Integración con IA
Integra 2328.io en tu aplicación en minutos usando asistentes de IA como Claude, ChatGPT, Cursor y GitHub Copilot.
La documentación de 2328.io está pensada para ser LLM-friendly. Puedes pasarle la referencia completa de la API a cualquier asistente de IA moderno y hacer que genere una integración funcional en el lenguaje que prefieras — PHP, Node.js, Python, Go, Rust — en minutos en lugar de horas.
Esta página explica cómo hacerlo de forma eficiente.
Por qué usar IA para integrar
- Onboarding más rápido — sáltate el boilerplate y ve directo a la lógica de negocio
- Firma correcta — la IA reproduce de forma fiable la firma HMAC-SHA256 en cualquier lenguaje
- Manejadores de webhook — genera verificación de firma y manejadores idempotentes listos para usar
- Siempre al día — nuestro
llms-full.txtse regenera con cada actualización de la documentación, así siempre obtienes los esquemas vigentes
Documentación legible por máquina
Publicamos tres endpoints siguiendo el estándar llmstxt.org:
| Endpoint | Propósito |
|---|---|
/llms.txt | Índice corto de toda la documentación con enlaces |
/llms-full.txt | Documentación completa en un solo archivo — pégalo en tu chat con la IA |
/md/{locale}/{slug} | Cualquier página como Markdown sin procesar |
Cada página HTML también expone <link rel="alternate" type="text/markdown"> apuntando a su versión en Markdown, para que los crawlers de IA la descubran automáticamente.
Documentación del servidor MCP
Los agentes de IA que soportan el Model Context Protocol pueden conectarse directamente a:
https://doc.2328.io/mcpEl punto final es público, solo de lectura y no requiere clave de API merchant. Sirve únicamente para la documentación de conocimientos; no puede inspeccionar balances, crear pagos ni mover fondos.
Configuración remota genérica de MCP:
{
"mcpServers": {
"2328-docs": {
"url": "https://doc.2328.io/mcp"
}
}
}La sintaxis exacta de configuración varía según el cliente MCP. Use Streamable HTTP y apunte el cliente a la URL anterior.
Herramientas MCP
| Herramienta | Cuándo debe usarla un agente |
|---|---|
list_docs | Descubrir todos los temas de documentación y URIs de recursos. |
search_docs | Encontrar respuestas a nivel de sección con extractos clasificados y enlaces directos a recursos. |
get_doc | Leer la versión completa en portable-Markdown de una página. |
get_integration_guide | Construir un plan guiado para hosted checkout, H2H, cripto exacta invoices, static wallets, auto-convert, manual convert o pagos. |
Todos los resultados de herramientas incluyen JSON estructurado así como texto legible para humanos. Los resultados de búsqueda devuelven elementos resource_link para que los agentes puedan obtener solo las páginas que necesitan en lugar de cargar todo el corpus.
Recursos MCP
| Recurso | Propósito |
|---|---|
docs://2328/index | Índice de servicios y documentos legible por máquina. |
docs://2328/en/full | Referencia completa de integración en inglés con fragmentos de código compartidos ampliados. |
docs://2328/{locale}/{slug} | Una página localizada; las traducciones faltantes se muestran en inglés. |
La plantilla de recursos soporta finalización de localización y slug, lo que permite a los clientes compatibles descubrir URIs válidas sin adivinarlas.
Indicaciones de MCP
integrate-2328indica a un agente leer la guía correcta y producir código de implementación, pruebas, configuración y una lista de verificación de puesta en marcha.review-2328-integrationsolicita a un agente que revise el código existente para la firma, el alcance de inquilino/proyecto, el manejo de decimales, idempotency, el orden de webhook, los tiempos de espera ambiguos y las brechas de reconciliation.
Flujo de trabajo recomendado para el agente
- Utilice
get_integration_guidepara el patrón de integración seleccionado. - Lea cada página vinculada con recursos MCP o
get_doc. - Utilice
search_docspara preguntas específicas del marco o casos extremos. - Implemente la firma y las pruebas webhook antes de API calls.
- Revise el resultado con
review-2328-integration. - Pruebe pequeñas transacciones reales en un entorno controlado; el acceso a la documentación MCP no demuestra la conectividad de la API production.
La documentación MCP es una fuente de conocimiento de integración, no un MCP de cartera. Nunca pegue claves de API, claves de pago, secretos webhook, datos personales de clientes o cargas production en argumentos de herramientas o indicaciones.
