Em resumo
O Cursor se conecta à OmniChannels.ai pelo nosso servidor MCP remoto em https://mcp.broadnet.me/mcp. Adicione-o ao .cursor/mcp.json com seu token em um cabeçalho Authorization lido de uma variável de ambiente. O agente do Cursor pode então enviar mensagens de WhatsApp, SMS e RCS, listar modelos aprovados e ler relatórios de entrega, pedindo aprovação antes de cada chamada de ferramenta. Nenhuma extensão é necessária.
O que você pode fazer
Enviar mensagens de teste enquanto programa
Verifique um fluxo de mensagens de ponta a ponta sem sair do editor, enviando apenas para os seus números verificados.
Experimente pedir
“Envie uma mensagem de WhatsApp para 971500000000 avisando que o pedido foi despachado.”
Consultar nomes e variáveis de modelos
O agente lista os modelos aprovados do WhatsApp para que o código que você escreve use os nomes e parâmetros exatos.
Experimente pedir
“Liste meus modelos de WhatsApp aprovados em árabe e mostre as variáveis que cada um espera.”
Depurar problemas de entrega
Leia o relatório de entrega de uma mensagem que o seu código acabou de enviar e veja por que ela falhou.
Experimente pedir
“Confira o relatório de entrega da última mensagem que enviei e explique qualquer falha.”
Escrever código de integração a partir da especificação
Passe a nossa especificação OpenAPI ao agente para que as chamadas REST que ele escreve usem os campos exatos, incluindo envios multipart.
Experimente pedir
“Usando a especificação OpenAPI, escreva uma função em TypeScript que envie uma campanha de SMS em massa.”
Como a conexão funciona
A OmniChannels.ai mantém um servidor MCP remoto via Streamable HTTP. O Cursor lê servidores MCP de .cursor/mcp.json em um projeto ou de ~/.cursor/mcp.json para todos os projetos, e resolve ${env:NAME} nos campos url e headers, então o token pode ficar em uma variável de ambiente em vez de no arquivo.
Depois de conectado, o Cursor lista as ferramentas do servidor nas configurações de MCP, onde você pode ativar ou desativar cada uma. Por padrão, o Cursor pede aprovação antes de executar uma ferramenta MCP e mostra os argumentos primeiro. Mantenha a aprovação ativa em toda ferramenta de envio, já que cada envio é uma mensagem real e cobrada.
- Endpoint: https://mcp.broadnet.me/mcp (Streamable HTTP)
- Cabeçalho: Authorization: Bearer ${env:BROADNET_TOKEN}
- Configuração: .cursor/mcp.json (projeto) ou ~/.cursor/mcp.json (global)
- Para diagnosticar, use o painel Output em MCP Logs
Configuração
- 1
Solicite acesso à API
Solicite acesso de teste e receba um token de API. Os envios de teste só vão para os seus próprios números verificados.
- 2
Obtenha uma chave MCP
No portal de administração, abra Integrations e depois MCP Integration, e escolha Get temporary key.
Guia: MCP server for AI agents - 3
Adicione o servidor ao mcp.json
Adicione uma entrada omnichannels em mcpServers com a nossa URL e um cabeçalho Authorization que lê ${env:BROADNET_TOKEN}.
Guia: Use the MCP server with Cursor - 4
Defina a variável e reinicie
Defina BROADNET_TOKEN no ambiente a partir do qual o Cursor é iniciado, como o perfil do seu shell, e reinicie o Cursor.
- 5
Revise as ferramentas
Nas configurações de MCP do Cursor, desative toda ferramenta de que o agente não precisa e mantenha a aprovação ativa nas ferramentas de envio.
- 6
Envie a primeira mensagem
Peça ao agente para enviar uma mensagem de teste ao seu número verificado, aprove a chamada e confira o relatório de entrega.
Documentação do fornecedor
Cursor é uma marca de seu proprietário. A OmniChannels.ai não é afiliada nem endossada por Cursor; esta página descreve uma conexão feita com os recursos de MCP, HTTP ou webhook do próprio Cursor.
