Unif API DocsQuickstart
Verbinde UnifAPI mit deinem Agenten und mache denselben Public-Data-Aufruf dann über HTTP, wenn du den Workflow produktisierst.
Nutze UnifAPI in der Reihenfolge, die die meisten Nutzer benötigen: Verbinde deinen KI-Client mit dem Public-Data-MCP-Server, führe einen Agenten oder Skill aus, melde dich an, wenn Live-Public-Data-Tools Workspace-Credits benötigen, und nutze dann HTTP, wenn du den Workflow produktisieren willst.
Option A: Verbinde deinen Agenten
Füge den Public-Data-MCP-Server hinzu — read-only, OAuth, kein API key — und füge die Agent Skills mit npx skills add hinzu. Die Open-Source-Agenten und -Skills liegen unter github.com/unifapi-agent/agents.
Verbinde deinen Agenten
Nutze den Pfad für deinen Client. Jeder verdrahtet den gehosteten MCP-Server für Live-Data; füge die Agent
Skills mit npx skills add unifapi-agent/agents hinzu.
Füge einen Prompt ein (Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, Goose, Hermes — jeder Agent, der seine eigenen MCP-Server verwaltet). Füge dies ein, und es fügt den Server hinzu und führt die OAuth-Anmeldung aus:
Install the UnifAPI MCP server for me at https://mcp.unifapi.com — a remote
(streamable HTTP) MCP server. It uses OAuth, read-only public data, no API key.Web-Connector (Claude, ChatGPT, Perplexity, Grok): Füge einen Custom Connector hinzu, der auf
https://mcp.unifapi.com zeigt, und autorisiere über OAuth. ChatGPT benötigt den Developer Mode (Plus/Pro/Team/
Enterprise): Settings -> Connectors -> Advanced -> Developer Mode aktivieren -> Create.
Codex verdrahtet MCP und Skills separat. Füge den MCP-Server in ~/.codex/config.toml hinzu:
[mcp_servers.unifapi]
url = "https://mcp.unifapi.com"führe dann codex mcp login unifapi aus, plus npx skills add unifapi-agent/agents für die Skills.
Claude-kompatible Plugin-Hosts (Claude Code, Claude Desktop, OpenClaw) können Skills + MCP in einem Schritt zusammen installieren:
/plugin marketplace add unifapi-agent/agents
/plugin install unifapi@unifapiSiehe Verbinde deinen Agenten für die vollständige Referenz und die erweiterte manuelle MCP-Einrichtung.
Frage nach dem Aufgabenergebnis
Starte einen neuen Chat oder Thread und beschreibe das Artefakt, das du möchtest. Zum Beispiel:
Analyze these Twitter/X KOLs for an AI developer-tool campaign: @vercel, @shadcn, @rauchg.
Use UnifAPI public data and return price ranges, evidence, confidence, and follow-up questions.Authentifiziere dich, wenn der Agent danach fragt
OAuth öffnet sich nur, wenn der Agent UnifAPI-MCP-Tools aufrufen muss. Die Nutzung wird über die Credits deines UnifAPI-Workspace abgerechnet, während die Modellausführung innerhalb des Agent-Produkts bleibt, das du bereits nutzt.
Option B: Rufe die HTTP-API auf
Nutze direktes HTTP, wenn du Produktcode, Tests oder eine eigene Agent-Laufzeit baust.
Erstelle einen Workspace und einen API key
Melde dich unter api.unifapi.com/sign-in an, erstelle einen API key und behandle ihn wie ein Passwort.
export UNIFAPI_KEY="unif_..."Mache einen Public-Data-Aufruf
Jeder Endpunkt ist HTTP + JSON. Ein key, eine Basis-URL.
curl https://api.unifapi.com/tiktok/videos/7350810998023949599 \
-H "Authorization: Bearer $UNIFAPI_KEY"Eine erfolgreiche Antwort nutzt den öffentlichen UnifAPI-Envelope:
{
"request_id": "req_...",
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