Pour les agents IA et les LLMs
Spécifications lisibles par machine et fichiers de contexte pour intégrer RaxyProxy dans Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres outils IA.
RaxyProxy publie un skill Claude Code et de la documentation lisible par machine pour une utilisation avec Claude, Cursor, ChatGPT et les outils automatisés.
Claude Code Skill
Installez le skill raxyproxy skill into Claude Code, Cursor, Gemini CLI, or any agent that supports the Agent Skills standard :
npx skills add raxyproxy/skillsDéfinissez ensuite votre clé API (obtenez-la depuis API Keys) :
export RAXYPROXY_API_KEY="raxy_..."Le skill apprend à votre agent comment générer des chaînes proxy, lister vos packages, appliquer le geo-targeting et utiliser les sessions sticky — le tout en appelant l'API RaxyProxy avec votre clé. Invoquez-le avec /raxyproxy ou laissez l'agent le détecter automatiquement depuis votre prompt.
Exemple 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.”
Spécifications lisibles par machine
| Fichier | Format | Idéal pour |
|---|---|---|
/llms.txt | Texte brut | Contexte produit complet — tarifs, types de proxy, format de connexion |
/llms-api.md | Markdown | Référence API REST — Projets Claude, règles Cursor, prompts système |
/llms-api.txt | Texte brut | Même contenu, alternative en texte brut |
/openapi.json | OpenAPI 3.0 JSON | Postman, Swagger UI, générateurs de SDK |
llms.txt
https://raxyproxy.com/llms.txt
Un document de contexte en texte brut suivant la convention web llms.txt (analogue à robots.txt — le nom est fixé par le standard). Collez-le comme instruction d'un Projet Claude ou contexte d'espace de travail IDE pour donner au modèle une connaissance complète des types de proxy RaxyProxy, des tarifs, de la syntaxe de geo-targeting et du format de connexion.
llms-api.md / llms-api.txt
https://raxyproxy.com/llms-api.md
Une référence au format Markdown couvrant chaque endpoint de l'API REST — paramètres, formes de réponse, chaînes de format proxy, codes d'erreur et règles de geo-targeting. Optimisé pour l'efficacité des tokens. Utilisez-le comme document de Projet Claude, règle Cursor ou collez-le directement dans une conversation.
# RaxyProxy API reference — fetched from llms-api.md
@https://raxyproxy.com/llms-api.mdProjets Claude
Dans Claude.ai → Projects, add https://raxyproxy.com/llms-api.md comme document de projet. Claude aura la référence complète de l'API disponible dans chaque conversation de ce projet sans que vous ayez besoin de la coller à chaque fois.
openapi.json
https://raxyproxy.com/openapi.json
Spécification OpenAPI 3.0 complète. Importez-la dans :
- Postman / Insomnia — importez l'URL directement pour générer une collection
- Swagger UI — collez l'URL pour obtenir des docs interactifs
- openapi-generator-cli — générez des clients typés dans n'importe quel langage
- Claude / ChatGPT custom actions — référencer comme schéma API
Utilisation avec Claude & Cursor
# Download for local use
curl -o llms-api.md https://raxyproxy.com/llms-api.md
curl -o openapi.json https://raxyproxy.com/openapi.jsonPour les pipelines d'agents IA qui ont besoin de credentials proxy à l'exécution, récupérez /llms.txt une fois au démarrage — il contient le format de connexion complet, la syntaxe de geo-targeting et les règles de facturation pour que l'agent puisse construire des chaînes proxy sans recherches supplémentaires. Les credentials sont disponibles depuis votre page de clés API.