--- title: Funciones de IA description: Capacidades de IA integradas — widget de chat, endpoints listos para LLM y herramientas MCP para consultar tus docs. url: https://docs.thally.io/es/guides/ai-features --- # Funciones de IA Capacidades de IA integradas — widget de chat, endpoints listos para LLM y herramientas MCP para consultar tus docs. Thally incluye un conjunto de funciones nativas de IA que hacen que tu documentación sea consumible por sistemas de IA y ofrecen a tus usuarios una experiencia de preguntas y respuestas potenciada por IA. --- ## Widget de chat con IA Añade un botón de chat flotante a tu sitio de documentación que permite a los usuarios hacer preguntas y obtener respuestas basadas en tu documentación real — impulsado por Claude. ### Actívalo Añade `"ai": { "chat": true }` a tu `docs.json`: ```json { "ai": { "chat": true }, "tabs": [...] } ``` Luego configura tu clave de API de Anthropic en `.env.local`: ```bash ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... ``` Eso es todo. Aparece un botón de chat en la esquina inferior derecha de tu sitio de documentación. Los usuarios hacen clic, hacen una pregunta y obtienen una respuesta en streaming obtenida de tu documentación. ### Cómo funciona Cuando un usuario envía un mensaje, la ruta `/api/chat`: 1. Carga el contenido completo de todas tus páginas de documentación (igual que `/llms-full.txt`) 2. Lo envía como contexto a `claude-haiku-4-5` junto con el mensaje del usuario 3. Transmite la respuesta de vuelta al widget Las respuestas están basadas en tu documentación. Si la respuesta no está ahí, Claude lo indica en lugar de adivinar. > **Costo:** El widget de chat usa `claude-haiku-4-5` — el modelo más rápido y asequible de Anthropic. Cada respuesta cuesta una fracción de centavo. > **Límite de velocidad:** La ruta de chat aplica un límite de velocidad simple de 10 solicitudes por minuto por IP. No se requiere Redis ni ningún servicio externo. --- ## Endpoints listos para LLM Thally expone automáticamente tu documentación en formatos optimizados para el consumo por IA. Estos endpoints son accesibles públicamente y pueden ser referenciados por cualquier herramienta de IA que admita la carga de contexto basada en URL. ### `/llms.txt` Un resumen conciso y estructurado de toda tu documentación — enlaces a cada página, organizados por pestaña y grupo. Sigue el estándar [llmstxt.org](https://llmstxt.org). ``` GET /llms.txt ``` Úsalo cuando quieras que las herramientas de IA descubran e indexen lo que cubre tu documentación. ### `/llms-full.txt` El contenido completo de cada página de documentación en un único archivo de texto plano — sin JSX, listo para las ventanas de contexto de LLM. ``` GET /llms-full.txt ``` Úsalo como prompt de sistema o documento de contexto al construir funciones de IA sobre tu documentación. ### `/api/docs/[slug]` Sirve una única página de documentación como Markdown limpio con frontmatter YAML. Útil para el acceso programático a páginas individuales. ``` GET /api/docs/guides/private-docs ``` Respuesta: ```markdown --- title: Authentication description: How to authenticate requests to the API. url: https://docs.example.com/guides/private-docs --- # Authentication ...page content... ``` --- ## Herramientas MCP para consultar documentación El servidor `@thallylabs/mcp` incluye tres herramientas que permiten a los agentes de IA buscar y leer tu documentación como contexto. ### `search_docs` Busca en todas las páginas por palabra clave y devuelve resultados clasificados. ``` Search the acme-docs project for anything about rate limiting ``` Los resultados se puntúan por calidad de coincidencia en el título (3 pts), descripción (2 pts), palabras clave (2 pts) y contenido del cuerpo. ### `read_page` Lee el contenido completo de una sola página por su ID. ``` Read the "guides/api-reference-setup" page from the acme-docs project ``` ### `get_context` Devuelve la documentación más relevante para un tema dado, ajustándose a un presupuesto de tokens. Esta es la herramienta adecuada cuando quieres responder una pregunta usando tu documentación como base de conocimiento. ``` Get context from acme-docs about the webhook authentication flow, up to 4000 tokens ``` Consulta [Servidor MCP](/guides/mcp-server) para instrucciones de configuración y la referencia completa de herramientas.