Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt
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Chatflow

von YersatVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.Yersat/chatflow

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

WhatsApp CRM for AI agents: search contacts, read chats, manage the sales pipeline, send messages.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Marketing & Social Media
  • Das musst du eintragen: Authorization

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Das trägst du selbst ein: Authorization

Als 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.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http chatflow https://valuable-sockeye-14.eu-west-1.convex.site/mcp --header 'Authorization: your-value'

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "chatflow": {
      "url": "https://valuable-sockeye-14.eu-west-1.convex.site/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "chatflow": {
      "type": "http",
      "url": "https://valuable-sockeye-14.eu-west-1.convex.site/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "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.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • Authorization geheim erforderlich HTTP header
    Bearer . Create one in ChatFlow → Settings → AI agents (MCP).

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Yersat bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Marketing & Social Mediai

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2958 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 19 % der anderen 2958 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2958 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Chatflow sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: Authorization

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Google Analytics MCP

von surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

Läuft auf deinem Computer★ 244MITAktualisiert vor 9 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

ChatFlow MCP

Connect your AI agent to your WhatsApp CRM.

ChatFlow is a WhatsApp/Telegram/Instagram CRM for small teams — a shared inbox, a drag-and-drop sales pipeline, AI auto-replies, and broadcast campaigns. This is its hosted MCP (Model Context Protocol) server: point Claude, Claude Code, Cursor, or any MCP-compatible agent at your workspace and it can search contacts, read conversations, manage your pipeline, and — when you allow it — send messages.

  • Endpoint: https://valuable-sockeye-14.eu-west-1.convex.site/mcp
  • Transport: Streamable HTTP (stateless)
  • Auth: Authorization: Bearer — create one in ChatFlow → Settings → AI agents (MCP)

Quick start

  1. In ChatFlow, open Settings → AI agents (MCP) (workspace owner) and click Create API key. Copy it — it's shown once. Optionally give it an expiry.
  2. Add the server to your client:

Claude Code

claude mcp add --transport http chatflow \

https://valuable-sockeye-14.eu-west-1.convex.site/mcp \ --header "Authorization: Bearer cfk_YOUR_KEY"

Claude.ai / Claude Desktop — Settings → Connectors → Add custom connector → paste the endpoint URL and set the Authorization: Bearer cfk_YOUR_KEY header.

Cursor — .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "chatflow": { "url": "https://valuable-sockeye-14.eu-west-1.convex.site/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer cfk_YOUR_KEY" } } } }

Full setup and troubleshooting: docs/setup.md.

Tools

ToolWhat it does
search_contactsFind contacts by name/phone substring
list_conversationsRecent chats with previews, unread counts, CRM fields
get_conversationOne chat: contact, notes, deal value, recent messages
list_pipelineKanban columns with the leads in each stage
move_conversationMove a lead to a pipeline column
update_leadSet notes / deal value on a conversation
create_contactCreate a WhatsApp contact + conversation from a phone number
send_messageSend a text to the customer (opt-in — see below)
get_usageSubscription tier, limits, current monthly usage

Read tools are annotated read-only; send_message is annotated as a world-affecting write so well-behaved clients confirm before calling it.

Sending is opt-in

send_message messages a real customer, so it's off by default. The workspace owner enables it with the "Allow agents to send messages" toggle in Settings. While off, agents can read everything and draft replies, but every send is rejected with a message explaining the toggle. When on, agent sends count toward your monthly quota, appear in the inbox with the AI badge, pause the auto-reply assistant on that chat (so two AIs never answer at once), and support an idempotencyKey so a retry can't double-send.

Prompt-injection note: message text and notes an agent reads are written by your customers. Keep the send toggle off unless you trust the agent driving it.

Links

PopNx fragen