Vexa
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Deterministic pre-send lint for SMS/iMessage: silent carrier filtering and segment blowups.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
AGENTPHONE_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"willitsend": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"willitsend"
],
"env": {
"AGENTPHONE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add willitsend --env AGENTPHONE_API_KEY=your-value -- npx -y willitsendTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"willitsend": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"willitsend"
],
"env": {
"AGENTPHONE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"willitsend": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"willitsend"
],
"env": {
"AGENTPHONE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto abryfs bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: AGENTPHONE_API_KEY
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Your AI agent sends texts. Carriers silently drop the non-compliant ones, and the API never tells you. willitsend is the missing check between the model and the carrier: a deterministic preflight for outbound SMS/iMessage that catches silent filtering, segment blowups, and dropped iMessage features before you spend the send.
[Try it in the browser](https://abryfs.github.io/willitsend/): runs client-side, nothing leaves the page.
npx -y -p github:abryfs/willitsend willitsend-cli "Hey! Your appointment is tomorrow at 2pm." --first-message
Verdict: BLOCK
Segments: 1 (gsm7, 41 septets) Channel: unknown [BLOCK] first-message.opt-out: First message doesn't include opt-out instructions (e.g. "Reply STOP to unsubscribe"). Carriers may silently filter first messages that lack one, with no API error. Fix: Append "Reply STOP to unsubscribe." to the message body. Source: https://docs.agentphone.ai/documentation/reference/messaging-rate-limits#first-message-requirements [WARN] first-message.opt-in: No opt-in acknowledgment language found … [INFO] first-message.brand: No brand_name was provided …
Messaging APIs report "sent" when a message reaches the downstream carrier, not when it reaches a phone. AgentPhone's rate-limit docs spell out the consequence: first messages that skip brand identification, opt-in acknowledgment, or opt-out instructions "may be silently filtered by carriers. The API will not return an error."
AI agents now send texts autonomously, and nothing sits between the model and the carrier. An agent that drops the opt-out line gets no error and no delivery. An agent that adds one emoji turns a 160-character message into three billable segments and never notices.
willitsend is the missing check: a deterministic, stateless lint for a draft message. Text and context in, verdict and evidence out. It sends nothing and stores nothing.
sequenceDiagram
participant A as AI agent participant W as willitsend participant API as Messaging API participant C as Carrier participant P as Phone
rect rgba(255,69,58,0.08) note over A,P: without preflight A->>API: send_message (no opt-out language) API-->>A: "sent" ✓ C--xP: silently filtered. no error, no delivery end
rect rgba(52,199,89,0.08) note over A,P: with preflight A->>W: preflight_message(draft, context) W-->>A: BLOCK · missing opt-out · fix + citation A->>W: preflight_message(fixed draft) W-->>A: PASS A->>API: send_message API-->>A: "sent" ✓ C->>P: delivered end
A fair question: AgentPhone's docs are agent-readable, so you could feed them into every generation call and ask the model to comply. Two things break, and one gets expensive:
| Approach | Tokens per message | 10,000 msgs/day at $3/M input |
|---|---|---|
| Feed both AgentPhone doc pages into each generation call | ~7,700 | ~$231/day (~$23/day with 90% prompt caching) |
preflight_message call result (default) | ~250 (+ ~1,450 once per session for the tool definition) | ~$7.50/day |
preflight_message with response_format: "concise" | ~4 on pass, ~44 on block (measured) | ~$0.35/day at a 90% pass rate |
Roughly 30× fewer tokens per message in default mode — several hundred× in concise mode — and the checker's own compute rounds to zero (~4µs locally, no API). If you compress the rules into your system prompt instead — our skill file does, at ~950 tokens — you keep the compose-time benefit but still have no verifier and no segment math. Bulk senders feel this most: the tool exists precisely for AI agents sending texts at volume.
