Разработка с Sugra API.

Первый вызов менее чем за минуту.

Зарегистрируйтесь, возьмите API-ключ на странице Settings и сделайте первый запрос. Каждый ответ LLM-ready из коробки.

# 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" } }

Дайте агенту спецификацию. Это и есть интеграция.

Укажите AI-агенту на sugra.ai/openapi.json, дайте ваш API-ключ, и он будет знать всё, что умеет Sugra. Каждый эндпоинт, каждый параметр, каждая схема ответа - описаны в типизированной спецификации OpenAPI 3.1 с единообразными Envelope-дженериками и семантическими полями meta. Никакой кастомной интеграции. Никакого написания tools. Никакого парсинга документации.

Когда пользователь задаёт кросс-доменный вопрос - "какой тренд CPI и как погода в зерновом поясе США влияет на цены зерна?" - агент, читающий спецификацию, выбирает нужные эндпоинты из 1476 доступных, вызывает их параллельно и собирает один обоснованный ответ из первоисточников. Данные центрального банка, наблюдения погоды, цены сырья - всё в одном LLM-ready конверте.

Никакого браузинга веба. Никакого просеивания блог-постов, форумных тредов и кешированных страниц. Никакого фильтра шума. Никаких выдуманных чисел. Только источник, временная метка, значение - и чистый путь от вопроса к ответу.

# 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.

Нативный MCP-сервер для Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini, xAI и любой MCP-совместимой IDE. Установите через pip install sugra-api-mcp или подключитесь к https://app.sugra.ai/mcp - один сервер, два транспорта. Для не-MCP агентов: OpenAI function-calling и Actions через OpenAPI 3.1.

Спецификация production-обогащённая: типизированные Envelope[T]-дженерики на 1476 эндпоинтах, описания в Markdown, глобальные схемы ошибок, безопасность APIKeyHeader, ссылки externalDocs.

Continue to topic.

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