Інтеграція з AI

Документація 2328.io створена так, щоб бути дружньою до LLM. Ви можете передати весь довідник API будь-якому сучасному AI-помічнику й отримати робочу інтеграцію вашою улюбленою мовою — PHP, Node.js, Python, Go, Rust — за хвилини, а не години.

Ця сторінка пояснює, як зробити це ефективно.

Чому варто використовувати AI для інтеграції

• Швидший старт — пропустіть шаблонний код, переходьте одразу до бізнес-логіки
• Коректне підписання — AI надійно відтворює підписання HMAC-SHA256 будь-якою мовою
• Обробники webhook — генеруйте перевірку підпису та ідемпотентні обробники одразу з коробки
• Завжди актуально — наш llms-full.txt регенерується під час кожного оновлення документації, тож ви завжди отримуєте актуальні schema

Машинно-читабельна документація

Ми публікуємо три endpoints за стандартом llmstxt.org:

Кожна HTML-сторінка також надає <link rel="alternate" type="text/markdown">, що вказує на її Markdown-версію, тож AI-краулери виявляють її автоматично.

Документація сервера MCP

AI-агенти, які підтримують Model Context Protocol, можуть підключатися безпосередньо до:

https://doc.2328.io/mcp

Кінцева точка є публічною, тільки для читання, і не вимагає ключа API для торговця. Вона призначена лише для доступу до документаційних знань; вона не може перевіряти баланси, створювати платежі або переміщати кошти.

Загальна конфігурація віддаленого MCP:

{
  "mcpServers": {
    "2328-docs": {
      "url": "https://doc.2328.io/mcp"
    }
  }
}

Точний синтаксис конфігурації залежить від клієнта MCP. Використовуйте Streamable HTTP і вкажіть клієнту URL вище.

Інструменти MCP

Усі результати інструментів включають структурований JSON, а також текст, зручний для читання людиною. Результати пошуку повертають resource_link елементи, щоб агенти могли отримувати лише потрібні сторінки замість завантаження всього корпусу.

Ресурси MCP

Шаблон ресурсу підтримує завершення для локалі та slug, що дозволяє сумісним клієнтам знаходити дійсні URI без здогадок.

MCP підказки

• integrate-2328 наказує агенту прочитати правильний посібник і створити код реалізації, тести, конфігурацію та контрольний список для запуску.
• review-2328-integration просить агента переглянути існуючий код для підписання, визначення орієнтації на орендаря/проект, обробки десяткових чисел, ідемпотентності, порядку вебхуків, неоднозначних тайм-аутів та різниць у звірці.

Рекомендований робочий процес агента

1. Використовуйте get_integration_guide для обраного шаблону інтеграції.
2. Читайте кожну пов'язану сторінку з ресурсами MCP або get_doc.
3. Використовуйте search_docs для питань, специфічних для фреймворку, або для крайових випадків.
4. Реалізуйте підписування та тести вебхуків перед викликами API.
5. Перегляньте результат з review-2328-integration.
6. Тестуйте невеликі реальні транзакції в контрольованому середовищі; доступ до документації MCP не підтверджує підключення до продуктивного API.

Швидкий старт із Claude або ChatGPT

Крок 1 — Надайте документацію

Відкрийте новий чат і вставте вміст llms-full.txt як перше повідомлення, або просто поділіться посиланням, якщо модель може його завантажити.

Крок 2 — Опишіть свій стек

Розкажіть помічнику, що саме ви будуєте:

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.

Крок 3 — Перегляньте та протестуйте

Помічник створить контролер, сервісний клас та обробник webhook. Перш ніж відправляти у продакшн:

• Переконайтеся, що apiSign() кодує тіло у base64 перед HMAC-SHA256
• Перевірте, що обробники webhook викликають hash_equals() (а не ===) для порівняння підписів
• Переконайтеся, що обробник є ідемпотентним — перевіряйте order_id / txid перед зарахуванням
• Спочатку протестуйте на dev-середовищі невеликим реальним платежем

Інтеграції з IDE

Cursor

Додайте документацію як власне джерело документів у налаштуваннях Cursor:

Settings → Features → Docs → Add new doc
URL: https://doc.2328.io

Потім у чаті додавайте префікс @2328.io до свого запитання:

@2328.io generate a webhook handler in Next.js App Router
with signature verification and idempotent credit logic

GitHub Copilot

Copilot Chat може читати llms-full.txt напряму:

#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 / інші помічники

Будь-який помічник, що підтримує контекст за URL або вкладений файл, працює таким самим чином — прикріпіть llms-full.txt та опишіть свою мету.

Claude API (Agent SDK)

Якщо ви будуєте власного агента або чат-бота, який має взаємодіяти з 2328.io, інжектуйте документацію один раз у системний 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)

Приклади prompts, що добре працюють

Скопіюйте їх у Claude, ChatGPT або ваш AI IDE після того, як поділилися llms-full.txt:

Повна бекенд-інтеграція:

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.

Інструмент виплат:

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.

Статичний гаманець для депозитів користувачів:

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.

Найкращі практики для інтеграції за допомогою AI

• Починайте з llms-full.txt — він розроблений для контексту LLM, без шаблонного коду
• Будьте конкретними щодо свого стеку — фреймворк, версія мови, ORM
• Просіть тести — AI добре генерує модульні тести для логіки підписання
• Двічі перевіряйте обробку помилок — AI іноді пропускає шляхи невдач
• Переглядайте код підпису вручну — це єдина частина, яка має бути абсолютно правильною
• Періодично оновлюйте — якщо наш API змінюється, перезавантажте llms-full.txt та повторіть запит