Crunch & Munch
Para desarrolladores y agentes de IA
Crunch & Munch publica su catálogo de barras móviles como datos machine-readable — vía REST y vía MCP — para que agentes de IA (Claude, ChatGPT y similares) puedan consultarlo directamente en lugar de adivinar a partir de la página visual.
API REST
Tres operaciones de solo lectura, documentadas en /openapi.json (OpenAPI 3.1, cada operación con operationId, tipos y respuestas de error):
GET /api/v1/services(listServices) — catálogo, filtrable por?category=.GET /api/v1/services/{id}(getService) — detalle completo de una barra.POST /api/v1/quote-link(buildQuoteLink) — arma el link de WhatsApp con la cotización.
curl https://crunch-munch-web.vercel.app/api/v1/services?category=bebidas
curl https://crunch-munch-web.vercel.app/api/v1/services/coffee-bar
curl -X POST https://crunch-munch-web.vercel.app/api/v1/quote-link \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"serviceIds":["coffee-bar"]}'Los errores siempre son JSON con código, mensaje y sugerencia de corrección — nunca una página HTML:
{
"error": {
"code": "SERVICE_NOT_FOUND",
"message": "No existe una barra con id \"xyz\".",
"hint": "Usa GET /api/v1/services para ver los ids válidos."
}
}Servidor MCP
Exponemos un servidor Model Context Protocol por Streamable HTTP, sin autenticación, con tres herramientas equivalentes a la API REST: list_services, get_service y build_quote_link.
Endpoint: https://crunch-munch-web.vercel.app/api/mcp — también responde en /.well-known/mcp (mismo handshake por POST; un GET ahí devuelve un manifiesto de descubrimiento en JSON).
Configuración para un cliente MCP (Claude Desktop, Cursor, etc.):
{
"crunch-munch": {
"url": "https://crunch-munch-web.vercel.app/api/mcp"
}
}Otros recursos machine-readable
- /llms.txt — índice del sitio para LLMs, con guía de cuándo usarnos.
- /.well-known/mcp — manifiesto de descubrimiento del servidor MCP.
- /sitemap.xml — mapa del sitio.
- Contenido en markdown por negociación de
Accept:curl -H "Accept: text/markdown" https://crunch-munch-web.vercel.app/