--- title: "LangChain + OmniChannels.ai: Messaging-Tools für Ihre Agenten" description: "Laden Sie MCP-Tools von OmniChannels.ai per langchain-mcp-adapters in einen LangChain-Agenten oder kapseln Sie unsere REST API für WhatsApp und SMS als Tool." canonical: "https://omnichannels.ai/de/integrations/langchain/" language: "de" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # LangChain + OmniChannels.ai: Messaging-Tools für Ihre Agenten Canonical: https://omnichannels.ai/de/integrations/langchain/ Language: de Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **Kurze Antwort:** LangChain-Agenten nutzen OmniChannels.ai über unseren Remote-MCP-Server. Mit langchain-mcp-adapters lädt ein MultiServerMCPClient-Eintrag mit transport streamable_http, der URL https://mcp.broadnet.me/mcp und einem Authorization-Header unsere Tools für Versand, Vorlagen und Zustellberichte in Ihren Agenten. Alternativ kapseln Sie gezielt einzelne REST-API-Aufrufe als eigene Tools und nutzen dabei unsere OpenAPI-3.1-Spezifikation für die exakten Felder. Verbindung über MCP · Verbindung über API & Webhooks ## Was Sie damit tun können ### Zustell-Support-Agent nur mit Lese-Tools Laden Sie nur die Lese-Tools, damit der Agent Fragen zur Zustellung beantworten, aber nichts senden kann. > Beispielanfrage: "Bau einen Agenten, der Fragen zur Zustellung nur mit Lese-Tools beantwortet und jede Anfrage zum Senden einer Nachricht ablehnt." ### Benachrichtigungs-Agent mit menschlicher Freigabe Setzen Sie vor Aufrufe von Sende-Tools einen LangGraph-Interrupt, damit eine Person jede Nachricht oder jeden Stapel freigibt. > Beispielanfrage: "Bau einen LangGraph-Agenten, der WhatsApp-Bestellupdates entwirft und vor jedem Aufruf eines Sende-Tools auf eine menschliche Freigabe wartet." ### Vorlagenbewusster Versand Der Agent listet freigegebene WhatsApp-Vorlagen auf und befüllt die Variablen, damit vom Unternehmen initiierte Nachrichten außerhalb des 24-Stunden-Fensters eine freigegebene Vorlage nutzen. > Beispielanfrage: "Schreib einen Agenten, der die passende freigegebene arabische WhatsApp-Vorlage für eine Lieferverzögerung auswählt und sie mit dem neuen Datum an 966500000000 sendet." ### Schlanke REST-Tools statt MCP Kapseln Sie eine oder zwei REST-Operationen als @tool-Funktionen, wenn Sie volle Kontrolle über Felder, Validierung und Logging wollen. > Beispielanfrage: "Schreib ein LangChain-Tool, das per POST /sms/sendSms eine einzelne SMS sendet, das Nummernformat validiert und BROADNET_TOKEN aus der Umgebung liest." ### Fehler-Triage Ein Agent liest Zustellberichte, gruppiert Fehlschläge nach Grund und schlägt Lösungen aus unserem Fehler-Leitfaden vor. > Beispielanfrage: "Erstell einen Agenten, der die Zustellberichte von gestern liest, FAILED- und REJECTED-Nachrichten nach Grund gruppiert und eine kurze Zusammenfassung für den Ops-Kanal schreibt." ## So funktioniert die Verbindung langchain-mcp-adapters wandelt MCP-Tools in LangChain-Tools um. Konfigurieren Sie einen MultiServerMCPClient mit einem Server-Eintrag, der transport auf streamable_http setzt, die URL https://mcp.broadnet.me/mcp angibt und in headers Authorization: Bearer mit Ihrem aus der Umgebung gelesenen Token enthält. Rufen Sie dann get_tools auf und übergeben Sie das Ergebnis an Ihren Agenten. Neuere LangChain-Versionen bringen MCP-Unterstützung auch im Hauptpaket mit; prüfen Sie daher die aktuelle Dokumentation von LangChain für den empfohlenen Import. Sie entscheiden, welche Tools das Modell erreichen: Filtern Sie die Liste nach Namen, damit ein Support-Agent nur Lese-Tools erhält, und fügen Sie vor jedem Versand einen Freigabeschritt ein. Wenn Sie MCP nicht nutzen möchten, schreiben Sie eigene Tools, die unsere REST API mit einem Bearer-Token aufrufen; Einzel-SMS