Sugra API로 빌드하십시오.

1분 안에 첫 호출.

등록하고, Settings 페이지에서 API 키를 받고, 첫 요청을 보내십시오. 모든 응답이 기본적으로 LLM-ready입니다.

# 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" } }

에이전트에게 스펙을 건네십시오. 그것이 통합입니다.

AI 에이전트를 sugra.ai/openapi.json으로 향하게 하고 API 키를 건네면, 에이전트는 Sugra가 할 수 있는 모든 것을 알게 됩니다. 모든 엔드포인트, 모든 매개변수, 모든 응답 스키마가 일관된 Envelope 제네릭과 의미 있는 meta 필드를 갖춘 타입 지정된 OpenAPI 3.1 스펙에 기술되어 있습니다. 사용자 정의 통합 없음. tool 작성 없음. 문서 파싱 없음.

사용자가 도메인을 가로지르는 질문 - "CPI 추세는 어떠하며, 미국 농업 지대의 날씨가 곡물 가격에 어떻게 영향을 미치는가?" - 을 던질 때, 스펙을 읽는 에이전트는 사용 가능한 1698개 중에서 적절한 엔드포인트를 선택하고 병렬로 호출하여 1차 출처에서 하나의 근거 있는 답을 조립합니다. 중앙은행 데이터, 기상 관측, 원자재 가격이 모두 동일한 LLM-ready 봉투에 담깁니다.

웹 브라우징 없음. 블로그 글, 포럼 스레드, 오래된 캐시 페이지를 뒤지지 않음. 잡음 필터링 없음. 환각 수치 없음. 출처, 타임스탬프, 값 - 그리고 질문에서 답까지의 깔끔한 경로뿐입니다.

# 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 1698:
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.

네이티브 MCP 서버 - Claude, Claude Code, ChatGPT, Codex, Grok, Cursor, Antigravity, GitHub Copilot, VS Code, Zed, Cline, Continue 및 모든 MCP 클라이언트용. pip install sugra-api-mcp으로 설치하거나 https://mcp.sugra.ai/mcp에 연결하십시오 - 같은 서버, 두 가지 트랜스포트. 비-MCP 에이전트의 경우: OpenAI function-calling과 OpenAPI 3.1 기반 Actions.

스펙은 프로덕션 수준으로 보강되어 있습니다: 1698개 엔드포인트의 타입 지정된 Envelope[T] 제네릭, Markdown 설명, 글로벌 오류 스키마, APIKeyHeader 보안, externalDocs 링크.

Continue to topic.

Six platform topics and the seven directions of Sugra Data. The current section is highlighted - pick where to go next.