Agentes de IA e MCP

Estás a construir um agente de IA que tem de fazer cálculos astrológicos reais em vez de alucinações? AstroWay liga‑se a Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral – através de MCP, llms.txt ou chamadas HTTP diretas. Três formas de integração – escolhe a que melhor se adapta ao teu agente:

• llms.txt: ficheiros de descoberta para agentes que leem a documentação (Cursor IDE, Windsurf, Claude no navegador, pipelines RAG personalizados em LangChain/LlamaIndex).
• MCP сервер: zero‑code para Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (llm CLI) e qualquer cliente compatível com MCP (incluindo GPT com MCP através da OpenAI Realtime API).
• HTTP API: chamada direta a partir do teu próprio agente ou framework (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).

llms.txt: discovery para agentes de IA

O site expõe dois ficheiros legíveis por máquina no formato llms.txt:

• /llms.txt: índice de todas as páginas da documentação agrupado por secções (API Reference, Use Cases, Examples, Products). Pequeno, cabe em qualquer janela de contexto.
• /llms-full.txt: todo o conteúdo da documentação num único ficheiro plain‑text. Adequado para indexação offline numa base de dados vetorial ou para injeção única no contexto.

Quando usar

Cenário	Ficheiro
Cursor/Windsurf “lê a docs astroway e ajuda na integração”	/llms.txt (o agente puxa os capítulos necessários)
Pipeline RAG próprio / base de dados vetorial para bot de FAQ	/llms-full.txt (um fetch – todo o corpus)
Claude/ChatGPT no navegador: “aqui está o nosso API, constrói o cliente”	/llms-full.txt colado no prompt
Agente de produção com execução de chamadas	MCP сервер ou HTTP API (ver abaixo)

Exemplo: pull para o teu próprio 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

Os ficheiros são regenerados automaticamente a cada lançamento do site. Frescor garantido: a versão da API no final de /llms.txt corresponde ao deployment de produção atual.

Servidor MCP (recomendado para Claude Desktop)

Model Context Protocol (MCP) – padrão aberto para conectar ferramentas a modelos de IA. O servidor MCP da AstroWay disponibiliza 783 ferramentas, uma para cada operação de API, além de 12 prompts e 14 recursos.

Configuração para Claude Desktop

Adiciona em claude_desktop_config.json:

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

Depois de reiniciares o Claude Desktop, ele verá todas as 783 ferramentas. Para reduzir a lista, define ASTROWAY_TOOL_GROUPS ou liga um servidor de domínio, vê configuração MCP.

O que pode o servidor MCP

Ferramenta	O que faz
astroway_western_chart	Cálculo do mapa natal
astroway_relational_synastry	Sinastria de duas pessoas
astroway_horoscope_daily	Horóscopo diário
astroway_ai_interpret_natal	Interpretação AI do mapa natal
astroway_hd_human_design	Mapa HD completo
astroway_prognostics_transits	Trânsitos atuais

Lista completa: 783 ferramentas, toda a API, cada uma com um schema tipado de resposta.

Exemplo de diálogo com Claude

Utilizador: Constrói um mapa natal para uma pessoa nascida a 14 de julho de 1990 às 14:30 em Kiev. O que significa o Sol em Câncer na casa 10?

Claude: Utiliza astroway_western_chart para o cálculo, depois astroway_ai_interpret_placement para a interpretação. Devolve as posições dos planetas com dados reais e uma interpretação contextualizada.

API HTTP

Para agentes de IA sem suporte a MCP – usa a API HTTP diretamente.

Para gerar conteúdo

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 próprio

// 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);

Dica

Se só precisas de interpretação – usa /interpret/* (50 créditos, texto pronto). Se quiseres controlar o prompt – usa /chart (20 créditos) e passa os dados para o teu LLM.

Cenários

Assistente astrológico pessoal

Servidor MCP + Claude/ChatGPT. O utilizador pergunta – o agente calcula e interpreta. Orçamento: tarifa Free para uso pessoal.

Bot de conteúdo para redes sociais

Geração diária de horóscopos para os 12 signos através de /horoscope/daily. 12 pedidos por dia = 240 créditos. Tarifa Free com grande margem.

Plataforma de coaching IA

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

Início rápido → Primeira chamada em 5 minutos

Horoscope API Interpretações AI e horóscopos

Tarifas Do gratuito ao Enterprise