프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Willitsend

제작자: abryfs버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.abryfs/willitsend

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 채팅 및 이메일
  • 입력해야 할 값: AGENTPHONE_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: AGENTPHONE_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 abryfs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

채팅 및 이메일 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1766개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1766개 중 17%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1766개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Willitsend, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: AGENTPHONE_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Vexa

제작자: Vexa-ai

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

클라우드에서 실행★ 2,949Apache-2.02개월 전 업데이트
설치

emailmd

제작자: anypost

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

컴퓨터 또는 클라우드★ 1,385MIT31일 전 업데이트
설치

MCP WhatsApp Cloud

제작자: codespar

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

내 컴퓨터에서 실행★ 277MIT5개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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