​
Arquivos para LLMs

A documentação também publica arquivos em texto simples e JSON para uso por LLMs, assistentes de código e ferramentas de automação. Esses arquivos ajudam a consultar rapidamente guias, endpoints, services, ambientes e exemplos da API idCerberus.
Os links abaixo são arquivos estáticos. Ao clicar, o navegador abre o conteúdo do arquivo em uma nova página. Para usar em uma ferramenta de IA ou automação, copie a URL completa.

​
Arquivos disponíveis

​
Uso recomendado

Para dúvidas rápidas sobre a estrutura da documentação, use:
Para pedir ajuda de implementação, geração de curl, escolha de service ou explicação de fluxo, use:
Para gerar exemplos de request a partir dos services documentados, use:
Para análises mais completas ou perguntas que dependem de todo o conteúdo da documentação, use:
Para automações que precisam de dados estruturados, use:
Para busca rápida antes de abrir o contrato completo do service, use:
Para configurar um MCP ou agente com a lista de recursos recomendados, use:

​
Uso como base para MCP

Esses arquivos já servem como base para um MCP da documentação. A ideia é o MCP consultar os arquivos publicados e responder perguntas sobre services, payloads, exemplos e guias sem chamar a API idCerberus. Ordem recomendada:
  1. Use llms.txt como manifesto inicial.
  2. Use services-catalog.min.json para busca rápida por service, nome, categoria, campo ou tag.
  3. Use services-catalog.json para abrir o contrato completo do service.
  4. Use mcp-manifest.json para listar recursos, ferramentas sugeridas, regras de segurança e ordem de leitura.
  5. Use llms-api-reference.txt para payload, response resumido e exemplo por service.
  6. Use os arquivos examples/*.curl para devolver chamadas prontas.
  7. Use llms-full.txt quando precisar de contexto completo dos guias e da API Reference.
Um MCP da documentação deve ser somente leitura. Ele não precisa chamar HML, produção, banco ou endpoint real. Também não deve pedir token, client, secret, CPF, CNPJ ou imagem real.

​
Fluxo prático para usar no MCP

  1. Leia mcp-manifest.json para descobrir quais arquivos existem, em qual ordem usar e quais regras seguir.
  2. Busque primeiro em services-catalog.min.json para achar o service certo sem carregar contexto demais.
  3. Abra services-catalog.json quando precisar de alias de chamada, campos, tags, erros comuns, exemplo de payload e dicas para agente.
  4. Abra llms-api-reference.txt quando precisar explicar o contrato do service com mais texto.
  5. Use examples/*.curl quando a resposta precisar de uma chamada pronta para copiar.
  6. Use llms-full.txt só quando a pergunta depender do contexto completo dos guias.
Na prática, o MCP não precisa “adivinhar” nada. Primeiro ele encontra o service no catálogo, depois usa o guia certo para explicar payload, retorno e erro comum.

​
O que cada arquivo resolve

​
Prompts prontos

Use estes prompts como base quando quiser testar a documentação com uma IA ou montar um MCP mais direcionado. Escolher service
Montar curl
Explicar erro
OCR

​
Respostas que o MCP deve evitar

  • Não dizer que Face Index valida identidade definitiva. Ele busca correspondência na base de faces.
  • Não tratar fieldsOutput como contrato público.
  • Não prometer que OCR sempre extrai todos os campos.
  • Não inventar retorno de campo quando o campo não aparece na documentação.
  • Não pedir CPF, CNPJ, token, client, secret ou imagem real para montar exemplo.
  • Não sugerir chamada real em HML ou produção; esta base é somente leitura.
Exemplos de perguntas que essa base deve responder:
  • OCR: qual service usar para RG, CNH, cartão CNPJ ou comprovante de endereço?
  • CPF/CNPJ: qual payload mínimo para Receita Federal, score, risco ou cadastro?
  • Face: como testar SERVICE_FACE_INDEX e qual imagem usar?
  • Erro: o que significa Don't have access to the service ou onboardingStatus: ERROR?
  • Curl: como montar uma chamada de homologação sem usar dado real?

​
Exemplo de prompt