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 1698 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 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.

Servidor MCP nativo para Claude, Claude Code, ChatGPT, Codex, Grok, Cursor, Antigravity, GitHub Copilot, VS Code, Zed, Cline, Continue e qualquer cliente MCP. Instale com pip install sugra-api-mcp ou conecte-se a https://mcp.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 1698 endpoints, descrições Markdown, schemas de erro globais, segurança APIKeyHeader, links externalDocs.

Continue to topic.

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