--- title: "Google Gemini + OmniChannels.ai: Messaging-Tools für Gemini-Agenten" description: "Verbinden Sie Gemini-Agenten aus dem Agent Development Kit oder Gemini CLI mit unserem MCP-Server: WhatsApp, SMS und RCS senden, Zustellberichte lesen." canonical: "https://omnichannels.ai/de/integrations/google-gemini/" language: "de" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # Google Gemini + OmniChannels.ai: Messaging-Tools für Gemini-Agenten Canonical: https://omnichannels.ai/de/integrations/google-gemini/ Language: de Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **Kurze Antwort:** Gemini-Agenten verbinden sich über unseren Remote-MCP-Server unter https://mcp.broadnet.me/mcp mit OmniChannels.ai. Im Agent Development Kit nutzt ein MCPToolset Streamable HTTP mit Ihrem Token im Authorization-Header; Gemini CLI übernimmt dieselbe URL und denselben Header in seinen Einstellungen. Der Agent kann dann WhatsApp-, SMS- und RCS-Nachrichten senden, freigegebene Vorlagen nutzen und Zustellberichte lesen. Eine Google-Marketplace-App ist nicht beteiligt. Verbindung über MCP · Verbindung über API & Webhooks ## Was Sie damit tun können ### Kunden-Updates aus einem ADK-Agenten Ein mit dem Agent Development Kit entwickelter Agent sendet Versand- oder Terminupdates, sobald Ihre Anwendung ihn dazu auffordert. > Beispielanfrage: "Schick eine WhatsApp-Nachricht an 971500000000, dass die Bestellung versendet wurde und morgen ankommt." ### Vorlagen für Kunden in Saudi-Arabien und den VAE Der Agent listet freigegebene WhatsApp-Vorlagen auf und befüllt die passende arabische oder englische Version. > Beispielanfrage: "Zeig mir meine freigegebenen arabischen WhatsApp-Vorlagen und sende order_update an 966500000000 mit der Bestellnummer INV-400." ### Testnachrichten aus Gemini CLI Entwickler senden während der Entwicklung direkt aus dem Terminal eine Testnachricht oder prüfen einen Zustellbericht. > Beispielanfrage: "Sende eine Test-SMS an meine verifizierte Nummer und sag mir den Zustellstatus." ### Zustellanalyse Ein Agent mit reinem Lesezugriff, der nur das Tool für Zustellberichte hat, fasst Fehlschläge für Ihr Team zusammen. > Beispielanfrage: "Wie viele Nachrichten der gestrigen Kontoauszugs-Kampagne sind fehlgeschlagen, und was waren die häufigsten Gründe?" ### Mit Ihren Geschäftsdaten kombinieren Hat der Agent zusätzlich ein Tool für BigQuery, Ihr CRM oder Ihren Shop, holt er dort die Empfänger und sendet über OmniChannels.ai. > Beispielanfrage: "Sende ein WhatsApp-Update an alle Kunden, deren Bestellungen heute versendet wurden." ## So funktioniert die Verbindung OmniChannels.ai betreibt einen Remote-MCP-Server über Streamable HTTP. Jede Anfrage enthält Ihr API-Token in einem Authorization: Bearer-Header, und jedes Tool handelt mit den Berechtigungen, Absenderkennungen und dem Guthaben dieses Tokens, genau wie Ihr eigener Code. Fügen Sie im Agent Development Kit ein MCPToolset hinzu, dessen Streamable-HTTP-Verbindungsparameter unsere URL und den Authorization-Header enthalten, und filtern Sie es auf die Tools, die der Agent braucht. Ein ADK-Agent lässt sich in der Vertex AI Agent Engine bereitstellen; speichern Sie das Token im Secret Manager statt im Code. Gemini CLI liest MCP-Server aus seiner Einstellungsdatei und nutzt httpUrl für den Endpunkt und headers für das Token. - Endpunkt: https://mcp.broadnet.me/mcp (Streamable HTTP) - Authentifizierung: Authorization: Bearer ; verwenden Sie zum Testen einen temporären Schlüssel - ADK: MCPToolset mit Streamable-HTTP-Verbindungsparametern und headers - Gemini CLI: mcpServers-Eintrag mit httpUrl und headers - Ohne MCP kann der Agent unsere REST API anhand der OpenAPI-Spezifikation aufrufen ## Einrichtung 1. **API-Zugang anfordern:** Fordern Sie einen Testzugang an und erhalten Sie ein API-Token. Testnachrichten gehen nur an Ihre eigenen verifizierten Nummern. 