--- title: "LlamaIndex + OmniChannels.ai : des outils de messagerie pour vos agents" description: "Connectez vos agents LlamaIndex au serveur MCP OmniChannels.ai avec llama-index-tools-mcp, ou créez des outils REST, pour envoyer WhatsApp et SMS." canonical: "https://omnichannels.ai/fr/integrations/llamaindex/" language: "fr" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # LlamaIndex + OmniChannels.ai : des outils de messagerie pour vos agents Canonical: https://omnichannels.ai/fr/integrations/llamaindex/ Language: fr Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **En bref:** Les agents LlamaIndex utilisent OmniChannels.ai via notre serveur MCP distant. Avec llama-index-tools-mcp, un BasicMCPClient pointé sur https://mcp.broadnet.me/mcp et encapsulé dans McpToolSpec transforme nos outils d'envoi, de modèles et de rapports de livraison en outils d'agent. Notre serveur exige un en-tête Authorization: Bearer : consultez la documentation du paquet pour savoir comment votre version le définit, ou appelez notre API REST depuis vos propres outils. Connexion via MCP · Connexion via API et webhooks ## Ce que vous pouvez faire ### Agent de suivi des livraisons en lecture seule Ne gardez que les outils de lecture : l'agent répond aux questions sur la livraison sans pouvoir envoyer. > Exemple de demande: "Crée un agent qui répond aux questions sur la livraison en utilisant uniquement les outils de lecture et refuse toute demande d'envoi de message." ### Répondre depuis vos documents, agir via les outils Combinez un moteur de requêtes sur vos propres politiques avec nos outils de messagerie, afin que les réponses respectent vos règles avant tout envoi. > Exemple de demande: "Crée un agent qui consulte l'index de notre politique de remboursement, rédige une réponse WhatsApp en arabe et en anglais et me demande confirmation avant de l'envoyer au 971500000000." ### Workflow tenant compte des modèles L'agent liste vos modèles WhatsApp approuvés et renseigne les variables des messages à l'initiative de l'entreprise hors de la fenêtre de 24 heures. > Exemple de demande: "Écris un workflow qui trouve le modèle approuvé appointment_reminder et l'envoie au 966500000000 avec le créneau de demain, après mon approbation." ### Outils REST ciblés Encapsulez une seule opération REST dans un FunctionTool lorsque vous voulez garder la main sur les champs, la validation et la journalisation. > Exemple de demande: "Écris un FunctionTool LlamaIndex qui envoie un SMS avec POST /sms/sendSms et lit BROADNET_TOKEN depuis l'environnement." ### Analyse des échecs L'agent lit les rapports de livraison et regroupe les échecs par cause pour votre équipe d'exploitation. > Exemple de demande: "Crée un agent qui lit les rapports de livraison d'hier et résume les messages FAILED et REJECTED par cause et par canal." ## Comment la connexion fonctionne llama-index-tools-mcp fournit BasicMCPClient, qui se connecte à un serveur MCP distant par son URL, et McpToolSpec, qui transforme les outils de ce serveur en liste d'outils pour un agent LlamaIndex. Pointez le client sur https://mcp.broadnet.me/mcp, un point de terminaison Streamable HTTP. Chaque requête vers notre serveur doit comporter un en-tête Authorization: Bearer ; la manière de le définir, par exemple via un client HTTP personnalisé, dépend de la version du paquet : consultez sa documentation. Filtrez la liste des outils pour que chaque agent n'ait que ceux dont il a besoin, et ajoutez une étape de confirmation avant tout envoi. Si l'option d'en-tête de votre version ne convient pas, écrivez vos propres wrappers FunctionTool autour de notre API REST avec un jeton Bearer, en vous appuyant sur la spécification OpenAPI 3.1 pour les champs exacts ; le SMS unique utilise JSON, les envois en masse et la plupart des autres canaux utilisent multipart/form-data. - MCP : BasicMCPClient sur https://mcp.broadnet.me/mcp, encapsulé dans McpToolSpec - En-tête Authorization: Bearer obligatoire sur chaque requête - Filtrez les outils par nom et confirmez avant tout envoi - Alternative REST : wrappers FunctionTool construits à partir de la spécification OpenAPI 3.1 ## Mise en place 1. **Demander un accès à l'API:** Demandez un accès de test et recevez un jeton d'API. Les envois de test ne partent que vers vos propres numéros vérifiés. 2. **Obtenir une clé temporaire:** Dans le portail d'administration, ouvrez Integrations, puis MCP Integration, choisissez Get temporary key et définissez-la comme BROADNET_TOKEN. (Guide: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Installer llama-index-tools-mcp:** Installez le paquet et consultez sa documentation pour savoir comment votre version transmet des en-têtes personnalisés à un serveur distant. 4. **Charger les outils:** Créez un BasicMCPClient pour notre URL avec l'en-tête Authorization, encapsulez-le dans McpToolSpec et récupérez la liste des outils. (Guide: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 5. **Restreindre et contrôler:** Ne transmettez à l'agent que les outils dont il a besoin, et exigez une confirmation avant tout outil qui envoie. 6. **Tester sur votre propre numéro:** Exécutez l'agent sur votre numéro vérifié et consultez le rapport de livraison avant d'élargir l'accès. ## Exemple de flux Votre agent LlamaIndex (Agent ou workflow avec les outils de McpToolSpec) → Serveur MCP OmniChannels.ai (Outils d'envoi, de modèles et de rapports de livraison) → Téléphone du client (Message SMS, WhatsApp ou RCS délivré) → Rapport de livraison (Relu par l'agent ou transmis à votre webhook) ## Questions ### Existe-t-il une intégration OmniChannels.ai officielle pour LlamaIndex ? Non. LlamaIndex se connecte via son paquet d'outils MCP générique, avec notre point de terminaison public et votre jeton d'API, ou via des outils que vous écrivez sur notre API REST. ### Comment transmettre le jeton d'API ? Notre serveur exige un en-tête Authorization: Bearer sur chaque requête. La façon dont llama-index-tools-mcp définit les en-têtes personnalisés dépend de sa version : suivez sa documentation actuelle. Si cela ne convient pas à votre configuration, appelez plutôt l'API REST depuis vos propres outils. ### L'agent peut-il lire mes documents ou mon CRM via ce serveur ? Non. Notre serveur couvre uniquement la messagerie, les modèles et les rapports de livraison. Vos documents proviennent de vos propres index LlamaIndex, et les autres systèmes de leurs propres outils ou serveurs MCP. ### Comment éviter que l'agent envoie par erreur ? Ne lui donnez que les outils nécessaires, retirez les outils d'envoi pour les agents qui se contentent de répondre aux questions, et faites confirmer chaque envoi par une personne. Utilisez une clé temporaire et vos propres numéros pendant les tests. ## Guides développeurs - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/webhooks/ ## Documentation de l'éditeur - [llama-index-tools-mcp on GitHub](https://github.com/run-llama/llama_index/tree/main/llama-index-integrations/tools/llama-index-tools-mcp) - [Model Context Protocol — introduction](https://modelcontextprotocol.io/introduction) ## Intégrations associées - https://omnichannels.ai/fr/integrations/langchain/ - https://omnichannels.ai/fr/integrations/claude-code/ - https://omnichannels.ai/fr/integrations/vs-code/ - https://omnichannels.ai/fr/integrations/n8n/ LlamaIndex est une marque de son propriétaire. OmniChannels.ai n'est ni affilié à LlamaIndex ni approuvé par lui ; cette page décrit une connexion réalisée avec les fonctions MCP, HTTP ou webhook propres à LlamaIndex. Mis à jour le: 2026-10-10