--- title: "LangChain + OmniChannels.ai: strumenti di messaggistica per i vostri agenti" description: "Caricate gli strumenti MCP di OmniChannels.ai in un agente LangChain con langchain-mcp-adapters, o incapsulate la nostra API REST, per inviare WhatsApp e SMS." canonical: "https://omnichannels.ai/it/integrations/langchain/" language: "it" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # LangChain + OmniChannels.ai: strumenti di messaggistica per i vostri agenti Canonical: https://omnichannels.ai/it/integrations/langchain/ Language: it Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **In breve:** Gli agenti LangChain usano OmniChannels.ai tramite il nostro server MCP remoto. Con langchain-mcp-adapters, una voce MultiServerMCPClient con transport streamable_http, l'URL https://mcp.broadnet.me/mcp e un'intestazione Authorization carica per il vostro agente i nostri strumenti di invio, template e rapporti di consegna. In alternativa, incapsulate specifiche chiamate dell'API REST come strumenti vostri, usando la nostra specifica OpenAPI 3.1 per i campi esatti. Collegamento tramite MCP · Collegamento tramite API e webhook ## Cosa potete fare ### Agente di assistenza alle consegne con soli strumenti di lettura Caricate solo gli strumenti di lettura, così l'agente può rispondere alle domande sulle consegne ma non può inviare nulla. > Provate a chiedere: "Crea un agente che risponda alle domande sulle consegne usando solo strumenti di lettura e rifiuti qualsiasi richiesta di inviare un messaggio." ### Agente di notifica con approvazione umana Usate un interrupt di LangGraph prima delle chiamate agli strumenti di invio, così una persona approva ogni messaggio o gruppo di messaggi. > Provate a chiedere: "Crea un agente LangGraph che prepari aggiornamenti d'ordine su WhatsApp e si fermi per l'approvazione umana prima di chiamare qualsiasi strumento di invio." ### Invio attento ai template L'agente elenca i template WhatsApp approvati e compila le variabili, così i messaggi avviati dall'azienda fuori dalla finestra di 24 ore usano un template approvato. > Provate a chiedere: "Scrivi un agente che scelga il template WhatsApp arabo approvato adatto a un ritardo nella consegna e lo invii a 966500000000 con la nuova data." ### Strumenti REST mirati al posto di MCP Incapsulate una o due operazioni REST come funzioni @tool quando volete il pieno controllo su campi, validazione e log. > Provate a chiedere: "Scrivi uno strumento LangChain che invii un SMS singolo con POST /sms/sendSms, validi il formato del numero e legga BROADNET_TOKEN dall'ambiente." ### Triage dei fallimenti Un agente legge i rapporti di consegna, raggruppa i fallimenti per motivo e suggerisce correzioni dalla nostra guida agli errori. > Provate a chiedere: "Crea un agente che legga i rapporti di consegna di ieri, raggruppi per motivo i messaggi FAILED e REJECTED e scriva un breve riepilogo per il canale operativo." ## Come si collega langchain-mcp-adapters converte gli strumenti MCP in strumenti LangChain. Configurate un MultiServerMCPClient con una voce di server che imposta transport su streamable_http, l'URL https://mcp.broadnet.me/mcp e headers con Authorization: Bearer e il vostro token letto dall'ambiente, poi chiamate get_tools e passate il risultato al vostro agente. Le versioni più recenti di LangChain includono il supporto MCP anche nel pacchetto principale: consultate la documentazione aggiornata di LangChain per l'import consigliato. Siete voi a scegliere quali strumenti arrivano al modello: filtrate l'elenco per nome, così un agente di assistenza riceve solo strumenti di lettura, e aggiungete un passaggio di approvazione prima di qualsiasi invio. Se preferite non usare MCP, scrivete strumenti vostri che chiamano la nostra API REST con un token Bearer; l'SMS singolo usa JSON, mentre gli invii massivi e la maggior parte degli altri canali usano multipart/form-data. - MCP: MultiServerMCPClient, transport streamable_http, intestazione Authorization - Filtrate gli strumenti per nome per dare a ogni agente il minimo privilegio - Aggiungete l'approvazione umana prima degli strumenti di invio, ad esempio con un interrupt di LangGraph - Alternativa REST: strumenti vostri costruiti dalla specifica OpenAPI 3.1 ## 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 temporanea:** Nel portale di amministrazione aprite Integrations, poi MCP Integration, scegliete Get temporary key e impostatela come BROADNET_TOKEN. (Guida: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Installate gli adapter:** Installate langchain-mcp-adapters, o l'extra MCP di LangChain se la vostra versione lo prevede, seguendo la documentazione aggiornata di LangChain. 4. **Caricate gli strumenti:** Create una voce MultiServerMCPClient con transport streamable_http, il nostro URL e l'intestazione Authorization, poi chiamate get_tools. (Guida: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 5. **Restringete e controllate:** Passate solo gli strumenti necessari all'agente e inserite un passaggio di approvazione umana prima di ogni strumento che invia. 6. **Testate sul vostro numero:** Eseguite l'agente sul vostro numero verificato e controllate il rapporto di consegna prima di ampliare l'accesso. ## Flusso di lavoro di esempio Il vostro agente LangChain (Agente Python o JS con strumenti caricati via MCP) → Server MCP OmniChannels.ai (Strumenti di invio, template e rapporti di consegna) → Telefono del cliente (Messaggio WhatsApp, SMS o RCS consegnato) → Rapporto di consegna (Riletto dall'agente o inviato al vostro webhook) ## Domande ### Esiste un pacchetto ufficiale OmniChannels.ai per LangChain? No. LangChain si collega tramite i suoi adapter MCP generici, usando il nostro endpoint pubblico e il vostro token API, oppure tramite strumenti che scrivete voi sulla nostra API REST. ### Devo usare gli strumenti MCP o strumenti REST miei? MCP dà all'agente il nostro set completo di strumenti con poco codice. I vostri strumenti REST offrono un controllo più stretto su campi, validazione e log. Molti team iniziano con MCP e sostituiscono gli strumenti su cui fanno affidamento con strumenti REST mirati. ### Come evito che l'agente invii messaggi per errore? Dategli solo gli strumenti necessari, escludete gli strumenti di invio per gli agenti che si limitano a rispondere a domande e richiedete l'approvazione umana prima di ogni invio. Usate una chiave temporanea e numeri vostri durante i test. ### L'agente può leggere i dati del mio CRM o dei miei ordini tramite questo server? No. Il nostro server copre solo messaggistica, template e rapporti di consegna. Caricate i dati del CRM o del negozio con i rispettivi strumenti LangChain o server MCP, e l'agente li combina. ## Guide per sviluppatori - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/webhooks/ ## Documentazione del fornitore - [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) ## Integrazioni correlate - https://omnichannels.ai/it/integrations/llamaindex/ - https://omnichannels.ai/it/integrations/claude-code/ - https://omnichannels.ai/it/integrations/vs-code/ - https://omnichannels.ai/it/integrations/n8n/ LangChain è un marchio del rispettivo proprietario. OmniChannels.ai non è affiliata a LangChain né da essa approvata; questa pagina descrive un collegamento realizzato con le funzioni MCP, HTTP o webhook di LangChain. Aggiornato: 2026-10-10