Inicio rápido con Claude o ChatGPT
Paso 1 — Proporciona la documentación
Abre un chat nuevo y pega el contenido de llms-full.txt como tu primer mensaje, o simplemente comparte el enlace si el modelo puede descargarlo.
Paso 2 — Describe tu stack
Dile al asistente qué estás construyendo:
I'm building a Laravel 11 application. I need to:
1. Create a payment for an order (amount in USD, user pays in USDT TRC20)
2. Handle the webhook and credit the user's balance
3. Store payment records in a `payments` table
Use the 2328.io API above. Include HMAC signing, webhook signature
verification, and idempotency.Paso 3 — Revisa y prueba
El asistente generará un controlador, una clase de servicio y un manejador de webhook. Antes de desplegar:
- Verifica que
apiSign()codifica el cuerpo en Base64 antes de HMAC-SHA256 - Comprueba que los manejadores de webhook usan
hash_equals()(no===) para comparar firmas - Asegúrate de que el manejador es idempotente — verifica
order_id/txidantes de acreditar - Prueba primero con un pago real pequeño en un entorno de desarrollo
Nunca despliegues código de pagos generado por IA sin revisar la lógica de firma y verificación de webhooks. Esos son los límites de seguridad críticos.
Integraciones con IDE
Cursor
Añade la documentación como una fuente de docs personalizada en la configuración de Cursor:
Settings → Features → Docs → Add new doc
URL: https://doc.2328.ioDespués, en el chat, antepón @2328.io a tu pregunta:
@2328.io generate a webhook handler in Next.js App Router
with signature verification and idempotent credit logicGitHub Copilot
Copilot Chat puede leer llms-full.txt directamente:
#fetch https://doc.2328.io/llms-full.txt
Using the 2328.io API docs above, implement a payout endpoint
in Express that withdraws USDT BEP20 to a user-supplied address.Windsurf / Continue / otros asistentes
Cualquier asistente que admita contexto por URL o adjuntos de archivos funciona igual — adjunta llms-full.txt y describe tu objetivo.
Claude API (Agent SDK)
Si estás construyendo tu propio agente o chatbot que necesita interactuar con 2328.io, inyecta la documentación una vez en el system prompt:
from anthropic import Anthropic
import urllib.request
docs = urllib.request.urlopen(
"https://doc.2328.io/llms-full.txt"
).read().decode()
client = Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
max_tokens=4096,
system=f"""You are an integration assistant for 2328.io.
Use the API reference below to answer questions and generate code.
<docs>
{docs}
</docs>""",
messages=[
{"role": "user", "content": "Write a Python function that creates a USDT payment"}
],
)
print(response.content[0].text)El archivo de documentación completo pesa ~15 KB — muy por debajo del límite de contexto de cualquier modelo moderno. Puedes cachearlo de tu lado y refrescarlo una vez al día.
Ejemplos de prompts que funcionan bien
Cópialos en Claude, ChatGPT o tu IDE con IA tras compartir llms-full.txt:
Integración backend completa:
Build a Node.js + Express service that exposes two routes:
- POST /checkout → creates a 2328.io payment and returns the payment URL
- POST /webhook/2328 → verifies the signature and marks the order as paid
Use TypeScript, Zod for validation, and a simple in-memory store.Herramienta de retiros:
Write a CLI in Go that takes a currency, network, amount, and address
and creates a payout via the 2328.io Payout API. Use a separate payout
API key from env. Poll the status endpoint until the payout is completed.Monedero estático para depósitos de usuarios:
I have a Django app where users deposit USDT TRC20 to top up their balance.
Each user should have a permanent deposit address. Implement this using
2328.io static wallets, including the webhook handler that credits their
balance when a deposit arrives.Buenas prácticas para integraciones asistidas por IA
- Empieza por
llms-full.txt— está diseñado como contexto para LLMs, sin boilerplate - Sé específico sobre tu stack — framework, versión del lenguaje, ORM
- Pide tests — la IA es buena generando tests unitarios para la lógica de firma
- Revisa el manejo de errores — la IA a veces omite las rutas de error
- Revisa manualmente el código de firma — esa es la única parte que debe ser exactamente correcta
- Refresca periódicamente — si cambia nuestra API, vuelve a descargar
llms-full.txty re-prompt