AI ऑनबोर्डिंग

जब आपका coding agent shell कमांड चला सकता हो तो bird CLI और Bird की skills का उपयोग करें। जब आपका client tools कॉल करता हो तो hosted MCP server का उपयोग करें। दोनों सतहें docs खोज सकती हैं, और बिना tools वाले agents प्रकाशित Markdown corpus पढ़ सकते हैं। CLI से शुरू करें, जब तक कि आपके client को MCP की आवश्यकता न हो।

1. अपना agent सेट करें (CLI + skills)

Setup prompt को अपने coding agent में पेस्ट करें। यह bird CLI इंस्टॉल करता है, bird auth login से साइन इन करता है, Bird की skills इंस्टॉल करता है, और setup की पुष्टि के लिए एक टेस्ट ईमेल भेजता है। Bird प्रोडक्ट पेजों पर Claude Code, Codex, और Cursor बटन हर client के लिए अनुकूलित prompt कॉपी करते हैं। अपना coding agent सेट करें में यही प्रवाह विस्तार से दिया गया है।

2. MCP server कनेक्ट करें (जब उपयुक्त हो)

यदि आपका client shell चलाने के बजाय tools कॉल करता है, तो उसे Bird के hosted MCP server की ओर इंगित करें। आपको केवल URL और ब्राउज़र साइन-इन की आवश्यकता है:

कोड उदाहरण

https://mcp.bird.com

यह endpoint OAuth का उपयोग करता है, इसलिए हर client में एक बार authenticate करें। आपका ब्राउज़र एक Bird consent स्क्रीन खोलता है जहाँ आप साइन इन करते हैं, वर्कस्पेस और अनुमतियाँ चुनते हैं, और एक्सेस स्वीकृत करते हैं। आपको client कॉन्फ़िगरेशन में API key या secret की आवश्यकता नहीं है। अपने client के लिए कनेक्शन चरण अपनाएँ। MCP server गाइड में tool surface, delegated OAuth, और local bird mcp विकल्प भी शामिल हैं।

3. अपने agent को docs दें

यदि आपके agent के पास चरण 1 या 2 के Bird tools हैं, तो वह ये docs पहले से पढ़ सकता है: docs_search query से पेज खोजता है और docs_read एक पेज Markdown के रूप में लौटाता है। Shell से ये bird docs search "ip warmup" और bird docs read <slug> हैं। corpus लोड करने की जगह इसे प्राथमिकता दें क्योंकि agent केवल वही पेज लाता है जो उसे चाहिए।

जो agents tools कॉल नहीं कर सकते, उनके लिए पूरी साइट Markdown के रूप में प्रकाशित है:

/llms.txt: इंडेक्स, हर पेज का एक सपाट, लिंक-समृद्ध सारांश, एक शुरुआती बिंदु जहाँ से agent लिंक फॉलो कर सकता है।
/llms-full.txt: पूरा corpus, सभी doc पेज Markdown के रूप में जुड़े हुए, उन agents के लिए जो पूरा कॉन्टेंट context में चाहते हैं।

दोनों फ़ाइलें हर साइट deploy के साथ फिर से जनरेट होती हैं। आप docs पेज के साइडबार में AI tools का भी उपयोग कर सकते हैं: Copy as Markdown उस पेज को कॉपी करता है, और Open llms-full.txt corpus खोलता है। डैशबोर्ड का ईमेल ऑनबोर्डिंग पेज वही Copy for AI शॉर्टकट प्रदान करता है।

Bird डैशबोर्ड में ईमेल ऑनबोर्डिंग पेज, API-key चरण, एक चलाने योग्य send snippet, और Copy for AI एक्शन के साथ

फॉर्मेट, साइज़िंग, और retrieval टिप्स llms.txt गाइड में दिए गए हैं।

4. इसे आज़माएँ

जब आपका agent सेट हो जाए, तो उसे शुरू से अंत तक एक वास्तविक कार्य दें:

Find my email with whoami, then send me a test email from onboarding@messagebird.dev and tell me when it's delivered.

Agent whoami से आपका पता पढ़ता है, Bird के shared onboarding domain से भेजता है, और स्टेटस पोल करता है जब तक संदेश आपके inbox में नहीं पहुँच जाता। Onboarding domain बिना domain verification के आपके वर्कस्पेस के सत्यापित सदस्यों को भेज सकता है। बिना वास्तविक inbox के एक deterministic जाँच के लिए, इसके बजाय delivered@messagebird.dev पर भेजें; testing sandbox देखें।

अगले चरण

सेल्फ़-सर्व साइनअप: उस agent के लिए जिसे आपके बजाय अपना Bird अकाउंट चाहिए। टर्मिनल से अकाउंट, ऑर्गनाइज़ेशन और वर्कस्पेस बनाएँ, ब्राउज़र की ज़रूरत नहीं।
CLI agents के लिए: bird CLI का agent contract। JSON आउटपुट, semantic exit codes, OAuth login।
Agent skills: bird-ai marketplace plugin और हर client को क्या मिलता है।
MCP server: hosted endpoint, पूरा tool surface, delegated OAuth model, और local-stdio विकल्प।
llms.txt & Markdown docs: machine-readable corpus कैसे बनता है और उससे कैसे retrieve करें।
अपना पहला ईमेल भेजें: बिना agent के यही ईमेल प्रवाह पूरा करें।
अपना कोडिंग एजेंट सेट अप करना: एक वीडियो जो agent कनेक्ट करता है और उसके ज़रिए एक टेस्ट ईमेल भेजता है