nutzt JSON, Massenversand und die meisten anderen Kanäle nutzen multipart/form-data. - MCP: MultiServerMCPClient, transport streamable_http, Authorization-Header - Tools nach Namen filtern, damit jeder Agent nur minimale Rechte erhält - Menschliche Freigabe vor Sende-Tools, zum Beispiel mit einem LangGraph-Interrupt - REST-Alternative: eigene Tools auf Basis der OpenAPI-3.1-Spezifikation ## 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. **Temporären Schlüssel abrufen:** Öffnen Sie im Admin-Portal Integrations und dann MCP Integration, wählen Sie Get temporary key und setzen Sie ihn als BROADNET_TOKEN. (Anleitung: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Adapter installieren:** Installieren Sie langchain-mcp-adapters oder, falls Ihre Version es anbietet, das MCP-Extra von LangChain, gemäß der aktuellen Dokumentation von LangChain. 4. **Tools laden:** Legen Sie einen MultiServerMCPClient-Eintrag mit transport streamable_http, unserer URL und dem Authorization-Header an und rufen Sie get_tools auf. (Anleitung: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 5. **Einschränken und absichern:** Übergeben Sie nur die Tools, die der Agent braucht, und setzen Sie vor jedes Tool, das sendet, einen menschlichen Freigabeschritt. 6. **Mit Ihrer eigenen Nummer testen:** Lassen Sie den Agenten mit Ihrer verifizierten Nummer laufen und prüfen Sie den Zustellbericht, bevor Sie den Zugriff erweitern. ## Beispiel-Workflow Ihr LangChain-Agent (Python- oder JS-Agent mit per MCP geladenen Tools) → OmniChannels.ai MCP-Server (Tools für Versand, Vorlagen und Zustellberichte) → Telefon des Kunden (WhatsApp-, SMS- oder RCS-Nachricht zugestellt) → Zustellbericht (Vom Agenten ausgelesen oder an Ihren Webhook gesendet) ## Fragen ### Gibt es ein offizielles OmniChannels.ai-Paket für LangChain? Nein. LangChain verbindet sich über seine generischen MCP-Adapter, mit unserem öffentlichen Endpunkt und Ihrem API-Token, oder über Tools, die Sie selbst für unsere REST API schreiben. ### Sollte ich MCP-Tools oder eigene REST-Tools verwenden? MCP gibt dem Agenten mit wenig Code unseren vollständigen Tool-Satz. Eigene REST-Tools bieten mehr Kontrolle über Felder, Validierung und Logging. Viele Teams starten mit MCP und ersetzen die Tools, auf die sie sich verlassen, später durch schlanke REST-Tools. ### Wie verhindere ich, dass der Agent versehentlich Nachrichten sendet? Geben Sie ihm nur die Tools, die er braucht, filtern Sie Sende-Tools für Agenten heraus, die nur Fragen beantworten, und verlangen Sie vor jedem Versand eine menschliche Freigabe. Verwenden Sie beim Testen einen temporären Schlüssel und Ihre eigenen Nummern. ### Kann der Agent über diesen Server mein CRM oder meine Bestelldaten lesen? Nein. Unser Server deckt nur Messaging, Vorlagen und Zustellberichte ab. Laden Sie Ihre CRM- oder Shop-Daten über deren eigene LangChain-Tools oder MCP-Server; der Agent kombiniert dann beides. ## Entwickleranleitungen - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/webhooks/ ## Dokumentation des Anbieters - [langchain-mcp-adapters on GitHub](https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters) - [Model Context Protocol (MCP) — LangChain documentation](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/mcp) ## Verwandte Integrationen - https://omnichannels.ai/de/integrations/llamaindex/ - https://omnichannels.ai/de/integrations/claude-code/ - https://omnichannels.ai/de/integrations/vs-code/ - https://omnichannels.ai/de/integrations/n8n/ LangChain ist eine Marke ihres Inhabers. OmniChannels.ai ist weder mit LangChain verbunden noch von LangChain unterstützt; diese Seite beschreibt eine Verbindung über die eigenen MCP-, HTTP- oder Webhook-Funktionen von LangChain. Aktualisiert: 2026-10-10