--- title: "Google Gemini + OmniChannels.ai: strumenti di messaggistica per gli agenti Gemini" description: "Collegate gli agenti Gemini creati con l'Agent Development Kit, o Gemini CLI, al nostro server MCP per inviare WhatsApp, SMS e RCS e leggere i rapporti." canonical: "https://omnichannels.ai/it/integrations/google-gemini/" language: "it" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # Google Gemini + OmniChannels.ai: strumenti di messaggistica per gli agenti Gemini Canonical: https://omnichannels.ai/it/integrations/google-gemini/ Language: it Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **In breve:** Gli agenti Gemini si collegano a OmniChannels.ai tramite il nostro server MCP remoto all'indirizzo https://mcp.broadnet.me/mcp. Nell'Agent Development Kit, un MCPToolset usa Streamable HTTP con il vostro token in un'intestazione Authorization; Gemini CLI accetta lo stesso URL e la stessa intestazione nelle sue impostazioni. L'agente può quindi inviare messaggi WhatsApp, SMS e RCS, usare template approvati e leggere i rapporti di consegna. Non è coinvolta alcuna app su marketplace Google. Collegamento tramite MCP · Collegamento tramite API e webhook ## Cosa potete fare ### Aggiornamenti ai clienti da un agente ADK Un agente creato con l'Agent Development Kit invia aggiornamenti su spedizioni o appuntamenti quando la vostra applicazione lo richiede. > Provate a chiedere: "Invia un messaggio WhatsApp a 971500000000 per dire che il suo ordine è stato spedito e arriverà domani." ### Template per i clienti in Arabia Saudita e negli EAU L'agente elenca i template WhatsApp approvati e compila la versione in arabo o in inglese più adatta. > Provate a chiedere: "Elenca i miei template WhatsApp in arabo approvati e invia order_update a 966500000000 con numero ordine INV-400." ### Invii di prova da Gemini CLI Gli sviluppatori inviano un messaggio di prova o controllano un rapporto di consegna dal terminale mentre sviluppano. > Provate a chiedere: "Invia un SMS di prova al mio numero verificato e dimmi lo stato di consegna." ### Analisi delle consegne Un agente di sola lettura, con il solo strumento dei rapporti di consegna, riassume i fallimenti per il vostro team. > Provate a chiedere: "Quanti messaggi della campagna estratti conto di ieri sono falliti e quali sono stati i motivi più frequenti?" ### Combinate con i dati della vostra azienda Se l'agente dispone anche di uno strumento per BigQuery, il vostro CRM o il vostro negozio, può recuperare lì i destinatari e inviare tramite OmniChannels.ai. > Provate a chiedere: "Invia un aggiornamento d'ordine via WhatsApp ai clienti i cui ordini sono stati spediti oggi." ## Come si collega OmniChannels.ai gestisce un server MCP remoto su Streamable HTTP. Ogni richiesta porta il vostro token API in un'intestazione Authorization: Bearer e ogni strumento agisce con i permessi, i Sender ID e il saldo di quel token, esattamente come farebbe il vostro codice. Nell'Agent Development Kit, aggiungete un MCPToolset i cui parametri di connessione Streamable HTTP contengano il nostro URL e l'intestazione Authorization, e filtratelo sugli strumenti necessari all'agente. Un agente ADK può essere distribuito su Vertex AI Agent Engine; conservate il token in Secret Manager invece che nel codice. Gemini CLI legge i server MCP dal suo file di impostazioni, usando httpUrl per l'endpoint e headers per il token. - Endpoint: https://mcp.broadnet.me/mcp (Streamable HTTP) - Autenticazione: Authorization: Bearer ; usate una chiave temporanea durante i test - ADK: MCPToolset con parametri di connessione Streamable HTTP e headers - Gemini CLI: voce mcpServers con httpUrl e headers - Senza MCP, l'agente può chiamare la nostra API REST usando la specifica OpenAPI ## Configurazione 1. **Richiedete l'accesso API:** Richiedete l'accesso di prova e ricevete un token API. Gli invii di prova arrivano solo ai vostri numeri verificati. 2. **Ottenete una chiave MCP:** Nel portale di amministrazione aprite Integrations, poi MCP Integration, e copiate una chiave temporanea. (Guida: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Aggiungete il toolset al vostro agente:** In ADK, create un MCPToolset con parametri Streamable HTTP per https://mcp.broadnet.me/mcp e l'intestazione Authorization, leggendo il token da una variabile d'ambiente o da un secret. 4. **Oppure aggiungetelo a Gemini CLI:** Aggiungete una voce mcpServers con httpUrl impostato sul nostro endpoint e un'intestazione Authorization in headers, poi riavviate la CLI. 5. **Limitate gli strumenti e confermate gli invii:** Esponete solo gli strumenti necessari all'agente e richiedete un passaggio di conferma prima di ogni invio, perché ogni invio è un messaggio reale e addebitato. 6. **Testate, poi distribuite:** Inviate un messaggio di prova al vostro numero verificato e controllate il rapporto di consegna prima di distribuire l'agente su Vertex AI Agent Engine. ## Flusso di lavoro di esempio Agente Gemini (Creato con ADK, oppure Gemini CLI sul vostro computer) → Server MCP OmniChannels.ai (La chiamata del toolset porta il vostro token Bearer) → Telefono del cliente (Messaggio WhatsApp, SMS o RCS consegnato) → Rapporto di consegna (L'agente rilegge lo stato con uno strumento di lettura) ## Domande ### Esiste un'app ufficiale OmniChannels.ai per Gemini? No. Gli agenti Gemini si collegano tramite il supporto MCP di Google nell'Agent Development Kit e in Gemini CLI, usando il nostro endpoint MCP pubblico e il vostro token API. ### Posso usarlo nell'app Gemini? Questa pagina riguarda i percorsi per sviluppatori: agenti creati con l'Agent Development Kit, Vertex AI Agent Engine e Gemini CLI. Per il supporto MCP in altri prodotti Gemini consultate la documentazione aggiornata di Google. ### Dove deve stare il token in produzione? Tenetelo fuori dal codice e dalla configurazione che committate. Su Google Cloud, conservatelo in Secret Manager e passatelo all'agente a runtime. ### Google ottiene accesso ai dati dei miei clienti? Il modello vede ciò che gli strumenti restituiscono, come template e rapporti di consegna, oltre a tutto ciò che la vostra applicazione inserisce nella conversazione. Il token limita l'agente ai permessi del vostro account. ## Guide per sviluppatori - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/quickstart/ ## Documentazione del fornitore - [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) ## Integrazioni correlate - https://omnichannels.ai/it/integrations/chatgpt/ - https://omnichannels.ai/it/integrations/claude/ - https://omnichannels.ai/it/integrations/langchain/ - https://omnichannels.ai/it/integrations/llamaindex/ Google Gemini and Vertex AI è un marchio del rispettivo proprietario. OmniChannels.ai non è affiliata a Google Gemini and Vertex AI né da essa approvata; questa pagina descrive un collegamento realizzato con le funzioni MCP, HTTP o webhook di Google Gemini and Vertex AI. Aggiornato: 2026-10-10