TimelinesAI MCP Server

Servidor MCP (Model Context Protocol) que expone la API pública de TimelinesAI —el inbox de WhatsApp para equipos— a Claude. Pensado para desplegarse en Railway en modo solo lectura.

👉 Los pasos de despliegue están en DEPLOY-RAILWAY.md.

Qué hace

Da a Claude 12 herramientas para leer y operar el inbox: chats, mensajes, etiquetas, responsables, números conectados y equipo — más una herramienta genérica, una de descubrimiento, y un resumen agregado del inbox.

Variables de entorno

Las tres rejas

Este MCP habla con personas reales. Un mensaje enviado por WhatsApp llega al teléfono de alguien en segundos y no se puede deshacer. Por eso hay tres candados independientes.

1. TIMELINES_READ_ONLY — el default depende del transporte

• stdio (local): escrituras permitidas por default.

• http (remoto): escrituras bloqueadas por default.

Olvidar la variable en un despliegue público lo deja en solo lectura.

2. TIMELINES_ALLOW_SEND — la reja de envío

Apagada por default en los dos transportes, incluso en local. Aunque habilites las escrituras, enviar mensajes sigue bloqueado hasta que pongas TIMELINES_ALLOW_SEND=1.

La razón es la asimetría: cambiar una etiqueta, reasignar un chat o cerrarlo son acciones internas y reversibles. Mandar un WhatsApp a un cliente no lo es. No tiene sentido que compartan el mismo interruptor.

3. confirm=true — la reja por llamada

Todo envío exige confirm=true además de lo anterior, igual que borrar un archivo, reconfigurar un webhook o revocar el acceso de un compañero. La instrucción de la herramienta es explícita: primero muéstrale al usuario el destinatario exacto y el texto exacto, y solo con su visto bueno se confirma.

Cada rechazo dice cuál de las tres rejas lo detuvo.

Autenticación del endpoint

El protocolo MCP no trae autenticación propia. En modo http, este servidor exige Authorization: Bearer <MCP_AUTH_TOKEN> en cada request, o el secreto embebido en la ruta (/s/<secreto>/mcp) para los connectors de Claude. /healthz es la única ruta pública.

El servidor se niega a arrancar si MCP_AUTH_TOKEN falta o tiene menos de 32 caracteres.

Correr en local

pip install -r requirements.txt

# stdio (para Claude Desktop)
TIMELINES_API_TOKEN=tla_xxx python timelines_mcp.py

# http (como en Railway)
TIMELINES_MCP_TRANSPORT=http \
TIMELINES_API_TOKEN=tla_xxx \
MCP_AUTH_TOKEN=$(python3 -c "import secrets;print(secrets.token_urlsafe(48))") \
PORT=8000 python timelines_mcp.py

Al arrancar imprime en qué modo quedó:

[timelines-mcp] streamable-http on 0.0.0.0:8000  token=set  read_only=True  allow_send=False  sending_enabled=False

Notas sobre la API de TimelinesAI

Verificado contra la referencia pública (https://timelines.ai/docs/public-api-reference/overview):

• Base: https://app.timelines.ai/integrations/api, auth Authorization: Bearer <tla_...>.

• Los cuerpos van en JSON, no form-encoded.

• Las respuestas vienen envueltas: {"status":"ok","data":{...}}. Y hay fallos que llegan con HTTP 200 pero status:"error" — este servidor los trata como error, no como éxito, porque si no un envío fallido se leería como enviado.

• Los errores traen detalle por campo: {"status":"error","message":..., "error_code":...,"errors":[{"fields":["phone"],"msg":"..."}]}. Se muestran tal cual en el mensaje de error.

• Los filtros de varios valores van separados por coma en un solo parámetro (label=vip,enterprise), no repetidos ni con corchetes. Pasar una lista de Python produce esa forma.

• El tamaño de página es fijo en 50 y no se puede cambiar. Verificado contra la API en vivo el 2026-08-25: limit, per_page, page_size, size, count, take y rows se ignoran todos, y cada página llega con 50 registros. El único parámetro que hace algo es page, y has_more_pages en la respuesta dice si hay otra. Por eso las herramientas no exponen un per_page: sería un parámetro que aparenta ajustar y no ajusta nada.

• Para reducir el tamaño de una respuesta, entonces, no queda bajar la página: hay que filtrar más, o usar fields para quedarte solo con las claves que necesitas. Los mensajes son el caso que más lo pide — un chat con 50 mensajes se pasa del límite de caracteres sin problema. fields=["uid","text", "from_me","timestamp"] deja lo esencial de una conversación en una fracción del tamaño.

• Ojo con los nombres de campo repetidos: un registro de mensaje trae su propia clave data (un dict de metadatos), además del data de la envoltura. Por eso fields decide qué podar por posición (lo que está dentro de una lista es un registro) y no por el nombre de la clave.

• Los teléfonos van en formato internacional con +: +5215512345678. El modelo lo valida antes de salir a la red y limpia espacios y guiones.

• text tiene tope de 2000 caracteres; las etiquetas 64, los nombres de chat 256.

• Si omites whatsapp_account_phone, TimelinesAI manda desde la cuenta conectada más recientemente — que rara vez es la que el usuario tiene en mente. Con más de un número conectado, conviene ser explícito.

• Los envíos se espacian ~2 segundos entre uno y otro por política de WhatsApp, y cada mensaje consume créditos (1 texto, 2 con adjunto; los fallidos se reembolsan).

• Hay tres límites distintos y conviene no confundirlos:

  Límite	Valor	Aplica a
  Tasa de peticiones	50 por minuto por workspace	Todo, lecturas incluidas
  Volumen mensual	200,000 llamadas al mes	Todo
  Cuota de mensajería	según tu plan (créditos)	Solo envíos

  El primero es el que muerde: pasarse devuelve 429 rate_limit_exceeded a media faena, no al principio.

  El servidor se defiende en dos niveles, ambos en la capa de peticiones para que todas las herramientas queden cubiertas, no solo las que paginan:

  1. Ritmo compartido. Las llamadas se espacian 1.2 s entre sí (60÷50). Una llamada suelta no espera nada; el retraso solo aparece en ráfagas, que es justo el caso que topa el límite. El límite es por workspace y todas las herramientas comparten uno, así que el marcapasos también es único.

  2. Reintento con Retry-After. Un 429 en una lectura se reintenta una vez, esperando exactamente lo que pide el servidor. Un envío nunca se reintenta solo: un mensaje que quizá salió no se repite por corazonada.

  timelines_activity_summary además devuelve lo que alcanzó a contar con una nota stopped_early si aun así lo cortan. Para preguntas por persona conviene filtrar (responsible=alguien@...) en lugar de escanear páginas: una petición en vez de veinte. Se pueden pedir límites mayores escribiendo a hello@timelines.ai.

• No hay endpoint de agregación. Por eso timelines_activity_summary pagina y cuenta del lado del servidor MCP, y avisa con complete=false cuando el conteo no llegó al final.

Seguridad

• Los secretos van en variables de entorno, nunca en el código. El .gitignore bloquea archivos .env.

• Un token de TimelinesAI da acceso a todo el workspace: todas las conversaciones de WhatsApp del equipo, con sus teléfonos y su contenido. Es información de clientes reales — trátala como tal.

• Un solo token compartido significa cero trazabilidad por persona.

• Para cortar el acceso de golpe: revoca el token en el dashboard de TimelinesAI — el servidor queda inútil al instante.