プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Willitsend

作者:abryfsバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.abryfs/willitsend

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Deterministic pre-send lint for SMS/iMessage: silent carrier filtering and segment blowups.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: チャット・メール
  • 入力が必要なもの:AGENTPHONE_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: AGENTPHONE_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "willitsend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "willitsend"
      ],
      "env": {
        "AGENTPHONE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add willitsend --env AGENTPHONE_API_KEY=your-value -- npx -y willitsend

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "willitsend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "willitsend"
      ],
      "env": {
        "AGENTPHONE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "willitsend": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "willitsend"
      ],
      "env": {
        "AGENTPHONE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • AGENTPHONE_API_KEY 秘密 env
    Optional API key for live carrier/capabilities lookup. The linter runs fully offline without it.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント abryfs で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

チャット・メールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1765件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1765件のうち17%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1765件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Willitsendは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:AGENTPHONE_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Vexa

作者:Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

クラウドで動く★ 2,949Apache-2.02 か月前更新
インストール

emailmd

作者:anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

パソコンでもクラウドでも★ 1,385MIT31 日前更新
インストール

MCP WhatsApp Cloud

作者:codespar

MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

パソコンで動く★ 277MIT5 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

willitsend

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 …

The problem

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

Why not just prompt the rules into your agent?

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:

  1. Generation is probabilistic; verification is deterministic. A model with the rules in context complies *usually*. This checker returns the same verdict every time, and its failure mode is a visible finding rather than a silently filtered message. Compose-time guidance and pre-send verification are complements — this repo ships both (the agent skill is the compose-time half).
  2. Models can't do segment math. Septet counting, GSM-7 extension characters, encoding flips from one smart quote, placement-aware packing — token-based models are structurally bad at exactly this arithmetic. No amount of prompting fixes it; a 300-line deterministic function does.
  3. The token math, measured (char-count/4 heuristic on the actual pages, July 2026):
ApproachTokens per message10,000 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.

Quickstart

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 Code: run claude mcp add willitsend -- npx -y -p github:abryfs/willitsend willitsend-mcp
  • Any other MCP client: add {"command": "npx", "args": ["-y", "-p", "github:abryfs/willitsend", "willitsend-mcp"]} to its MCP server config.

Then, 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.

What it checks

RuleSeveritySource
first-message.opt-out: first message to a contact must carry opt-out instructionsblockAgentPhone docs
first-message.brand: first message must identify the brand (checked only against a brand_name you provide, never guessed)blockAgentPhone docs
first-message.opt-in: first message should acknowledge how the contact opted inwarnAgentPhone docs
first-message.media-only: compliance text can't ride in an imagewarnAgentPhone docs
segments.unicode-blowup: one non-GSM character re-encodes the whole message as UCS-2warnAgentPhone docs
imessage.feature-fallback: send_style, threaded replies, and carousels drop without a trace on SMS fallbackwarnAgentPhone docs
imessage.invalid-send-style, imessage.carousel-count: invalid effect names, carousels outside the documented 2-20 rangeblockAgentPhone docs
imessage.new-contact-cap: iMessage caps new-contact sends at 50/day per lineinfoAgentPhone docs
destination.invalid, destination.voip: malformed destinations; known-VoIP lines (line type is never guessed from the number)block / warnsend 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)warnTwilio guidelines
content.url-shortener: shared public shorteners (bit.ly, tinyurl, …) conflict with CTIA dedicated-shortener guidancewarnCTIA MP&BP (PDF)
content.spam-patterns: ALL-CAPS runs, $$$, !!!infoheuristic

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.

The verdict model

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.

Benchmarks

Reproduce every number here from the repo; none of them require an account.

  • Segment-math parity: agrees with Twilio's reference segment calculator on encoding and segment count across a frozen 126-vector corpus: GSM-7/UCS-2 boundaries, extension characters, emoji, ZWJ sequences, and a deterministic fuzz sweep. The corpus and suite live in test/parity.test.ts; run npm test.
  • Latency: median ~4µs per message, ~100,000 messages/second on one thread (Node 22, Apple Silicon laptop; single-pass code-point tables, zero per-character allocation). Run npm run bench on yours. Preflighting ev

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