Agenți AI și MCP

Construiești un agent AI care trebuie să facă calcule astrologice reale în loc de halucinații? AstroWay se conectează la Claude (Anthropic), ChatGPT-4 (OpenAI), Llama 3.3 (Groq), DeepSeek, Google Gemini, Mistral - prin MCP, llms.txt sau apeluri HTTP directe. Trei moduri de integrare - alege în funcție de tipul agentului:

• llms.txt: fișiere de descoperire pentru agenții care citesc documentația (Cursor IDE, Windsurf, Claude în browser, pipeline-uri RAG personalizate pe LangChain/LlamaIndex).
• Server MCP: zero-code pentru Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf, VS Code (llm CLI) și orice client compatibil MCP (inclusiv GPT cu MCP prin OpenAI Realtime API).
• API HTTP: apel direct din propriul agent sau framework (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).

llms.txt: descoperire pentru agenții AI

Site-ul expune două fișiere lizibile de mașină în format llms.txt:

• /llms.txt: indexul tuturor paginilor de documentație grupate pe secțiuni (API Reference, Use Cases, Examples, Products). Mic, încape în orice context window.
• /llms-full.txt: întregul conținut al documentației într-un singur fișier text simplu. Potrivit pentru indexare offline într-o bază de date vectorială sau pentru o singură injectare în context.

Când să utilizezi

Scenariu	Fișier
Cursor/Windsurf “citește docs astroway și ajută cu integrarea”	/llms.txt (agentul va prelua singur secțiunile necesare)
Propriul pipeline RAG / bază de date vectorială pentru un bot FAQ	/llms-full.txt (un singur fetch - întregul corpus)
Claude/ChatGPT în browser: “iată API-ul nostru, construiește un client”	/llms-full.txt de lipit în prompt
Agent de producție cu execuție de apeluri	Server MCP sau API HTTP (vezi mai jos)

Exemplu: pull în propriul agent

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.`;

Mențiune

Fișierele sunt regenerate automat la fiecare lansare a site-ului. Prospețimea este garantată: versiunea API de la sfârșitul /llms.txt corespunde cu implementarea curentă de producție.

Server MCP (recomandat pentru Claude Desktop)

Model Context Protocol (MCP) - un standard deschis pentru conectarea instrumentelor la modelele AI. Serverul MCP AstroWay oferă 783 de instrumente, câte unul pentru fiecare operație API, precum și 12 prompturi și 14 resurse.

Configurare pentru Claude Desktop

Adaugă în claude_desktop_config.json:

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

După repornire, Claude Desktop va vedea toate cele 783 de instrumente. Pentru a scurta lista, setează ASTROWAY_TOOL_GROUPS sau conectează un server de domeniu, vezi configurarea MCP.

Ce poate face serverul MCP

Instrument	Ce face
astroway_western_chart	Calculul hărții natale
astroway_relational_synastry	Sinastria a două persoane
astroway_horoscope_daily	Horoscop zilnic
astroway_ai_interpret_natal	Interpretare AI a hărții natale
astroway_hd_human_design	Hartă HD completă
astroway_prognostics_transits	Tranzite curente

Lista completă: 783 de instrumente, întregul API, fiecare cu o schemă de răspuns tipizată.

Exemplu de dialog cu Claude

Utilizator: Construiește o hartă natală pentru o persoană născută pe 14 iulie 1990 la 14:30 în Kiev. Ce înseamnă Soarele în Rac în casa a 10-a?

Claude: Utilizează astroway_western_chart pentru calcul, apoi astroway_ai_interpret_placement pentru interpretare. Returnează pozițiile planetelor cu date reale și o interpretare semnificativă.

API HTTP

Pentru agenții AI fără suport MCP - utilizează API-ul HTTP direct.

Pentru generarea de conținut

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

Pentru calcule + propriul LLM

// 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);

Sfat

Dacă ai nevoie doar de interpretare - utilizează /interpret/* (50 de credite, textul este gata). Dacă vrei să controlezi promptul - ia /chart (20 de credite) și transmite datele către propriul tău LLM.

Scenarii

Asistent astrologic personal

Server MCP + Claude/ChatGPT. Utilizatorul întreabă - agentul calculează și interpretează. Buget: Planul Free pentru utilizare personală.

Bot de conținut pentru rețelele sociale

Generare zilnică de horoscoape pentru 12 semne prin /horoscope/daily. 12 cereri pe zi = 240 de credite. Planul Free cu o marjă mare.

Platformă de coaching AI

/interpret/natal + /interpret/transits pentru fiecare client. 100 de clienți/zi = 10 000 de credite/zi. Planul Pro.

Start rapid → Prima cerere în 5 minute

Horoscope API Interpretări AI și horoscoape

Tarife De la gratuit la Enterprise