As an MCP tool (Claude Code):
claude mcp add willitsend -- npx -y -p github:abryfs/willitsend willitsend-mcp
or in any MCP client config:
{
"mcpServers": { "willitsend": { "command": "npx", "args": ["-y", "-p", "github:abryfs/willitsend", "willitsend-mcp"] } } }
For AI agents — paste this block into your agent (or point it at this README):
Install the willitsend MCP server (pre-send SMS/iMessage lint, no API key needed):
claude mcp add willitsend -- npx -y -p github:abryfs/willitsend willitsend-mcpThen, before every send_message (or equivalent) call, call preflight_message with the draft body, is_first_message_to_contact (true/false when known), and brand_name. Treat verdict "block" as do-not-send: apply the returned fix strings and re-run until pass. Treat "needs_context" as a signal to determine whether this is a first message (check conversation history), never as permission to send. For high-volume loops pass response_format: "concise" (~4 tokens on pass).
No API key required. Set AGENTPHONE_API_KEY if you want a live iMessage/SMS capabilities lookup for phone-number destinations; without it the tool runs offline. The config above installs straight from this repo (a prepare script builds on install) — nothing to sign up for. willitsend also publishes to npm and the MCP Registry under the server name io.github.abryfs/willitsend; once a release is cut, registry-aware clients can add it by name and npx -y willitsend starts the server directly. See docs/publishing.md for the release runbook.
As a library (npm install github:abryfs/willitsend):
import { preflight } from "willitsend";
const report = preflight({ body: "Acme: thanks for signing up. Your order shipped. Reply STOP to unsubscribe.", is_first_message_to_contact: true, brand_name: "Acme", });
report.verdict; // "pass" | "warn" | "block" | "needs_context" report.findings; // each with severity, fix, and a citation URL report.trace.segments; // { encoding, units, segments, perSegment, ... }
As a CLI: npx -y -p github:abryfs/willitsend willitsend-cli --help (or npx -y -p willitsend willitsend-cli once installed from npm). Exit codes: 0 pass/warn, 1 block, 2 needs context, 3 usage error. It drops into CI or a shell pipeline as-is.
| Rule | Severity | Source |
|---|---|---|
first-message.opt-out: first message to a contact must carry opt-out instructions | block | AgentPhone docs |
first-message.brand: first message must identify the brand (checked only against a brand_name you provide, never guessed) | block | AgentPhone docs |
first-message.opt-in: first message should acknowledge how the contact opted in | warn | AgentPhone docs |
first-message.media-only: compliance text can't ride in an image | warn | AgentPhone docs |
segments.unicode-blowup: one non-GSM character re-encodes the whole message as UCS-2 | warn | AgentPhone docs |
imessage.feature-fallback: send_style, threaded replies, and carousels drop without a trace on SMS fallback | warn | AgentPhone docs |
imessage.invalid-send-style, imessage.carousel-count: invalid effect names, carousels outside the documented 2-20 range | block | AgentPhone docs |
imessage.new-contact-cap: iMessage caps new-contact sends at 50/day per line | info | AgentPhone docs |
destination.invalid, destination.voip: malformed destinations; known-VoIP lines (line type is never guessed from the number) | block / warn | send API / AgentPhone docs |
content.shaft: sex/alcohol/firearms/tobacco terms carriers filter (hate speech has no keyword rule: word lists can't detect it and we don't pretend) | warn | Twilio guidelines |
content.url-shortener: shared public shorteners (bit.ly, tinyurl, …) conflict with CTIA dedicated-shortener guidance | warn | CTIA MP&BP (PDF) |
content.spam-patterns: ALL-CAPS runs, $$$, !!! | info | heuristic |
Rules come in two labeled tiers. Rules sourced from AgentPhone's own documentation can block. Industry-sourced rules warn at most, because a keyword heuristic has no business vetoing your send.
A finding that depends on context you didn't supply doesn't pretend to be certain. If you never say whether this is the first message to a contact, the opt-out rule reports conditionally and the verdict is needs_context. You get no fake pass and no fake block.
flowchart LR
F[findings] --> B{any block finding with known context?} B -- yes --> BLOCK B -- no --> C{any block finding waiting on context?} C -- yes --> NC[NEEDS_CONTEXT] C -- no --> W{any warning?} W -- yes --> WARN W -- no --> PASS
Every report also carries a send trace: destination classification, assumed channel (iMessage/SMS/MMS), full segment math (encoding, septet and code-unit counts, placement-aware per-segment packing), and, given a 10DLC campaign tier, what this message costs against published daily segment caps.
Reproduce every number here from the repo; none of them require an account.
test/parity.test.ts; run npm test.npm run bench on yours. Preflighting evNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo