LLM を使用して Stripe で構築する

Stripe 実装ワークフローで LLM を使用します。

代わりに、大規模言語モデル (LLM) を使用して Stripe システムの構築を支援することができます。Stripe では、開発中に LLM を使用する場合のツールセットとベストプラクティスを提供しています。

URL の末尾に .md を追加することで、すべてのドキュメントにプレーンテキストのマークダウンファイルとしてアクセスできます。たとえば、このページ自体のプレーンテキストバージョンは https://docs.stripe.com/building-with-llms.md にあります。

これにより、AI ツールとエージェントがコンテンツを消費し、ドキュメントのコンテンツ全体をコピーして LLM に貼り付けることができます。この形式は、次の理由により、HTML や JavaScript でレンダリングされたページから、スクレイピングまたはコピーするよりも適しています。

また、AI ツールとエージェントにプレーンテキストバージョンのページを取得する方法を指示する /llms.txt ファイルもホストしています。/llms.txt ファイルは、ウェブサイトやコンテンツを LLM にとってよりアクセスしやすくするための新しい標準です。

Stripe Model Context Protocol(MCP) は、AIエージェントがStripe APIとやり取りし、Stripeのナレッジベース(ドキュメントやサポート記事など) を検索するために使用できるツールのセットを定義します。

これらのコードエディタエージェントは自動的にツールを検出し、関連するツールを呼び出します。詳細については、MCP ドキュメントをご覧ください。

Visual Studio Code ユーザーの場合は、Stripe VS Code 拡張機能をインストールして AI アシスタントにアクセスできます。

Stripe AI アシスタントを使用して、次のことができます。

Stripe AI アシスタントを使ってみるには、以下の手順に従います。

Stripe VS Code 拡張プログラムがインストールされていることを確認してください。
Stripe 拡張プログラムの UI に移動する
AI アシスタントで質問するをクリックします。
- Copilot ユーザーの場合は、Copilot チャットが開き、そこで @stripe への @-mention 機能を実行できます。入力フィールドで @stripe に続けて質問を入力して、Stripe 専任のアシスタントに話しかけます。
- Copilot ユーザーでない場合はチャット UI が開き、ここで Stripe LLM に直接話しかけることができます。

エージェントソフトウェアを構築している場合、エージェントの機能に Stripe の機能を追加するための SDK が用意されています。たとえば、SDK を使用すると、次のことができます。