> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://developers.oxylabs.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://developers.oxylabs.io/help-center/pt-br/dados-para-llms/do-you-deliver-data-in-an-llm-optimized-format.md).

# Vocês entregam dados em um formato otimizado para LLM?

Sim. [API da Web](https://developers.oxylabs.io/products/web-api) oferece duas maneiras de obter dados que os modelos podem usar sem reformatação manual.

### **Saída em Markdown**

Adicione `"output": ["markdown"]` à sua `/scrape` solicitação, e a Web API retorna o conteúdo da página como Markdown. Markdown é leve, fácil de ler e preserva a estrutura e a ênfase de uma página. Isso o torna uma boa opção para fragmentação, extração de metadados e pré-processamento em fluxos de trabalho de IA. Veja o [documentação do Scrape](https://developers.oxylabs.io/products/web-api/scrape) para todas as opções de saída.

### **servidor MCP**

Se você usa um agente de IA ou assistente de programação, pode conectá-lo à Web API por meio do nosso servidor oficial Model Context Protocol (MCP). O servidor oferece a qualquer cliente MCP, como Claude Code ou Cursor, ferramentas de busca, raspagem e extração que ele pode chamar diretamente, sem precisar escrever código de integração personalizado. Veja o [documentação do servidor MCP](https://developers.oxylabs.io/ai-workflows/mcp) para a configuração.


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://developers.oxylabs.io/help-center/pt-br/dados-para-llms/do-you-deliver-data-in-an-llm-optimized-format.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.