Outils IA pour développeurs
Intégrez plus vite avec votre assistant IA
Un serveur MCP public en lecture seule apporte la documentation de Localpayment dans votre IDE et vos outils IA : le code généré part du véritable contrat de l’API, pas de suppositions.
- Public et en lecture seule
- Sans authentification
- Directement dans votre IDE
Public et en lecture seuleBoîte à outils
Une documentation pensée pour les humains et les machines
Serveur MCPPublic
Connectez https://docs.localpayment.com/mcp à Cursor, VS Code avec Copilot, Claude, Windsurf, ChatGPT, Gemini CLI ou aux IDE JetBrains.
Serveur MCP —llms.txt
Un index de la documentation lisible par les machines, que les agents peuvent charger en une seule requête.
llms.txt —Doc en Markdown
Ajoutez .md à n’importe quelle URL de la doc pour obtenir une version Markdown propre, idéale comme contexte de prompt.
Doc en Markdown —Bibliothèque de prompts
Des prompts prêts à l’emploi pour les tâches d’intégration courantes, rédigés d’après la véritable API.
Bibliothèque de prompts —Agents d’intégration et de QA
Des modèles d’agents pour l’OpenAI Agents SDK, LangChain, Vercel AI SDK, CrewAI et Amazon Bedrock.
Agents d’intégration et de QA —Ask AI
Posez vos questions en langage naturel directement dans la documentation et obtenez des réponses fondées sur la doc.
Ask AI —
Configuration
Ajoutez le serveur MCP en une étape
Pointez votre client vers l’endpoint distant. Aucune clé d’API à gérer : le serveur lit uniquement la documentation publique.
- Endpoint : https://docs.localpayment.com/mcp
- Lecture seule : il ne voit ni votre compte, ni vos identifiants, ni vos transactions
- Les instructions pour chaque client pris en charge figurent dans le guide de configuration MCP
{
"mcpServers": {
"localpayment-docs": {
"url": "https://docs.localpayment.com/mcp"
}
}
}Workflow
Du prompt à l’intégration testée
- 01
Connecter
Ajoutez le serveur MCP à votre IDE ou à votre assistant IA.
- 02
Demander avec du contexte
Décrivez le flux, le pays et le langage dont vous avez besoin, par exemple un encaissement Pix sur Stage en Node.js.
- 03
Relire
Confrontez le code généré à la référence de l’API et faites-le relire par un collègue avant le merge.
- 04
Tester sur Stage
Exécutez-le avec des données fictives, vérifiez les webhooks et couvrez les cas d’échec avant la mise en production.
Prompts à essayer
Commencez par une bonne question
Collez-les dans un assistant connecté au serveur MCP, puis adaptez-les à votre stack.
Créer un encaissement
« À partir de la documentation Localpayment, écris une fonction Node.js qui crée un encaissement Pix sur Stage avec un externalId UUID et gère le 409 Conflict. »
Vérifier les webhooks
« Écris un endpoint Express qui vérifie l’en-tête x-Signature de Localpayment avec une comparaison HMAC-SHA256 à temps constant. »
Tester les comptes virtuels
« Montre-moi comment créer un compte virtuel au Mexique et simuler un virement entrant sur Stage. »
Gérer les erreurs
« Associe en TypeScript les familles de codes de statut Localpayment aux actions attendre, corriger, relancer ou annuler. »
Pour les agents et le RAG
Du texte brut que vos outils savent lire
Alimentez vos propres agents, pipelines de retrieval ou assistants internes avec la documentation, sans scraper de HTML.
- llms.txt est un index de la documentation conçu pour les modèles de langage
- Chaque page de la documentation existe aussi en Markdown
- Les deux sont publics et ne nécessitent aucune authentification
# Index de la documentation lisible par les machines
curl https://docs.localpayment.com/llms.txt
# N’importe quelle page de la doc en Markdown propre : ajoutez .md à son URL
curl https://docs.localpayment.com/docs/webhooks.mdUtiliser l’IA en sécurité
Des garde-fous pour l’intégration assistée par IA
L’IA vous fait gagner du temps. Ces réflexes protègent votre intégration et vos clients.
Ne collez jamais de secrets
Gardez identifiants API, jetons et secrets de webhook hors des prompts, des chats et des captures d’écran.
Aucune donnée client réelle
Utilisez des noms, documents et numéros de carte fictifs dans vos prompts et vos tests.
Partez du principe qu’elle peut se tromper
Les assistants peuvent inventer des champs ou des endpoints. Vérifiez chaque requête dans la référence de l’API.
Relecture humaine avant le merge
Traitez le code produit par l’IA comme tout autre code : relu et approuvé par une autre personne que son auteur.
Lecture seule par conception
Le serveur MCP lit uniquement la documentation publique. Il ne peut ni déplacer de fonds ni accéder à votre compte.
Stage d’abord
Exécutez le code généré sur Stage avec des données de test avant qu’il ne touche la production.
FAQ outils IA
Le serveur MCP nécessite-t-il une clé d’API ?
Non. Il est public, en lecture seule et ne sert que la documentation publique. Il n’a jamais accès à vos identifiants, à votre compte ni à vos transactions.
Quels outils sont pris en charge ?
Les clients compatibles avec les serveurs MCP distants, dont Cursor, VS Code avec Copilot, Claude, Windsurf, ChatGPT, Gemini CLI et les IDE JetBrains. Les noms de produits sont des marques de leurs propriétaires respectifs et ne sont cités qu’à titre d’information de compatibilité.
Un agent IA peut-il effectuer des paiements par ce biais ?
Non. Le serveur MCP n’expose que de la documentation. Les paiements passent toujours par l’API authentifiée, appelée depuis vos propres serveurs.
Le code généré par l’IA est-il prêt pour la production ?
Pas d’office. Relisez-le, testez-le sur Stage et suivez la checklist de mise en production, exactement comme pour du code écrit à la main.
Qu’est-ce que llms.txt ?
Un index en texte brut de notre documentation, conçu pour les modèles de langage. Vos agents peuvent le récupérer, puis charger chaque page en Markdown en ajoutant .md à son URL.
Pour un assistant interne, serveur MCP ou llms.txt ?
Pour les personnes qui codent dans un IDE, le serveur MCP. Pour vos propres agents, pipelines RAG ou bots de support, récupérez llms.txt et les pages Markdown. Beaucoup d’équipes utilisent les deux.
Deux voies d’accès
Serveur MCP dans votre IDE, ou llms.txt pour vos propres agents
Les deux sont publics, en lecture seule et sans authentification. Choisissez selon l’endroit où les questions sont posées.
Serveur MCP : dans votre IDE
- En direct, question par questionVotre assistant récupère la page exacte dont il a besoin pendant que vous codez.
- Fonctionne dans les clients compatiblesCursor, VS Code avec Copilot, Claude, Windsurf, ChatGPT, Gemini CLI et les IDE JetBrains.
- Idéal pour le développement quotidienGénérer des requêtes, des gestionnaires de webhooks et la gestion d’erreurs à partir du vrai contrat.
llms.txt et Markdown : pour vos propres agents
- Tout l’index en une requêteRécupérez llms.txt, puis chargez n’importe quelle page en Markdown en ajoutant .md à son URL.
- Adapté au RAG et aux assistants internesAlimentez vos pipelines de recherche, bots de support ou agents intégrateurs sans scraper le HTML.
- Idéal pour l’automatisationAgents de QA, contrôles de documentation et outillage exécuté hors de l’IDE.
Développez avec l’IA, livrez en confiance
Connectez le serveur MCP, générez votre première requête et testez-la sur Stage.