanta el server como un servicio HTTP detrás de tu reverse proxy:

OMNIFOX_API_KEY=omf_live_... npx @omnifox/mcp-server --port 8080

Y luego invoca herramientas con un POST estándar:

curl -X POST http://localhost:8080/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "send_message",
      "arguments": {
        "conversation_id": "conv_01HX...",
        "text": "Hola desde MCP"
      }
    }
  }'

Compatible con Composio, n8n, LangChain, LangGraph, Anthropic API y cualquier orquestador que hable JSON-RPC sobre HTTP.

Las 38 herramientas, por categoría

Cada categoría se expande. Las descripciones que ve tu LLM en runtime son idénticas — esto es lo que el modelo lee cuando elige qué llamar.

list_contacts · listar contactos del workspace

get_contact · obtener un contacto por id

create_contact · crear un contacto nuevo

update_contact · editar campos de un contacto

delete_contact · eliminar un contacto

search_contacts · buscar por nombre, teléfono, email

add_contact_tag · etiquetar un contacto

remove_contact_tag · quitar una etiqueta

set_contact_lifecycle · cambiar etapa de ciclo de vida

set_contact_custom_field · escribir un custom field

merge_contacts · fusionar duplicados

send_message · enviar a una conversación abierta

send_message_to_contact · enviar por canal a un contacto

send_template · plantilla aprobada de WhatsApp

list_conversations · listar conversaciones (filtros + cursor)

get_conversation · detalle, mensajes y metadatos

add_internal_comment · nota interna en una conversación (no se envía al cliente)

list_channels · canales conectados (WhatsApp, IG, etc.)

list_users · agentes del workspace

list_teams · equipos

list_tags · catálogo de etiquetas

create_tag · crear etiqueta

list_custom_fields · esquema de campos personalizados

list_snippets · respuestas rápidas

list_lifecycle_stages · etapas del embudo

assign_conversation · asignar a un agente

close_conversation · marcar como resuelta

reopen_conversation · reabrir

trigger_workflow · ejecuta un workflow por id

list_workflows · workflows disponibles

create_broadcast · campaña masiva

send_broadcast · disparar broadcast

get_broadcast_stats · entregados, leídos, respondidos

list_lifecycle_stages · etapas del embudo (writeable)

advance_lifecycle_stage · avanzar al siguiente paso

register_webhook · suscribirse a eventos

list_webhooks · webhooks registrados

summarize_conversation · resumen IA con citas

¿Qué puedes construir?

Tres ejemplos reales que se conectan en una tarde.

Agente de ventas con IA

Un asistente que califica leads entrantes por WhatsApp, agenda reuniones en tu calendario y avanza el contacto a la siguiente etapa del pipeline — sin tocar un script.

Bot interno en Slack

"Resume todas las conversaciones del cliente Acme de la última semana y dime qué objeciones aparecen." El bot llama a Omnifox vía MCP y responde en hilo con citas a los mensajes originales.

Claude como copiloto del agente

Tu equipo abre Claude Desktop con Omnifox conectado y le pide en español: "Manda el snippet de devoluciones a los últimos 5 contactos taggeados como reembolso" — y se hace, con confirmación.

Conecta cualquier IA a Omnifox en un solo paso