2. **MCP-Schlüssel abrufen:** Öffnen Sie im Admin-Portal Integrations und dann MCP Integration, und kopieren Sie einen temporären Schlüssel. (Anleitung: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Toolset zum Agenten hinzufügen:** Erstellen Sie im ADK ein MCPToolset mit Streamable-HTTP-Parametern für https://mcp.broadnet.me/mcp und dem Authorization-Header; das Token lesen Sie aus einer Umgebungsvariablen oder einem Secret. 4. **Oder in Gemini CLI hinzufügen:** Legen Sie einen mcpServers-Eintrag an, bei dem httpUrl auf unseren Endpunkt zeigt und der Authorization-Header in headers steht, und starten Sie die CLI neu. 5. **Tools begrenzen, Versand bestätigen:** Stellen Sie nur die Tools bereit, die der Agent braucht, und verlangen Sie vor jedem Versand einen Bestätigungsschritt, da jeder Versand eine echte, kostenpflichtige Nachricht ist. 6. **Testen, dann bereitstellen:** Senden Sie eine Testnachricht an Ihre verifizierte Nummer und prüfen Sie den Zustellbericht, bevor Sie den Agenten in der Vertex AI Agent Engine bereitstellen. ## Beispiel-Workflow Gemini-Agent (Entwickelt mit dem ADK oder Gemini CLI auf Ihrem Rechner) → OmniChannels.ai MCP-Server (Der Toolset-Aufruf enthält Ihr Bearer-Token) → Telefon des Kunden (WhatsApp-, SMS- oder RCS-Nachricht zugestellt) → Zustellbericht (Der Agent liest den Status mit einem Lese-Tool aus) ## Fragen ### Gibt es eine offizielle OmniChannels.ai-App für Gemini? Nein. Gemini-Agenten verbinden sich über die MCP-Unterstützung von Google im Agent Development Kit und in Gemini CLI, mit unserem öffentlichen MCP-Endpunkt und Ihrem API-Token. ### Kann ich das in der Gemini-App nutzen? Diese Seite behandelt Entwicklerwege: Agenten, die Sie mit dem Agent Development Kit entwickeln, die Vertex AI Agent Engine und Gemini CLI. Prüfen Sie die aktuelle Dokumentation von Google zur MCP-Unterstützung in anderen Gemini-Produkten. ### Wo sollte das Token in der Produktion liegen? Halten Sie es aus Code und Konfigurationsdateien heraus, die Sie committen. Speichern Sie es in Google Cloud im Secret Manager und übergeben Sie es dem Agenten zur Laufzeit. ### Erhält Google Zugriff auf meine Kundendaten? Das Modell sieht, was die Tools zurückgeben, etwa Vorlagen und Zustellberichte, sowie alles, was Ihre Anwendung in die Unterhaltung einbringt. Das Token beschränkt den Agenten auf die Berechtigungen Ihres Kontos. ## Entwickleranleitungen - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/quickstart/ ## Dokumentation des Anbieters - [MCP tools — Agent Development Kit documentation](https://google.github.io/adk-docs/tools/mcp-tools/) - [MCP servers with Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/tools/mcp-server.md) - [Vertex AI Agent Engine overview — Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/agent-engine/overview) ## Verwandte Integrationen - https://omnichannels.ai/de/integrations/chatgpt/ - https://omnichannels.ai/de/integrations/claude/ - https://omnichannels.ai/de/integrations/langchain/ - https://omnichannels.ai/de/integrations/llamaindex/ Google Gemini and Vertex AI ist eine Marke ihres Inhabers. OmniChannels.ai ist weder mit Google Gemini and Vertex AI verbunden noch von Google Gemini and Vertex AI unterstützt; diese Seite beschreibt eine Verbindung über die eigenen MCP-, HTTP- oder Webhook-Funktionen von Google Gemini and Vertex AI. Aktualisiert: 2026-10-10