--- title: "LangChain + OmniChannels.ai: инструменты обмена сообщениями для ваших агентов" description: "Загрузите MCP-инструменты OmniChannels.ai в агента LangChain через langchain-mcp-adapters или оберните REST API: отправляйте WhatsApp и SMS, читайте отчёты." canonical: "https://omnichannels.ai/ru/integrations/langchain/" language: "ru" updated: "2026-10-10" publisher: "BroadNet Technologies" brand: "OmniChannels.ai" --- # LangChain + OmniChannels.ai: инструменты обмена сообщениями для ваших агентов Canonical: https://omnichannels.ai/ru/integrations/langchain/ Language: ru Publisher: OmniChannels.ai by BroadNet Technologies **Коротко:** Агенты LangChain работают с OmniChannels.ai через наш удалённый MCP-сервер. С langchain-mcp-adapters запись MultiServerMCPClient с транспортом streamable_http, URL https://mcp.broadnet.me/mcp и заголовком Authorization загружает в агента наши инструменты отправки, шаблонов и отчётов о доставке. Также можно обернуть нужные вызовы REST API в собственные инструменты, а точные поля взять из нашей спецификации OpenAPI 3.1. Подключение через MCP · Подключение через API и вебхуки ## Что вы можете делать ### Агент поддержки по доставке только с инструментами чтения Загрузите только инструменты чтения: агент сможет отвечать на вопросы о доставке, но ничего не отправит. > Попробуйте спросить: "Создай агента, который отвечает на вопросы о доставке, используя только инструменты чтения, и отказывается выполнять любые запросы на отправку сообщений." ### Агент уведомлений с подтверждением человеком Используйте прерывание (interrupt) LangGraph перед вызовами инструментов отправки, чтобы сотрудник подтверждал каждое сообщение или пакет. > Попробуйте спросить: "Создай агента на LangGraph, который готовит черновики обновлений по заказам в WhatsApp и перед вызовом любого инструмента отправки ждёт подтверждения человека." ### Отправка с учётом шаблонов Агент получает список одобренных шаблонов WhatsApp и заполняет переменные, поэтому сообщения по инициативе компании вне 24-часового окна уходят по одобренному шаблону. > Попробуйте спросить: "Напиши агента, который выбирает подходящий одобренный арабский шаблон WhatsApp для уведомления о задержке доставки и отправляет его на 966500000000 с новой датой." ### Узкие REST-инструменты вместо MCP Оберните одну-две операции REST в функции @tool, если хотите полностью контролировать поля, валидацию и логирование. > Попробуйте спросить: "Напиши инструмент LangChain, который отправляет одно SMS через POST /sms/sendSms, проверяет формат номера и читает BROADNET_TOKEN из переменной окружения." ### Разбор ошибок доставки Агент читает отчёты о доставке, группирует сбои по причинам и предлагает решения из нашего руководства по ошибкам. > Попробуйте спросить: "Создай агента, который читает вчерашние отчёты о доставке, группирует сообщения со статусами FAILED и REJECTED по причинам и пишет краткую сводку для канала операционной команды." ## Как устроено подключение langchain-mcp-adapters преобразует инструменты MCP в инструменты LangChain. Настройте MultiServerMCPClient с записью сервера, где transport равен streamable_http, указан URL https://mcp.broadnet.me/mcp и заголовок Authorization: Bearer с токеном, прочитанным из переменной окружения. Затем вызовите get_tools и передайте результат агенту. В новых версиях LangChain поддержка MCP также входит в основной пакет, поэтому актуальный импорт уточняйте в документации LangChain. Вы сами выбираете, какие инструменты получит модель: отфильтруйте список по имени, чтобы агент поддержки получил только инструменты чтения, и добавьте шаг подтверждения перед любой отправкой. Если вы не хотите использовать MCP, напишите собственные инструменты, которые вызывают наш REST API с токеном Bearer. Одиночное SMS отправляется в JSON, а массовые отправки