UnifAPI Docs

Agent-first-Dokumentation für UnifAPI Skills, MCP-Einrichtung, Public-Data-APIs, Authentifizierung, Schemas, Fehler, Rate Limits und OpenAPI.

UnifAPI versorgt Claude, ChatGPT Custom MCP Apps, OpenClaw, Hermes, Codex, Claude Code, Cursor, VS Code und andere MCP-fähige Agenten mit Live-Public-Data für aufgabenspezifische Workflows. Einmal verbinden — füge einen Prompt ein oder einen Web-Connector hinzu, um den Public-Data-MCP-Server zu verdrahten (read-only, OAuth, kein API key, plus die Agent Skills) — und führe dann einen Agenten oder Skill wie KOL Pricing aus. Nutze die HTTP-API-Referenz, wenn du einen funktionierenden Workflow in Produktcode überführen willst.

Was ist UnifAPI?

UnifAPI ist eine Skills-first-Public-Data-Schicht für KI-Agenten. Der API-Katalog ist die Datenschicht unter diesen Skills: normalisierte öffentliche Social-Records, einheitliche Authentifizierung, kanonische Response-Schemas, Cursor-Pagination, strukturierte Fehler und OpenAPI-Discovery.

Wer sollte UnifAPI nutzen?

Nutze UnifAPI, wenn ein Agent oder eine Anwendung öffentliche Social-Data benötigt, ohne für jeden Anbieter eine separate Integration zu bauen. Übliche Workflows sind KOL Pricing, Creator-Recherche, Social Listening, Wettbewerbsbeobachtung und Reddit-Community-Recherche.

Wie unterscheidet sich UnifAPI von einem API-Marktplatz?

API-Marktplätze listen viele unverbundene Anbieter mit unterschiedlichen Auth-Mustern, Schemas, Pagination-Regeln, Fehlern und Abrechnungsmodellen. UnifAPI setzt bei Agent-Aufgaben an und stellt dann die Live-Public-Data-Operationen, die diese Aufgaben benötigen, über MCP und HTTP mit einer Form, einem Workspace und einer Rechnung bereit.

Details der zugrunde liegenden Implementierung bleiben hinter dem anbieterneutralen UnifAPI-Vertrag. Die öffentliche Dokumentation beschreibt nur unterstützte UnifAPI-Funktionen und ihr Verhalten.

Erste Schritte

Quickstart

Verbinde deinen Agenten und mache dann deinen ersten HTTP-Aufruf.

Skills

Wie Skills Aufgaben-Prompts auf MCP-Operationen abbilden.

Verbinde deinen Agenten

Verbinde pro Client für allgemeine, Research- und Coding-Agenten.

API-Referenz

Live-Public-Data-Operationen hinter den Skills.

Wie es funktioniert

Verbinde deinen Agenten. Füge einen Prompt ein oder einen Web-Connector hinzu, um den Public-Data-MCP-Server zu verdrahten — read-only, OAuth, kein API key — und füge die Skills mit npx skills add unifapi-agent/agents hinzu. Claude-kompatible Hosts können es stattdessen in einem Schritt erledigen: /plugin marketplace add unifapi-agent/agents dann /plugin install unifapi@unifapi. Siehe Verbinde deinen Agenten für jeden Client.

Führe einen Agenten oder Skill aus. Frage nach einem Aufgabenergebnis wie KOL Pricing, Creator-Discovery, Social Listening oder Wettbewerbsrecherche. Der Agent entdeckt und ruft Public-Data-Operationen über MCP auf, und OAuth öffnet sich nur, wenn er zum ersten Mal Live-Data benötigt.

Nutze HTTP bei der Produktisierung. Entwickler können dieselben Live-Public-Data-Operationen über https://api.unifapi.com aufrufen.

Warum UnifAPI

Skills nutzen das Agent-Produkt wieder, für das du bereits zahlst. UnifAPI rechnet Public-Data-Operationen mit $0.001 credits und über OpenAPI veröffentlichten Operations-Mindestmengen ab.

Agent-nativ. MCP stellt list_operations, get_operation und call_api bereit, damit ein Agent den Live-Katalog entdecken und nutzen kann.
Public-Data-skopiert. UnifAPI bedient öffentliche Records. OAuth autorisiert den UnifAPI-Workspace, nicht das private Quellkonto eines Nutzers.
Auffindbar. /openapi.json, /llms.txt, /llms-full.txt und Markdown-Seitenalternativen sind erstklassig.
Portabel. Skills können in Claude, ChatGPT Custom MCP Apps, OpenClaw, Hermes, Codex, Claude Code, Cursor, VS Code und anderen MCP-fähigen Clients laufen; Entwickler können später dieselben Operationen über HTTP nutzen.