--- title: "Google Gemini + OmniChannels.ai: herramientas de mensajería para agentes de Gemini" description: "Conecte agentes de Gemini creados con el Agent Development Kit, o Gemini CLI, a nuestro servidor MCP para enviar WhatsApp, SMS y RCS y leer informes de entrega." canonical: "https://omnichannels.ai/es/integrations/google-gemini/" language: "es" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # Google Gemini + OmniChannels.ai: herramientas de mensajería para agentes de Gemini Canonical: https://omnichannels.ai/es/integrations/google-gemini/ Language: es Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **En resumen:** Los agentes de Gemini se conectan a OmniChannels.ai a través de nuestro servidor MCP remoto en https://mcp.broadnet.me/mcp. En el Agent Development Kit, un MCPToolset usa Streamable HTTP con su token en un encabezado Authorization; Gemini CLI recibe la misma URL y el mismo encabezado en su configuración. Así, el agente puede enviar mensajes de WhatsApp, SMS y RCS, usar plantillas aprobadas y leer informes de entrega. No interviene ninguna app de marketplace de Google. Conexión por MCP · Conexión por API y webhooks ## Qué puede hacer ### Avisos a clientes desde un agente de ADK Un agente creado con el Agent Development Kit envía avisos de envío o de citas cuando su aplicación se lo pide. > Pruebe a pedir: "Envía un mensaje de WhatsApp al 971500000000 diciendo que su pedido ya salió y llegará mañana." ### Plantillas para clientes de Arabia Saudí y EAU El agente lista las plantillas de WhatsApp aprobadas y completa la versión en árabe o en inglés que corresponde. > Pruebe a pedir: "Muéstrame mis plantillas de WhatsApp aprobadas en árabe y envía order_update al 966500000000 con el número de pedido INV-400." ### Envíos de prueba desde Gemini CLI Durante el desarrollo, envíe un mensaje de prueba o revise un informe de entrega desde la terminal. > Pruebe a pedir: "Envía un SMS de prueba a mi número verificado y dime el estado de entrega." ### Análisis de entregas Un agente de solo lectura, con únicamente la herramienta de informes de entrega, resume los fallos para su equipo. > Pruebe a pedir: "¿Cuántos mensajes de la campaña de estados de cuenta de ayer fallaron y cuáles fueron los motivos más comunes?" ### Combínelo con los datos de su negocio Si el agente también tiene una herramienta para BigQuery, su CRM o su tienda, puede obtener allí los destinatarios y enviar a través de OmniChannels.ai. > Pruebe a pedir: "Envía un aviso de pedido por WhatsApp a los clientes cuyos pedidos se enviaron hoy." ## Cómo se conecta OmniChannels.ai ofrece un servidor MCP remoto sobre Streamable HTTP. Cada solicitud lleva su token de API en un encabezado Authorization: Bearer, y cada herramienta actúa con los permisos, los remitentes y el saldo de ese token, igual que lo haría su propio código. En el Agent Development Kit, añada un MCPToolset cuyos parámetros de conexión Streamable HTTP contengan nuestra URL y el encabezado Authorization, y fíltrelo a las herramientas que el agente necesita. Un agente de ADK puede desplegarse en Vertex AI Agent Engine; guarde el token en Secret Manager y no en el código. Gemini CLI lee los servidores MCP de su archivo de configuración, con httpUrl para el endpoint y headers para el token. - Endpoint: https://mcp.broadnet.me/mcp (Streamable HTTP) - Autenticación: Authorization: Bearer ; use una clave temporal durante las pruebas - ADK: MCPToolset con parámetros de conexión Streamable HTTP y headers - Gemini CLI: entrada en mcpServers con httpUrl y headers - Sin MCP, el agente puede llamar a nuestra REST API usando la especificación OpenAPI ## Configuración 1. **Solicite acceso a la API:** Solicite acceso de prueba y reciba un token de API. Los envíos de prueba solo llegan a sus propios números verificados. 2. **Obtenga una clave MCP:** En el portal de administración abra Integrations y luego MCP Integration, y copie una clave temporal. (Guía: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Añada el toolset a su agente:** En ADK, cree un MCPToolset con parámetros Streamable HTTP para https://mcp.broadnet.me/mcp y el encabezado Authorization, leyendo el token desde una variable de entorno o un secreto. 4. **O añádalo a Gemini CLI:** Añada una entrada en mcpServers con httpUrl apuntando a nuestro endpoint y un encabezado Authorization en headers, y luego reinicie la CLI. 5. **Limite herramientas y confirme envíos:** Exponga solo las herramientas que el agente necesita y exija un paso de confirmación antes de cualquier envío, ya que cada envío es un mensaje real que se factura. 6. **Pruebe y luego despliegue:** Envíe un mensaje de prueba a su número verificado y revise el informe de entrega antes de desplegar el agente en Vertex AI Agent Engine. ## Flujo de ejemplo Agente de Gemini (Creado con ADK, o Gemini CLI en su equipo) → Servidor MCP de OmniChannels.ai (La llamada del toolset lleva su token Bearer) → Teléfono del cliente (Mensaje de WhatsApp, SMS o RCS entregado) → Informe de entrega (El agente consulta el estado con una herramienta de lectura) ## Preguntas ### ¿Existe una app oficial de OmniChannels.ai para Gemini? No. Los agentes de Gemini se conectan mediante el soporte MCP propio de Google en el Agent Development Kit y Gemini CLI, usando nuestro endpoint MCP público y su token de API. ### ¿Puedo usarlo en la app de Gemini? Esta página cubre las vías para desarrolladores: agentes que usted crea con el Agent Development Kit, Vertex AI Agent Engine y Gemini CLI. Consulte la documentación actual de Google sobre el soporte MCP en otros productos de Gemini. ### ¿Dónde debe guardarse el token en producción? Manténgalo fuera del código y de la configuración que sube al repositorio. En Google Cloud, guárdelo en Secret Manager y páselo al agente en tiempo de ejecución. ### ¿Google tiene acceso a los datos de mis clientes? El modelo ve lo que devuelven las herramientas, como plantillas e informes de entrega, además de lo que su aplicación incluya en la conversación. El token limita al agente a los permisos de su cuenta. ## Guías para desarrolladores - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/quickstart/ ## Documentación del fabricante - [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) ## Integraciones relacionadas - https://omnichannels.ai/es/integrations/chatgpt/ - https://omnichannels.ai/es/integrations/claude/ - https://omnichannels.ai/es/integrations/langchain/ - https://omnichannels.ai/es/integrations/llamaindex/ Google Gemini and Vertex AI es una marca de su titular. OmniChannels.ai no está afiliado a Google Gemini and Vertex AI ni cuenta con su respaldo; esta página describe una conexión creada con las funciones MCP, HTTP o webhook propias de Google Gemini and Vertex AI. Actualizado: 2026-10-10