и отправки в большинстве других каналов — в multipart/form-data. - MCP: MultiServerMCPClient, transport streamable_http, заголовок Authorization - Фильтруйте инструменты по имени, чтобы у каждого агента были минимально необходимые права - Добавляйте подтверждение человеком перед инструментами отправки, например с помощью interrupt в LangGraph - Альтернатива через REST: собственные инструменты на основе спецификации OpenAPI 3.1 ## Настройка 1. **Запросите доступ к API:** Запросите тестовый доступ и получите токен API. Тестовые отправки идут только на ваши собственные подтверждённые номера. 2. **Получите временный ключ:** В админ-портале откройте «Integrations», затем «MCP Integration», выберите «Get temporary key» и задайте его как BROADNET_TOKEN. (Руководство: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 3. **Установите адаптеры:** Установите langchain-mcp-adapters или MCP-расширение LangChain, если оно есть в вашей версии, следуя актуальной документации LangChain. 4. **Загрузите инструменты:** Создайте запись MultiServerMCPClient с transport streamable_http, нашим URL и заголовком Authorization, затем вызовите get_tools. (Руководство: https://omnichannels.ai/developers/mcp/) 5. **Ограничьте и защитите:** Передавайте агенту только нужные ему инструменты и добавьте шаг подтверждения человеком перед любым инструментом, который отправляет сообщения. 6. **Проверьте на своём номере:** Запустите агента на своём подтверждённом номере и проверьте отчёт о доставке, прежде чем расширять доступ. ## Пример сценария Ваш агент LangChain (Агент на Python или JS с инструментами, загруженными через MCP) → MCP-сервер OmniChannels.ai (Инструменты отправки, шаблонов и отчётов о доставке) → Телефон клиента (Сообщение в WhatsApp, SMS или RCS доставлено) → Отчёт о доставке (Агент читает его сам или он отправляется на ваш webhook) ## Вопросы и ответы ### Есть ли официальный пакет OmniChannels.ai для LangChain? Нет. LangChain подключается через собственные универсальные адаптеры MCP с нашим публичным endpoint и вашим токеном API либо через инструменты, которые вы пишете сами поверх нашего REST API. ### Что выбрать: инструменты MCP или собственные REST-инструменты? MCP даёт агенту весь наш набор инструментов при минимуме кода. Собственные REST-инструменты дают более точный контроль над полями, валидацией и логированием. Многие команды начинают с MCP, а затем заменяют самые нужные инструменты узкими REST-инструментами. ### Как не допустить ошибочной отправки сообщений агентом? Давайте агенту только нужные инструменты, убирайте инструменты отправки у агентов, которые лишь отвечают на вопросы, и требуйте подтверждения человеком перед любой отправкой. На время тестирования используйте временный ключ и свои номера. ### Может ли агент читать данные CRM или заказов через этот сервер? Нет. Наш сервер охватывает только обмен сообщениями, шаблоны и отчёты о доставке. Данные CRM или магазина подключайте через их собственные инструменты LangChain или MCP-сервер, а агент объединит их. ## Руководства для разработчиков - https://omnichannels.ai/developers/mcp/ - https://omnichannels.ai/developers/openapi/ - https://omnichannels.ai/developers/authentication/ - https://omnichannels.ai/developers/webhooks/ ## Документация вендора - [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) ## Похожие интеграции - https://omnichannels.ai/ru/integrations/llamaindex/ - https://omnichannels.ai/ru/integrations/claude-code/ - https://omnichannels.ai/ru/integrations/vs-code/ - https://omnichannels.ai/ru/integrations/n8n/ LangChain является товарным знаком своего владельца. OmniChannels.ai не связана с LangChain и не одобрена компанией LangChain; на этой странице описано подключение, которое строится на собственных функциях MCP, HTTP или вебхуков LangChain. Обновлено: 2026-10-10