--- title: "LangChain + OmniChannels.ai: herramientas de mensajería para sus agentes" description: "Cargue las herramientas MCP de OmniChannels.ai en su agente LangChain con langchain-mcp-adapters, o use la REST API, para enviar WhatsApp y SMS y ver informes." canonical: "https://omnichannels.ai/es/integrations/langchain/" language: "es" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # LangChain + OmniChannels.ai: herramientas de mensajería para sus agentes Canonical: https://omnichannels.ai/es/integrations/langchain/ Language: es Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **En resumen:** Los agentes de LangChain usan OmniChannels.ai a través de nuestro servidor MCP remoto. Con langchain-mcp-adapters, una entrada de MultiServerMCPClient con transport streamable_http, la URL https://mcp.broadnet.me/mcp y un encabezado Authorization carga en su agente nuestras herramientas de envío, plantillas e informes de entrega. Como alternativa, puede envolver llamadas concretas de la REST API como herramientas propias, usando nuestra especificación OpenAPI 3.1 para los campos exactos. Conexión por MCP · Conexión por API y webhooks ## Qué puede hacer ### Agente de soporte de entregas solo con lectura Cargue solo las herramientas de lectura para que el agente responda preguntas sobre entregas sin poder enviar nada. > Pruebe a pedir: "Crea un agente que responda preguntas sobre entregas usando solo herramientas de lectura y que rechace cualquier petición de enviar un mensaje." ### Agente de notificaciones con aprobación humana Use un interrupt de LangGraph antes de las llamadas a herramientas de envío para que una persona apruebe cada mensaje o lote. > Pruebe a pedir: "Crea un agente de LangGraph que redacte avisos de pedidos por WhatsApp y se detenga para pedir aprobación humana antes de llamar a cualquier herramienta de envío." ### Envíos que respetan las plantillas El agente lista las plantillas de WhatsApp aprobadas y completa las variables, para que los mensajes iniciados por la empresa fuera de la ventana de 24 horas usen una plantilla aprobada. > Pruebe a pedir: "Escribe un agente que elija la plantilla de WhatsApp aprobada en árabe adecuada para un retraso en la entrega y la envíe al 966500000000 con la nueva fecha." ### Herramientas REST acotadas en lugar de MCP Envuelva una o dos operaciones REST como funciones @tool cuando quiera control total sobre los campos, la validación y los logs. > Pruebe a pedir: "Escribe una herramienta de LangChain que envíe un SMS individual con POST /sms/sendSms, valide el formato del número y lea BROADNET_TOKEN del entorno." ### Clasificación de fallos Un agente lee los informes de entrega, agrupa los fallos por motivo y sugiere soluciones a partir de nuestra guía de errores. > Pruebe a pedir: "Crea un agente que lea los informes de entrega de ayer, agrupe por motivo los mensajes FAILED y REJECTED y escriba un resumen breve para el canal de operaciones." ## Cómo se conecta langchain-mcp-adapters convierte las herramientas MCP en herramientas de LangChain. Configure un MultiServerMCPClient con una entrada de servidor que fije transport en streamable_http, la URL https://mcp.broadnet.me/mcp y headers con Authorization: Bearer y su token leído del entorno; después llame a get_tools y pase el resultado a su agente. Las versiones más recientes de LangChain también incluyen soporte MCP en el paquete principal, así que consulte la documentación actual de LangChain para saber qué import se recomienda. Usted decide qué herramientas llegan al modelo: filtre la lista por nombre para que un agente de soporte reciba solo herramientas de lectura, y añada un paso de aprobación antes de cualquier envío. Si prefiere no usar MCP, escriba sus propias herramientas que llamen a nuestra REST API con un token Bearer; el SMS individual es JSON, mientras que los envíos masivos y la mayoría de los demás canales usan multipart/form-data. - MCP: MultiServerMCPClient, transport streamable_http, encabezado Authorization - Filtre las herramientas por nombre para dar a cada agente el mínimo privilegio - Añada aprobación humana antes de las herramientas de envío, por ejemplo con un interrupt de LangGraph - Alternativa REST: sus propias herramientas creadas a partir de la especificación OpenAPI 3.1 ## 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 temporal:** En el portal de administración abra Integrations y luego MCP Integration, elija Get temporary key y defínala como BROADNET_TOKEN. (Guía: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Instale los adaptadores:** Instale langchain-mcp-adapters, o el extra MCP de LangChain si su versión lo ofrece, siguiendo la documentación actual de LangChain. 4. **Cargue las herramientas:** Cree una entrada de MultiServerMCPClient con transport streamable_http, nuestra URL y el encabezado Authorization, y luego llame a get_tools. (Guía: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 5. **Restrinja y controle:** Pase solo las herramientas que el agente necesita y ponga un paso de aprobación humana antes de cualquier herramienta que envíe. 6. **Pruebe con su propio número:** Ejecute el agente contra su número verificado y revise el informe de entrega antes de ampliar el acceso. ## Flujo de ejemplo Su agente de LangChain (Agente en Python o JS con herramientas cargadas vía MCP) → Servidor MCP de OmniChannels.ai (Herramientas de envío, plantillas e informes de entrega) → Teléfono del cliente (Mensaje de WhatsApp, SMS o RCS entregado) → Informe de entrega (Lo consulta el agente o llega a su webhook) ## Preguntas ### ¿Existe un paquete oficial de OmniChannels.ai para LangChain? No. LangChain se conecta mediante sus adaptadores MCP genéricos, usando nuestro endpoint público y su token de API, o mediante herramientas que usted escribe contra nuestra REST API. ### ¿Uso herramientas MCP o mis propias herramientas REST? MCP da al agente nuestro conjunto completo de herramientas con poco código. Sus propias herramientas REST le dan un control más fino sobre los campos, la validación y los logs. Muchos equipos empiezan con MCP y sustituyen las herramientas que más usan por herramientas REST acotadas. ### ¿Cómo evito que el agente envíe mensajes por error? Dele solo las herramientas que necesita, quite las de envío a los agentes que solo responden preguntas y exija aprobación humana antes de cualquier envío. Use una clave temporal y sus propios números durante las pruebas. ### ¿Puede el agente leer mi CRM o mis pedidos a través de este servidor? No. Nuestro servidor solo cubre mensajería, plantillas e informes de entrega. Cargue los datos de su CRM o tienda mediante sus propias herramientas de LangChain o su servidor MCP, y el agente los combina. ## Guías para desarrolladores - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/webhooks/ ## Documentación del fabricante - [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) ## Integraciones relacionadas - https://omnichannels.ai/es/integrations/llamaindex/ - https://omnichannels.ai/es/integrations/claude-code/ - https://omnichannels.ai/es/integrations/vs-code/ - https://omnichannels.ai/es/integrations/n8n/ LangChain es una marca de su titular. OmniChannels.ai no está afiliado a LangChain ni cuenta con su respaldo; esta página describe una conexión creada con las funciones MCP, HTTP o webhook propias de LangChain. Actualizado: 2026-10-10