Agentes de IA y MCP

¿Estás construyendo un agente de IA que deba hacer cálculos astrológicos reales en lugar de alucinaciones? AstroWay se conecta a Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral - a través de MCP, llms.txt o llamadas HTTP directas. Tres formas de integración: elige según el tipo de agente:

• llms.txt: archivos de descubrimiento para agentes que leen la documentación (Cursor IDE, Windsurf, Claude en el navegador, pipelines RAG personalizados en LangChain/LlamaIndex).
• MCP сервер: zero-code para Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (llm CLI) y cualquier cliente compatible con MCP (incluyendo GPT con MCP a través de OpenAI Realtime API).
• HTTP API: llamada directa desde tu propio agente o framework (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).

llms.txt: discovery para agentes de IA

El sitio expone dos archivos legibles por máquina en formato llms.txt:

• /llms.txt: índice de todas las páginas de la documentación agrupadas por secciones (API Reference, Use Cases, Examples, Products). Pequeño, cabe en cualquier ventana de contexto.
• /llms-full.txt: todo el contenido de la documentación en un solo archivo plain-text. Adecuado para indexación offline en una base de datos vectorial o para inyección única en el contexto.

Cuándo usar

Escenario	Archivo
Cursor/Windsurf “lee los docs de astroway y ayuda con la integración”	/llms.txt (el agente recupera los secciones necesarias)
Pipeline RAG propio / base de datos vectorial para bot de FAQ	/llms-full.txt (una sola fetch - todo el corpus)
Claude/ChatGPT en el navegador: “aquí está nuestro API, construye el cliente”	/llms-full.txt pegar en el prompt
Agente de producción con ejecución de llamadas	MCP сервер o HTTP API (ver abajo)

Ejemplo: pull en tu propio agente

const docs = await fetch('https://api.astroway.info/llms-full.txt').then(r => r.text());

const systemPrompt = `You are an integration assistant for AstroWay API.
Documentation:
${docs}

When the user asks how to do X, return a working code snippet using their API key.`;

Nota

Los archivos se regeneran automáticamente en cada lanzamiento del sitio. Frescura garantizada: la versión del API al final de /llms.txt coincide con el despliegue de producción actual.

Servidor MCP (recomendado para Claude Desktop)

Model Context Protocol (MCP) - estándar abierto para conectar herramientas a modelos de IA. El servidor MCP de AstroWay ofrece 783 herramientas, una por cada operación del API, además de 12 prompts y 14 recursos.

Configuración para Claude Desktop

Añade en claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "astroway": {
      "command": "npx",
      "args": ["@astroway/mcp"],
      "env": {
        "ASTROWAY_API_KEY": "aw_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Después de reiniciar Claude Desktop verá los 783 herramientas. Para acortar la lista, define ASTROWAY_TOOL_GROUPS o conecta un servidor de dominio, ver configuración MCP.

Qué puede hacer el servidor MCP

Herramienta	Qué hace
astroway_western_chart	Cálculo de carta natal
astroway_relational_synastry	Sinastría de dos personas
astroway_horoscope_daily	Horóscopo diario
astroway_ai_interpret_natal	AI-interpretación de carta natal
astroway_hd_human_design	Carta HD completa
astroway_prognostics_transits	Tránsitos actuales

Lista completa: 783 herramientas, todo el API, cada una con un esquema tipado de respuesta.

Ejemplo de diálogo con Claude

Usuario: Construye una carta natal para una persona nacida el 14 de julio de 1990 a las 14:30 en Kiev. ¿Qué significa el Sol en Cáncer en la casa 10?

Claude: Utiliza astroway_western_chart para el cálculo, luego astroway_ai_interpret_placement para la interpretación. Devuelve las posiciones de los planetas con datos reales y una interpretación significativa.

HTTP API

Para agentes de IA sin soporte MCP, usa el HTTP API directamente.

Para generación de contenido

TypeScript

// The AI agent calls /interpret/natal for an interpretation
const r = await fetch('https://api.astroway.info/v1/interpret/natal', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'X-Api-Key': process.env.ASTROWAY_API_KEY!,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    date: '1990-07-14',
    time: '14:30:00',
    timezoneOffset: 3,
    latitude: 50.4501,
    longitude: 30.5234,
  }),
});

const { data: result } = await r.json();
// result.interpretation - ready AI interpretation
// result.disclaimer - disclaimer to display

Python

import os, requests

r = requests.post(
    'https://api.astroway.info/v1/interpret/natal',
    headers={'X-Api-Key': os.environ['ASTROWAY_API_KEY']},
    json={
        'date': '1990-07-14',
        'time': '14:30:00',
        'timezoneOffset': 3,
        'latitude': 50.4501,
        'longitude': 30.5234,
    },
)
result = r.json()['data']
# result['interpretation'] - ready AI interpretation
# result['disclaimer']     - disclaimer to display

cURL

curl -X POST https://api.astroway.info/v1/interpret/natal \
  -H "X-Api-Key: $ASTROWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "date": "1990-07-14",
    "time": "14:30:00",
    "timezoneOffset": 3,
    "latitude": 50.4501,
    "longitude": 30.5234
  }'

PHP

<?php
use GuzzleHttp\Client;

$aw = new Client(['base_uri' => 'https://api.astroway.info/v1/']);
$r = $aw->post('interpret/natal', [
    'headers' => ['X-Api-Key' => getenv('ASTROWAY_API_KEY')],
    'json' => [
        'date' => '1990-07-14',
        'time' => '14:30:00',
        'timezoneOffset' => 3,
        'latitude' => 50.4501,
        'longitude' => 30.5234,
    ],
]);

$result = json_decode($r->getBody(), true)['data'];
// $result['interpretation'] - ready AI interpretation
// $result['disclaimer']     - disclaimer to display

Para cálculos + LLM propio

// 1. Get raw data from /chart (cheaper - 20 credits)
const chart = await fetch('https://api.astroway.info/v1/chart', { ... });
const { data } = await chart.json();

// 2. Pass the data to your own LLM
const prompt = `Interpret this natal chart: ${JSON.stringify(data.planets)}`;
const llmResponse = await myLLM.generate(prompt);

Consejo

Si solo necesitas la interpretación, usa /interpret/* (50 créditos, texto listo). Si quieres controlar el prompt, usa /chart (20 créditos) y pasa los datos a tu LLM.

Escenarios

Asistente astrológico personal

Servidor MCP + Claude/ChatGPT. El usuario pregunta - el agente calcula e interpreta. Presupuesto: tarifa Free para uso personal.

Bot de contenido para redes sociales

Generación diaria de horóscopos para los 12 signos a través de /horoscope/daily. 12 solicitudes al día = 240 créditos. Tarifa Free con amplio margen.

Plataforma de AI-coaching

/interpret/natal + /interpret/transits para cada cliente. 100 clientes/día = 10 000 créditos/día. Tarifa Pro.

¡Inicio rápido → Primera solicitud en 5 minutos

Horoscope API Interpretaciones AI y horóscopos

Tarifas Desde gratuito hasta Enterprise