公开且只读工具箱
同时为人和机器打造的文档
MCP 服务器公开
将 https://docs.localpayment.com/mcp 接入 Cursor、带 Copilot 的 VS Code、Claude、Windsurf、ChatGPT、Gemini CLI 或 JetBrains IDE。
MCP 服务器 —llms.txt
机器可读的文档索引，智能体一次请求即可加载。
llms.txt —Markdown 文档
在任意文档 URL 后加上 .md，即可获得干净的 Markdown 版本，非常适合作为提示词上下文。
Markdown 文档 —提示词库
针对常见集成任务的现成提示词，基于真实 API 编写。
提示词库 —集成与 QA 智能体
适用于 OpenAI Agents SDK、LangChain、Vercel AI SDK、CrewAI 和 Amazon Bedrock 的智能体模板。
集成与 QA 智能体 —Ask AI
直接在文档中用自然语言提问，获得基于文档内容的回答。
Ask AI —
配置
一步添加 MCP 服务器
把客户端指向远程端点即可。服务器只读取公开文档，因此无需管理任何 API 密钥。
- 端点：https://docs.localpayment.com/mcp
- 只读：无法查看您的账户、凭证或交易
- 各受支持客户端的配置说明见 MCP 配置指南
{
"mcpServers": {
"localpayment-docs": {
"url": "https://docs.localpayment.com/mcp"
}
}
}工作流程
从提示词到经过测试的集成
- 01
连接
将 MCP 服务器添加到您的 IDE 或 AI 助手。
- 02
带上下文提问
说明所需的流程、国家和编程语言，例如“用 Node.js 在 Stage 创建一笔 Pix 收款”。
- 03
评审
对照 API 参考检查生成的代码，并在合并前请同事评审。
- 04
在 Stage 测试
使用虚构数据运行，验证 Webhook，并在上线前覆盖各种失败路径。
试试这些提示词
从一个好问题开始
粘贴到已连接 MCP 服务器的助手中，再根据您的技术栈调整。
创建收款
“根据 Localpayment 文档，编写一个 Node.js 函数：在 Stage 创建一笔 Pix 收款，使用 UUID 作为 externalId，并处理 409 Conflict。”
验证 Webhook
“编写一个 Express 端点，使用恒定时间的 HMAC-SHA256 比较来验证 Localpayment 的 x-Signature 请求头。”
测试虚拟账户
“演示如何在墨西哥创建虚拟账户，并在 Stage 模拟一笔转入。”
处理错误
“用 TypeScript 把 Localpayment 的状态码族映射为等待、修正、重试或冲正操作。”
面向智能体和 RAG
工具可以直接读取的纯文本
无需抓取 HTML，即可把文档提供给您自己的智能体、检索流水线或内部助手。
- llms.txt 是为大语言模型设计的文档索引
- 每个文档页面也都提供 Markdown 版本
- 两者均为公开内容，无需身份验证
# 机器可读的文档索引
curl https://docs.localpayment.com/llms.txt
# 任意文档页面的 Markdown 版本：在 URL 后加 .md
curl https://docs.localpayment.com/docs/webhooks.md安全使用 AI
AI 辅助集成的安全准则
AI 能提升效率，而这些习惯能保障您的集成和客户的安全。
绝不粘贴密钥
不要把 API 凭证、令牌和 Webhook 密钥放进提示词、聊天记录或截图中。
不用真实客户数据
在提示词和测试中使用虚构的姓名、证件和卡号。
默认它可能出错
AI 助手可能会编造字段或端点。请对照 API 参考核对每个请求。
合并前人工评审
像对待其他代码一样对待 AI 的输出：由作者以外的人评审并批准。
设计上只读
MCP 服务器只读取公开文档，无法转移资金，也无法访问您的账户。
先在 Stage 运行
生成的代码先在 Stage 用测试数据运行，再考虑进入生产环境。
AI 工具常见问题
MCP 服务器需要 API 密钥吗？
不需要。它是公开、只读的，只提供公开文档，永远无法访问您的凭证、账户或交易。
支持哪些工具？
支持远程 MCP 服务器的客户端，包括 Cursor、带 Copilot 的 VS Code、Claude、Windsurf、ChatGPT、Gemini CLI 和 JetBrains IDE。上述产品名称均为其各自所有者的商标，仅作兼容性说明。
AI 智能体能通过它发起支付吗？
不能。MCP 服务器只提供文档。支付始终通过经过身份验证的 API，并从您自己的服务器发起。
AI 生成的代码可以直接上生产吗？
默认不可以。请像对待手写代码一样进行评审、在 Stage 测试，并按上线检查清单执行。
什么是 llms.txt？
为大语言模型设计的纯文本文档索引。您的智能体可以先获取它，再在各页面 URL 后加 .md 加载对应的 Markdown 内容。
内部助手应使用 MCP 服务器还是 llms.txt？
在 IDE 中编码的人员使用 MCP 服务器；自建智能体、RAG 流水线或支持机器人则获取 llms.txt 和 Markdown 页面。许多团队两者都用。
两种接入方式
IDE 中的 MCP 服务器，或供自建智能体使用的 llms.txt
两者均公开、只读且无需认证。根据提问发生的位置来选择。
MCP 服务器：在你的 IDE 中
- 实时、逐问获取你的助手在编码时即时获取所需的确切文档页面。
- 支持的客户端Cursor、VS Code 与 Copilot、Claude、Windsurf、ChatGPT、Gemini CLI 和 JetBrains IDE。
- 适合日常开发基于真实契约生成请求、Webhook 处理器和错误处理。
llms.txt 与 Markdown：供自建智能体使用
- 一次请求获取完整索引获取 llms.txt，然后在任意页面 URL 末尾加上 .md 即可加载 Markdown 版本。
- 适配 RAG 和内部助手无需抓取 HTML，即可为检索流水线、支持机器人或集成智能体提供内容。
- 适合自动化QA 智能体、文档检查以及在 IDE 之外运行的工具。