Criando um chatbot automatizado de WhatsApp com N8N no Docker

Neste guia, vamos configurar um chatbot automatizado do WhatsApp usando N8N e Docker. Com esse fluxo, o chatbot poderá receber e responder mensagens no WhatsApp utilizando o módulo WAHA.

Passo 1: Criar a estrutura do projeto

mkdir -p ~/dev/docker/n8n
cd ~/dev/docker/n8n
mkdir n8n_data local_files waha_tmp waha_sessions

Passo 2: Criar o arquivo docker-compose.yml

Crie um arquivo docker-compose.yml e adicione a seguinte configuração:

services:
  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - WEBHOOK_URL=http://host.docker.internal:5678
      - GENERIC_TIMEZONE=America/Bahia
    volumes:
      - ./n8n_data:/home/node/.n8n
      - ./local_files:/files

Passo 3: Rodar o container

docker compose up -d

Acesse o painel do N8N em: http://localhost:5678/

Passo 4: Instalar a extensão WAHA

  • Acesse Settings > Community Nodes
  • Clique em Install a community node
  • Preencha o nome do pacote: @devlikeapro/n8n-nodes-waha
  • Clique em Install

Instalar extensão WAHA

Passo 5: Inserir o componente WAHA Webhook

  • Na página inicial, clique em Start from scratch
  • Clique no botão + e pesquise por Waha Trigger
  • No painel do componente, copie a Webhook URL

Inserir WAHA Webhook

Passo 6: Adicionar o serviço WAHA ao docker-compose.yml

Edite o docker-compose.yml e adicione:

  waha:
    image: devlikeapro/waha
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - WHATSAPP_DEFAULT_ENGINE=NOWEB
      - WHATSAPP_HOOK_EVENTS=message
      - WHATSAPP_HOOK_URL=http://n8n:5678/webhook-test/{SUA-WEBHOOK-URL}/waha
    volumes:
      - ./waha_tmp:/tmp
      - ./waha_sessions:/app/.sessions

Substitua o valor de WHATSAPP_HOOK_URL pela Webhook URL copiada no passo anterior e substitua o domínio pelo nome do container n8n

Reinicie os containers:

docker compose up -d

Acesse o painel WAHA: http://localhost:3000/dashboard/

Passo 7: Conectar WAHA ao WhatsApp

  1. No painel do WAHA, vá para Sessions
  2. Clique em Start na linha default
  3. Clique em Login para gerar o QR Code
  4. No celular, acesse o WhatsApp e escaneie o QR Code
  5. Ainda na linha default vá em clique em Configuration, desça a página até Webhooks, clique em +Webhook e adicione a URL do Webhook do N8N copiada a dois passos atrás
  6. Clique em Update

Conectar WAHA ao WhatsApp

Passo 8: Testar o Webhook

  1. No N8N, clique em Test step dentro do componente Waha Trigger
  2. Envie uma mensagem pelo WhatsApp
  3. O N8N exibirá os dados recebidos
  4. Clique em Message Brach(1 item) para ver os dados

Testar Webhook

Passo 9: Processar mensagens recebidas

  1. Adicione o componente Edit Fields (Set)
  2. Configure os seguintes campos:
    • session: json.session
    • from: json.payload.from
    • message: json.payload.body
    • message_id: json.payload.id

Processar mensagens

Passo 10: Enviar confirmação de leitura (✔✔ Azul)

  1. Clique na ramificação de Edit Fields (Set) e adicione o componente WAHA Send Seen
  2. Crie uma credencial no campo Credential to connect with e defina o Host URL como http://waha:3000
  3. Configure os campos:
    • Session: json.session
    • Chat Id: json.from
    • Message Id: json.message_id
    • Participant: (Deixe vazio)

Enviar confirmação de leitura

Passo 11: Enviar resposta automatizada

  1. Clique na ramificação de Send Seen e adicione o componente WAHA Send a text message
  2. Configure os campos:
    • Session: json.session
    • Chat Id: json.from
    • Text: PingPong: json.message

Enviar resposta automática

Passo 12: Executar o fluxo completo

  1. Desligue os containers: docker compose down
  2. Substitua o WHATSAPP_HOOK_URL do docker-compose.yml pela Webhook URL de produção
  3. Reinicie os containers: docker compose up -d
  4. No N8N, ative o workflow
  5. No painel do WAHA, clique em Start, depois vá em Configuration para atualizar o Webhook URL de produção
  6. No N8N, clique em Executions para ver o workflow quando for executado
  7. Teste enviando uma mensagem no WhatsApp para ver o fluxo executando

Fluxo completo

Conclusão

Agora você tem um chatbot automatizado no WhatsApp utilizando N8N e WAHA. Esse fluxo pode ser expandido para responder comandos específicos, interagir com bancos de dados e muito mais!

Resultado final