Agen AI dan MCP

Apakah kamu sedang membangun agen AI yang harus melakukan perhitungan astrologi nyata alih-alih halusinasi? AstroWay terhubung ke Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral - melalui MCP, llms.txt, atau panggilan HTTP langsung. Tiga cara integrasi - pilih berdasarkan jenis agen:

• llms.txt: file penemuan untuk agen yang membaca dokumentasi (Cursor IDE, Windsurf, Claude di browser, pipeline RAG kustom di LangChain/LlamaIndex).
• Server MCP: zero-code untuk Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (llm CLI), dan klien yang kompatibel dengan MCP lainnya (termasuk GPT dengan MCP melalui OpenAI Realtime API).
• HTTP API: panggilan langsung dari agen atau framework kamu sendiri (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).

llms.txt: Penemuan untuk Agen AI

Situs ini mengekspos dua file yang dapat dibaca mesin dalam format llms.txt:

• /llms.txt: indeks semua halaman dokumentasi yang dikelompokkan berdasarkan bagian (API Reference, Use Cases, Examples, Products). Kecil, muat di jendela konteks mana pun.
• /llms-full.txt: seluruh konten dokumentasi dalam satu file teks biasa. Cocok untuk pengindeksan offline ke DB vektor atau injeksi satu kali ke dalam konteks.

Kapan Menggunakan

Skenario	File
Cursor/Windsurf “baca docs astroway dan bantu dengan integrasi”	/llms.txt (agen akan mengambil bagian yang diperlukan sendiri)
Pipeline RAG kamu sendiri / DB vektor untuk bot FAQ	/llms-full.txt (satu pengambilan - seluruh korpus)
Claude/ChatGPT di browser: “ini API kami, bangun klien”	/llms-full.txt tempelkan ke prompt
Agen produksi dengan eksekusi panggilan	Server MCP atau HTTP API (lihat di bawah)

Contoh: Pull ke Agen Kamu Sendiri

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.`;

Catatan

File-file ini dibuat ulang secara otomatis setiap kali situs dirilis. Kesegaran dijamin: versi API di akhir /llms.txt cocok dengan deployment produksi saat ini.

Server MCP (Direkomendasikan untuk Claude Desktop)

Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka untuk menghubungkan alat ke model AI. Server MCP AstroWay menyediakan 783 alat, satu untuk setiap operasi API, serta 12 prompt dan 14 sumber daya.

Pengaturan untuk Claude Desktop

Tambahkan ke claude_desktop_config.json:

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

Setelah memulai ulang, Claude Desktop akan melihat semua 783 alat. Untuk memperpendek daftar, atur ASTROWAY_TOOL_GROUPS atau hubungkan server domain, lihat pengaturan MCP.

Kemampuan Server MCP

Alat	Fungsi
astroway_western_chart	Perhitungan bagan kelahiran
astroway_relational_synastry	Sinastri dua orang
astroway_horoscope_daily	Horoskop harian
astroway_ai_interpret_natal	Interpretasi bagan kelahiran AI
astroway_hd_human_design	Bagan HD lengkap
astroway_prognostics_transits	Transit saat ini

Daftar lengkap: 783 alat, seluruh API, masing-masing dengan skema respons yang diketik.

Contoh Dialog dengan Claude

Pengguna: Buat bagan kelahiran untuk seseorang yang lahir pada 14 Juli 1990 pukul 14:30 di Kyiv. Apa arti Matahari di Cancer di rumah ke-10?

Claude: Menggunakan astroway_western_chart untuk perhitungan, lalu astroway_ai_interpret_placement untuk interpretasi. Mengembalikan posisi planet dengan data nyata dan interpretasi yang bermakna.

HTTP API

Untuk agen AI tanpa dukungan MCP - gunakan HTTP API secara langsung.

Untuk Generasi Konten

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

Untuk Perhitungan + LLM Kamu Sendiri

// 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);

Tips

Jika kamu hanya membutuhkan interpretasi - gunakan /interpret/* (50 kredit, teks siap). Jika kamu ingin mengontrol prompt - ambil /chart (20 kredit) dan teruskan data ke LLM kamu.

Skenario

Asisten Astrologi Pribadi

Server MCP + Claude/ChatGPT. Pengguna bertanya - agen menghitung dan menginterpretasikan. Anggaran: Paket Gratis untuk penggunaan pribadi.

Bot Konten untuk Media Sosial

Generasi horoskop harian untuk 12 zodiak melalui /horoscope/daily. 12 permintaan per hari = 240 kredit. Paket Gratis dengan banyak sisa.

Platform AI-Coaching

/interpret/natal + /interpret/transits untuk setiap klien. 100 klien/hari = 10.000 kredit/hari. Paket Pro.

Mulai Cepat → Permintaan pertama dalam 5 menit

Horoscope API Interpretasi AI dan horoskop

Harga Dari gratis hingga Enterprise