Unif API DocsQuickstart
Conecta UnifAPI a tu agente y luego haz la misma llamada de datos públicos sobre HTTP cuando lo conviertas en producto.
Usa UnifAPI en el orden que la mayoría de los usuarios necesita: conecta tu cliente de IA al servidor MCP de datos públicos, ejecuta un agente o una Skill, inicia sesión cuando las herramientas de datos públicos en vivo necesiten créditos del espacio de trabajo, y luego usa HTTP cuando quieras convertir el flujo de trabajo en producto.
Opción A: conecta tu agente
Añade el servidor MCP de datos públicos —de solo lectura, OAuth, sin API key— y añade las Skills del agente con npx skills add. Los agentes y skills de código abierto se encuentran en github.com/unifapi-agent/agents.
Conecta tu agente
Usa la ruta para tu cliente. Cada una enlaza el servidor MCP alojado para datos en vivo; añade las Skills
del agente con npx skills add unifapi-agent/agents.
Pega un único prompt (Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, Goose, Hermes: cualquier agente que gestione sus propios servidores MCP). Pégalo y se añade el servidor y se ejecuta el inicio de sesión de OAuth:
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.Conector web (Claude, ChatGPT, Perplexity, Grok): añade un conector personalizado apuntando a
https://mcp.unifapi.com y autoriza mediante OAuth. ChatGPT requiere el Modo Desarrollador (Plus/Pro/Team/
Enterprise): Settings -> Connectors -> Advanced -> enable Developer Mode -> Create.
Codex enlaza MCP y skills por separado. Añade el servidor MCP en ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.unifapi]
url = "https://mcp.unifapi.com"luego ejecuta codex mcp login unifapi, más npx skills add unifapi-agent/agents para las skills.
Hosts de plugins compatibles con Claude (Claude Code, Claude Desktop, OpenClaw) pueden instalar skills + MCP juntos de una sola vez:
/plugin marketplace add unifapi-agent/agents
/plugin install unifapi@unifapiConsulta Conecta tu agente para la referencia completa y la configuración manual avanzada de MCP.
Pide el resultado de la tarea
Inicia un nuevo chat o hilo y describe el artefacto que quieres. Por ejemplo:
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.Autentícate cuando el agente lo pida
OAuth se abre solo cuando el agente necesita llamar a herramientas MCP de UnifAPI. El uso se factura a los créditos de tu espacio de trabajo de UnifAPI, mientras que la ejecución del modelo permanece dentro del producto de agente que ya usas.
Opción B: llama a la API HTTP
Usa HTTP directo cuando estés construyendo código de producto, pruebas o un runtime de agente personalizado.
Crea un espacio de trabajo y una API key
Inicia sesión en api.unifapi.com/sign-in, crea una API key y trátala como una contraseña.
export UNIFAPI_KEY="unif_..."Haz una llamada de datos públicos
Cada endpoint es HTTP + JSON. Una clave, una URL base.
curl https://api.unifapi.com/tiktok/videos/7350810998023949599 \
-H "Authorization: Bearer $UNIFAPI_KEY"Una respuesta correcta usa el envelope público de UnifAPI:
{
"request_id": "req_...",
"data": {
"id": "7350810998023949599",
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}Los endpoints de tipo lista incluyen data, pagination opcional y billing. Los errores se devuelven con HTTP 4xx/5xx y un objeto error: consulta Errores.