Para Agentes de IA y LLMs

Especificaciones legibles por máquina y archivos de contexto para integrar RaxyProxy en Claude, Cursor, ChatGPT y otras herramientas de IA.

RaxyProxy publica un skill de Claude Code y documentación legible por máquina para su uso con Claude, Cursor, ChatGPT y herramientas automatizadas.

Claude Code Skill

Instala el skill raxyproxy skill into Claude Code, Cursor, Gemini CLI, or any agent that supports the Agent Skills estándar:

terminal

npx skills add raxyproxy/skills

Luego establece tu clave API (obtenla en API Keys):

terminal

export RAXYPROXY_API_KEY="raxy_..."

El skill enseña a tu agente cómo generar cadenas de proxy, listar tus paquetes, aplicar geo-targeting y usar sesiones sticky — todo llamando a la API de RaxyProxy con tu clave. Invócalo con /raxyproxy o deja que el agente lo detecte automáticamente desde tu prompt.

Ejemplo de prompt

“Using RaxyProxy rotating IPs from the US, UK, and Germany, scrape these 100 product pages, extract prices, retry any 429s with a fresh IP, and output a CSV.”

Especificaciones legibles por máquina

Archivo	Formato	Mejor para
`/llms.txt`	Texto plano	Contexto completo del producto — precios, tipos de proxy, formato de conexión
`/llms-api.md`	Markdown	Referencia de la API REST — Proyectos de Claude, reglas de Cursor, prompts del sistema
`/llms-api.txt`	Texto plano	Mismo contenido, alternativa en texto plano
`/openapi.json`	OpenAPI 3.0 JSON	Postman, Swagger UI, generadores de SDK

llms.txt

https://raxyproxy.com/llms.txt

Un documento de contexto en texto plano que sigue la convención web llms.txt (análogo a robots.txt — el nombre está fijado por el estándar). Pégalo como instrucción de un Proyecto de Claude o contexto de espacio de trabajo IDE para darle al modelo conocimiento completo de los tipos de proxy de RaxyProxy, precios, sintaxis de geo-targeting y formato de conexión.

llms-api.md / llms-api.txt

https://raxyproxy.com/llms-api.md

Una referencia formateada en Markdown que cubre cada endpoint de la API REST — parámetros, formas de respuesta, cadenas de formato proxy, códigos de error y reglas de geo-targeting. Optimizado para eficiencia de tokens. Úsalo como documento de un Proyecto de Claude, una regla de Cursor o pégalo directamente en una conversación.

.cursorrules

# RaxyProxy API reference — fetched from llms-api.md
@https://raxyproxy.com/llms-api.md

Proyectos de Claude

En Claude.ai → Projects, add https://raxyproxy.com/llms-api.md como documento del proyecto. Claude tendrá la referencia completa de la API disponible en cada conversación de ese proyecto sin necesidad de pegarla cada vez.

openapi.json

https://raxyproxy.com/openapi.json

Especificación completa de OpenAPI 3.0. Impórtala en:

Postman / Insomnia — importa la URL directamente para generar una colección
Swagger UI — pega la URL para obtener documentación interactiva
openapi-generator-cli — genera clientes tipados en cualquier lenguaje
Claude / ChatGPT custom actions — referencia como esquema de API

Uso con Claude y Cursor

fetch-specs.sh

# Download for local use
curl -o llms-api.md  https://raxyproxy.com/llms-api.md
curl -o openapi.json https://raxyproxy.com/openapi.json

Para pipelines de agentes de IA que necesitan credenciales de proxy en tiempo de ejecución, obtén /llms.txt una vez al inicio — contiene el formato de conexión completo, la sintaxis de geo-targeting y las reglas de facturación para que el agente pueda construir cadenas de proxy sin búsquedas adicionales. Las credenciales están disponibles en tu página de claves API.

← Anterior

Solución de problemas