Construa com Sugra API.

Primeira chamada em menos de um minuto.

Registre-se, pegue sua chave da API na página Settings e faça sua primeira requisição. Cada resposta é LLM-ready desde o início.

# 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" } }

Entregue a spec a um agente. Essa é a integração.

Aponte um agente de IA para sugra.ai/openapi.json, dê a ele sua chave da API, e ele saberá tudo que Sugra pode fazer. Cada endpoint, cada parâmetro, cada schema de resposta - descrito em uma especificação OpenAPI 3.1 tipada com genéricos Envelope consistentes e campos meta semânticos. Sem integração personalizada. Sem escrever tools. Sem parsear documentação.

Quando um usuário faz uma pergunta que cruza domínios - "qual é a tendência do CPI, e como o clima no cinturão agrícola US está afetando os preços de grãos?" - um agente lendo a spec escolhe os endpoints corretos entre os 1476 disponíveis, os chama em paralelo e monta uma resposta fundamentada a partir de fontes primárias. Dados de bancos centrais, observações meteorológicas, preços de commodities - tudo no mesmo envelope LLM-ready.

Sem navegar pela web. Sem filtrar posts de blog, threads de fórum e páginas em cache desatualizadas. Sem filtrar o ruído. Sem números alucinados. Apenas a fonte, o timestamp, o valor - e um caminho limpo da pergunta à resposta.

# 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 e qualquer IDE habilitado para MCP. Instale com pip install sugra-api-mcp ou conecte-se a https://app.sugra.ai/mcp - mesmo servidor, dois transportes. Para agentes não-MCP: function-calling da OpenAI e Actions via OpenAPI 3.1.

A spec é enriquecida para produção: genéricos Envelope[T] tipados em 1476 endpoints, descrições Markdown, schemas de erro globais, segurança APIKeyHeader, links externalDocs.

Continue to topic.

Six platform topics and the seven-direction product family. The current section is highlighted - pick where to go next.