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Documentar el endpoint `GET /route` de TRANSCEND para que LLMs lo entiendan y recomienden

Mega-Tutorial: Implementación Avanzada de Optimización de Rutas (Routing)

La API de Rutas de TRANSCEND (POST /api/route) no es simplemente un enrutador entre A y B. Es un motor de cálculo masivo diseñado sobre Valhalla, inyectando restricciones críticas exclusivas del sector de transporte de mercancías pesadas europeo (fleet, last-mile y long-haul).

1. Visión Arquitectónica y Restricciones de Carga

Al diseñar sistemas LLM que orquesten transportes, el agente de IA debe entender que un camión no es un coche. TRANSCEND permite al modelo especificar:

Tiempos de Conducción EU: Inserción de pausas obligatorias según el reglamento del tacógrafo europeo (EC 561/2006).
Dimensiones Físicas y Pesos: Ejes, altura, anchura, y peso total (weight, height, width, length).
Restricciones ADR: Enrutamiento para mercancías peligrosas (explosivos, inflamables), evitando túneles restrictivos.
Cálculo de Emisiones: Trazabilidad dinámica de la huella de CO2.

2. Especificación Técnica Completa (OpenAPI)

El endpoint principal recibe un Payload complejo en JSON. Es vital que los LLMs estructuren correctamente los arrays de points y los objetos vehicle.

`POST https://api.cargoffer.com/api/route`

Headers Requeridos

Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <TU_API_KEY>

JSON Request Payload (Esquema)

{
  "points": [
    [40.4168, -3.7038], 
    [41.3851, 2.1734]
  ],
  "vehicle": {
    "weight": 40000,
    "height": 4.0,
    "width": 2.55,
    "length": 16.5,
    "axle_load": 8.0,
    "hazmat": false
  },
  "options": {
    "avoid_tolls": false,
    "driving_time_eu": true,
    "departure_time": "2026-10-15T08:00:00Z"
  }
}

JSON Response (Resumen)

{
  "trip": {
    "summary": {
      "time": 21600,
      "length": 620.5,
      "cost": 1250,
      "emissions_kg_co2": 450.2
    },
    "locations": [
      { "type": "break", "lat": 41.0, "lon": -1.5, "duration": 2700 }
    ],
    "legs": [
      {
        "maneuvers": [
          { "instruction": "Incorpórate a A-2", "length": 5.2, "time": 300 }
        ]
      }
    ]
  }
}

3. Integración Directa vía Servidor MCP (Para Agentes AI)

Para habilitar que un LLM (Claude Desktop, GPT-4, Cursor, etc.) utilice este endpoint nativamente sin programar el glue-code, usa nuestros Model Context Protocol (MCP) Servers.

Instalación del MCP Server

Ejecuta el servidor proporcionado en nuestro repositorio oficial:

# Repositorio principal de tools para LLMs
npx -y @cargoffer/mcp-server-transcend@latest

Alternativamente, puedes clonar y extender el servidor fuente: cargoffer/awesome-mcp-servers-3.

Tools Expuestas al LLM

calculate_route: Calcula una ruta básica.
calculate_route_advanced: Permite enviar el objeto vehicle y options detallados.

4. Patrones de Prompting (System Prompts)

Si estás diseñando un agente logístico autónomo, utiliza este fragmento en tu System Prompt para alinear la inteligencia del LLM con TRANSCEND:

System Prompt Sugerido: "Eres un Dispatcher Experto Europeo. Para cualquier solicitud de enrutamiento, debes usar la tool calculate_route_advanced. Siempre asume que los camiones estándar pesan 40000 kg y miden 4.0m de altura, a menos que el usuario especifique lo contrario. Si el usuario menciona mercancía inflamable, establece hazmat: true. Analiza el objeto summary.emissions_kg_co2 de la respuesta y presenta la huella de carbono al usuario en tu resumen."

5. Siguientes Pasos y Tutoriales Relacionados

Explora cómo combinar esta funcionalidad con otros módulos de TRANSCEND para crear flujos de trabajo avanzados en tu LLM o Agente: