> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.qwoty.io/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Développer avec les LLMs

> Utilisez la documentation et les APIs Qwoty avec des assistants IA et des LLMs.

Vous pouvez utiliser des grands modèles de langage (LLMs) pour vous aider à créer des intégrations Qwoty. Cette page explique comment accéder à notre documentation dans des formats compatibles avec les LLMs et comment connecter des assistants IA directement à votre compte Qwoty.

## Utiliser la documentation avec les LLMs

### llms.txt

Le [fichier llms.txt](https://llmstxt.org) est un standard du secteur qui aide les LLMs à indexer le contenu efficacement, de la même manière qu'un sitemap aide les moteurs de recherche. Les outils IA utilisent ce fichier pour comprendre la structure de votre documentation et trouver le contenu pertinent.

Nous hébergeons automatiquement un fichier `llms.txt` qui répertorie toutes les pages disponibles : [docs.qwoty.io/llms.txt](https://docs.qwoty.io/llms.txt)

### skill.md

La [spécification skill.md](https://agentskills.io/specification) est un format structuré et lisible par les machines qui décrit ce que les agents IA peuvent accomplir avec Qwoty. Tandis que `llms.txt` indique aux agents où trouver des informations, `skill.md` leur indique quelles capacités sont disponibles, quelles entrées sont requises et quelles contraintes s'appliquent.

Nous hébergeons automatiquement un fichier `skill.md` : [docs.qwoty.io/skill.md](https://docs.qwoty.io/skill.md)

Les agents peuvent traiter ce fichier à l'aide de la [CLI skills](https://www.npmjs.com/package/skills) :

```bash theme={null}
npx skills add docs.qwoty.io/skill.md
```

### Serveur MCP de documentation

Le [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io) est un standard ouvert qui permet aux assistants IA de se connecter directement à des services externes. Lorsqu'ils sont connectés à notre serveur MCP de documentation, les outils IA peuvent effectuer des recherches dans notre documentation lors de la génération de réponses — fournissant des réponses plus précises que les recherches web génériques.

Connectez vos outils IA à notre serveur MCP de documentation à l'adresse `https://docs.qwoty.io/mcp` :

<Tabs>
  <Tab title="Claude">
    1. Accédez à la page [Connecteurs](https://claude.ai/settings/connectors) dans les paramètres Claude
    2. Sélectionnez **Ajouter un connecteur personnalisé**
    3. Ajoutez le nom du serveur (par ex., `qwoty-docs`) et l'URL : `https://docs.qwoty.io/mcp`
    4. Sélectionnez **Ajouter**
    5. Dans une conversation, ouvrez le menu de recherche et d'outils, puis sélectionnez le connecteur **qwoty-docs** pour l'activer
  </Tab>

  <Tab title="Claude Code">
    Exécutez la commande suivante pour ajouter le serveur MCP Qwoty Docs :

    ```bash theme={null}
    claude mcp add --transport http qwoty-docs https://docs.qwoty.io/mcp
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Cursor">
    1. Utilisez `Command` + `Shift` + `P` (`Ctrl` + `Shift` + `P` sous Windows) pour ouvrir la palette de commandes
    2. Recherchez "Open MCP settings"
    3. Sélectionnez **Ajouter un MCP personnalisé** pour ouvrir le fichier `mcp.json`
    4. Configurez le serveur :

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "qwoty-docs": {
          "url": "https://docs.qwoty.io/mcp"
        }
      }
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="VS Code">
    1. Créez un fichier `.vscode/mcp.json` dans votre projet
    2. Configurez le serveur :

    ```json theme={null}
    {
      "servers": {
        "qwoty-docs": {
          "type": "http",
          "url": "https://docs.qwoty.io/mcp"
        }
      }
    }
    ```
  </Tab>
</Tabs>