Construya con Sugra API.

Primera llamada en menos de un minuto.

Regístrese, tome su clave API desde la página de Settings y haga su primera petición. Cada respuesta es LLM-ready desde el primer momento.

# GET US CPI - last 3 observations
curl -H "x-api-key: sugra_ao1_..." \
     "https://sugra.ai/api/fred/us/cpi?mode=last_n&n=3"

import httpx

r = httpx.get(
    "https://sugra.ai/api/fred/us/cpi",
    params={"mode": "last_n", "n": 3},
    headers={"x-api-key": "sugra_ao1_..."},
)
payload = r.json()
print(payload["data"], payload["meta"]["data_time"])

const res = await fetch(
  "https://sugra.ai/api/fred/us/cpi?mode=last_n&n=3",
  { headers: { "x-api-key": "sugra_ao1_..." } }
);
const { data, meta } = await res.json();
console.log(data, meta.data_time);

{ "data": [ ... ], "meta": { "source", "data_time", "unit_type", "cached", "fallback_used" } }

Pase la spec a un agente. Esa es la integración.

Apunte un agente de IA a sugra.ai/openapi.json, dele su clave API, y conoce todo lo que Sugra puede hacer. Cada endpoint, cada parámetro, cada schema de respuesta - descrito en una especificación OpenAPI 3.1 tipada con genéricos Envelope consistentes y campos meta semánticos. Sin integración personalizada. Sin escribir tools. Sin parsear documentación.

Cuando un usuario hace una pregunta que cruza dominios - "¿cuál es la tendencia del CPI, y cómo afecta el clima en el cinturón agrícola US a los precios del grano?" - un agente leyendo la spec elige los endpoints correctos de los 1476 disponibles, los llama en paralelo, y ensambla una respuesta fundamentada desde fuentes primarias. Datos de bancos centrales, observaciones meteorológicas, precios de commodities - todo en el mismo envelope LLM-ready.

Sin navegar la web. Sin filtrar entradas de blog, hilos de foros y páginas en caché obsoletas. Sin filtrar el ruido. Sin números alucinados. Solo la fuente, el timestamp, el valor - y un camino limpio de la pregunta a la respuesta.

# Give an agent everything it needs to know:
export SUGRA_SPEC="https://sugra.ai/openapi.json"
export SUGRA_KEY="sugra_ao1_..."

# Ask a cross-domain question:
agent.ask("How is US inflation trending, and what is
           the weather doing to Midwest grain prices?")

# Agent picks endpoints automatically from 1476:
GET /api/fred/us/cpi                -> CPI series + data_time
GET /api/weather/forecast           -> Iowa, Illinois, Nebraska
GET /api/commodities/grains/corn    -> prices + source

# One grounded answer. Primary sources. Clean path
# from question to answer.

Servidor MCP nativo para Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini, xAI, y cualquier IDE habilitado para MCP. Instale con pip install sugra-api-mcp o conéctese a https://app.sugra.ai/mcp - mismo servidor, dos transportes. Para agentes no-MCP: function-calling de OpenAI y Actions vía OpenAPI 3.1.

La spec está enriquecida para producción: genéricos Envelope[T] tipados en 1476 endpoints, descripciones Markdown, schemas de error globales, seguridad APIKeyHeader, enlaces externalDocs.

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