Neste vídeo, você vai ver passo a passo como criar um Model Context Protocol (MCP) funcional que transforma seu fluxo de atendimento no WhatsApp em um sistema inteligente com IA, ferramentas externas e memória de chat — tudo integrado com Chatwoot, Redis, PostgreSQL, OpenAI GPT-4, e muito mais.
👨💻 Começamos montando o MCP Trigger, responsável por escutar comandos da IA e orquestrar as ações externas. Em seguida, criamos diversas tools personalizadas para que o agente seja capaz de:
Buscar informações de contatos no Chatwoot via API (Busca ID CW);
Atualizar dados do cliente como RG (Preencher o RG);
Consultar pedidos pelo número de telefone (Busca Pedido CW);
🧠 No agente principal, configuramos o LangChain Agent com memória em PostgreSQL para que o bot tenha contexto entre mensagens e saiba onde parou. A IA é treinada com um prompt completo, incluindo instruções para interagir com o MCP, realizar cálculos com a ferramenta Calculator, interpretar imagens e áudios (com GPT-4o e Whisper), e muito mais!
💬 Todo o fluxo de mensagens é controlado por Redis, permitindo o empilhamento, bloqueio temporário, verificação de origem da mensagem (grupo ou privado) e resposta fragmentada no WhatsApp via API Evolution.
🔁 O fluxo está preparado para:
Entender diferentes tipos de mensagem (texto, áudio, imagem);
Transcrever imagens e áudios automaticamente;
Gerenciar contexto com base em múltiplas interações;
Executar comandos automaticamente com base nas intenções do usuário — como consultar status de pedido, atualizar dados do cadastro, e mais.
Esse é o guia definitivo para quem deseja construir um MCP autônomo para atendimento inteligente com foco em automação via WhatsApp + Chatwoot, usando n8n como backend orquestrador. Ideal para empresas, agências e desenvolvedores que querem criar um atendimento digital humanizado, funcional e escalável com IA integrada.
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