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MCP / AI 整合

把 ReBate Pay 的 MCP 伺服器加進 Claude、Cursor、VS Code 等 AI 開發工具，讓 AI 讀文件、查規格、操作沙盒資料並幫你寫好串接程式；高風險操作一定要你核准。

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ReBate Pay 提供標準的 MCP（Model Context Protocol）伺服器：https://YOUR-REBATEPAY-HOST/mcp（Streamable HTTP、JSON-RPC 2.0）。AI 開發工具連上後，可以直接讀取開發文件與 API 規格、查詢你的沙盒帳號資料、建立產品與付款連結、模擬付款，並依照整合指南幫你寫好串接程式。

Sandbox:AvailableProduction:Planned / Not availableMCP 伺服器只操作沙盒資料；正式環境上線前不會動到真實金流。

三步驟連線

  1. 1在主控台 開發者 → API 金鑰 建立一把沙盒金鑰（sk_test_…，需要 mcp:invoke 範圍，預設已包含）。
  2. 2把下面對應你工具的設定貼上，並把 sk_test_YOUR_KEY 換成你的金鑰（主控台 開發者 → MCP / AI 也有已填好網址的版本）。
  3. 3對 AI 說「幫我用 ReBate Pay 串接付款」。它會先呼叫 get_integration_guide 與 get_account，再開始寫程式。
claude mcp add --transport http rebatepay https://YOUR-REBATEPAY-HOST/mcp \
  --header "Authorization: Bearer sk_test_YOUR_KEY"
不帶金鑰也能連線，但只會看到文件類工具（查文件、API 規格、整合指南、錯誤碼、沙盒測試）。金鑰只放在你自己的電腦或伺服器，不要貼到公開的地方或程式碼庫。

工具一覽

類別工具執行方式
文件（免金鑰）search_docs、get_doc、list_api_operations、get_api_operation、get_integration_guide、lookup_error、get_sandbox_testing_guide唯讀
帳號get_account、customers_list/get、products_list、prices_list、subscriptions_list/get、payments_list/get、payment_links_list、checkouts_get、webhook_endpoints_list、webhook_events_list、usage_summary、entitlements_check、analytics_summary、onboarding_status唯讀
建立沙盒資料products_create、prices_create、customers_create、onboarding_draft_update寫入（直接執行）
高風險payment_links_create、subscriptions_create、refunds_create、sandbox_simulate_payment、onboarding_submit預覽 → 你在主控台核准 → `confirm_action`

伺服器也提供 resources（每個文件頁 rebatepay://docs/{slug} 與 rebatepay://openapi.json）和 prompts（integrate_rebatepay、add_subscription_billing、verify_webhooks），支援的 AI 工具可以直接選用。

高風險操作：一定要人核准

  1. 1AI 呼叫高風險工具（例如 refunds_create）時，不會執行，只回傳預覽與 confirm_token。
  2. 2操作會出現在主控台 開發者 → MCP / AI → 待核准的 AI 操作。你看過內容後按「核准」或「拒絕」（30 分鐘內有效）。
  3. 3核准後，AI 呼叫 confirm_action 帶上 confirm_token 才會真的執行；未核准時會收到 APPROVAL_REQUIRED，被拒絕時收到 APPROVAL_REJECTED。
  4. 4每個確認碼只能用一次；API 金鑰原本沒有的權限，AI 也無法透過 MCP 取得。
MCP 不會回傳任何密鑰：Webhook 簽章密鑰（whsec_…）只會在主控台建立端點時顯示一次，所以 Webhook 端點請在 開發者 → Webhooks 建立。AI 也不會、也不應該處理真實卡號——顧客一律在 ReBate Pay 的付款頁輸入卡片。

稽核

每一次 MCP 呼叫（包含預覽、核准、拒絕）都會留下稽核紀錄，參數與結果會先遮蔽敏感欄位。主控台 開發者 → MCP / AI 可以看到 AI 最近的操作。

不用 MCP：REST 版工具

同一組工具也能用一般 REST 呼叫（需要 mcp:invoke 範圍），適合你自己的 AI agent：

GET/api/Mcp/Tool— 列出工具、風險層級與所需範圍
POST/api/Mcp/Tool/Preview— 預覽；高風險工具會回傳一次性的 confirmToken
POST/api/Mcp/Tool/call— 執行唯讀／寫入工具
POST/api/Mcp/Tool/confirm— 帶 confirmToken 執行高風險工具
GET/api/Mcp/Execution— 工具執行紀錄

給 AI 工具的純文字文件索引：/llms.txt（每頁連結）與 /llms-full.txt（全部文件一次讀完）。

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