Sugra API MCP Server は公式ですか?
はい。Sugra Systems が運営し、docs.sugra.ai にドキュメントがあり、Anthropic の Connectors Directory と OpenAI Plugins Directory にも掲載されています。
@Sugra API
基本情報
Sugra API MCP サーバーは、195 の一次ソースから 36 の領域を集約したデータ API「Sugra API」のホスト型 MCP エンドポイントです。エージェントは同梱のエンドポイントカタログを検索し、ID で任意のオペレーションを呼び出し、名前を制裁リストと照合し、LEI や VAT でエンティティを調べ、合成スナップショットや時系列を取得できます。OAuth でサインインするか API キーを送信します。
https://mcp.sugra.ai/mcpclaude mcp add sugra-api --transport http https://mcp.sugra.ai/mcpScreen a person or organization name against the Sugra sanctions corpus. Returns a SCREENING SIGNAL, not a compliance determination. Sugra is a technology provider, not a sanctions authority or consumer reporting agency. PEP and adverse-media coverage is supplementary and non-comprehensive - a `clear` result is not proof of absence, and a `hit` is a candidate match to review, not a finding. Output is COMPACT to protect the agent context budget: `{status, matches:[{name, score, list, type}], disclaimer}`. The verdict `status` is one of `clear`, `review`, or `hit`. The heavy raw fields (match rationale, source ids, publish dates) are dropped; use the Sugra API directly when the full screening envelope is needed. Args: name: The person or organization name to screen (required). country: Optional ISO 3166-1 alpha-2 country to narrow the match. dob: Optional date of birth (YYYY-MM-DD) for a person. nationality: Optional nationality to narrow the match.
Resolve an entity by identifier and return its composed KYB envelope. `anchor` is `lei` (Legal Entity Identifier, resolved via the GLEIF registry) or `vat` (EU VAT number, validated via the EU VIES service). The result weaves identity, a sanctions screening signal, and - on request - ownership and adverse-media slices. The screening verdict is a SCREENING SIGNAL, not a compliance determination, and any PEP / adverse-media content is supplementary and non-comprehensive. The `disclaimer` field carries this and is always present. Output is COMPACT by default to protect the agent context budget: `{entity:{name, anchor, value, status, country}, screening:{status, top_matches:[...3], hit_count}, ids:{...}, disclaimer}`. Pass `include` to opt INTO fuller per-slice detail, e.g. `include=["ownership","adverse_media"]` adds those slices in full form. On a bad anchor or an API error this returns a clean `{error, detail}` dict rather than raising, so the agent can branch on `result.get("error")`. Args: anchor: Identifier type, one of `lei` or `vat`. value: The identifier value (the 20-char LEI code or the VAT number). include: Optional list of fuller slices to add, e.g. `["ownership", "adverse_media"]`. Omit for the compact default.
Search the bundled Sugra endpoint catalog by natural-language query. Use this to pick an operation_id. It does not fetch data. Typical loop: 1. search_endpoints(query) -> ranked hits with required_parameters 2. describe_endpoint(operation_id) -> params, request_body_schema, agent_hints 3. call_endpoint(operation_id, params=..., body=...) or fetch_data(query, params=...) Filter with toolset or source only after list_toolsets / list_sources; a misspelled filter is an error, not a silent empty result. Examples: - search_endpoints("US CPI inflation") - search_endpoints("AAPL price", toolset="markets") - search_endpoints("container ship AIS", toolset="network")
Describe one Sugra API endpoint by operation_id. Includes agent_hints (duration_class fast/slow/heavy, max_concurrency, bulk billing) so you can budget timeouts and parallelism before calling. POST endpoints with a JSON body also carry request_body_schema (the resolved JSON schema) - construct the `body` argument from it instead of guessing key names. Call this after search_endpoints and before call_endpoint when you need the exact parameter names and examples.
Call a Sugra API endpoint by operation_id from the bundled catalog. Plan calls with describe_endpoint's agent_hints: duration_class "fast" usually responds in under ~2s, "slow" usually 1-5s and occasionally 15s+ on a cold upstream, "heavy" can exceed the gateway timeout - keep parallel calls within max_concurrency and prefer small batches. Bulk endpoints bill 1 request credit per body item. Failures return structured errors {error, reason, status_code, elapsed_ms, retry_hint}; after "upstream_timeout" a single retry often succeeds because the aborted attempt warms upstream caches.
List catalog groups with endpoint counts and short descriptions. Use the group names as the toolset filter on search_endpoints. This does not call the Sugra API; it reads the bundled catalog.
One-step fetch: find the best Sugra endpoint for the query and call it. Combines search_endpoints + call_endpoint into a single round trip. Use this when you want data without manually picking an operation_id. The full search_endpoints + describe_endpoint + call_endpoint dance is still available when you need explicit control, but for most natural-language queries this tool is enough. Behavior: 1. Search the bundled catalog for the query. Top match wins. 2. If the matched endpoint has required parameters and they are all provided in `params`, call it and return the response. 3. If required parameters are missing, return the candidate endpoints and the missing-params list so the LLM can retry with the correct `params` dict on the next call. 4. If the query names a country and the match takes a `country` or `countries` param that `params` leaves unset, return needs_params for it with query_countries (ISO2) instead of running the match without that filter. Examples: - `fetch_data("US CPI inflation", params={"series_id": "CPIAUCSL"})` runs fred_series_series_id (/api/v1/fred/series/CPIAUCSL) and returns observations. - `fetch_data("Bitcoin price")` runs onchain_bitcoin_price, which takes no params. - `fetch_data("Latest financial news")` runs news_latest, which has no required params. Only the top match runs, and a param it does not declare returns error unknown_parameters. For one coin's price, name the operation: `call_endpoint("crypto_coin_id_price", params={"coin_id": "bitcoin"})`.
List source families in the bundled catalog with endpoint counts. Use the family names as the source filter on search_endpoints. This does not call the Sugra API.
Resolve free text to a canonical market or macro entity. Turns a ticker, company name, macro indicator, coin, or currency pair into the agent plane's ``{namespace, ids}`` entity for use with get_snapshot and get_timeseries. A cross-namespace collision (e.g. a ticker that is both an equity and a coin) returns status "ambiguous" with ranked candidates and NEVER silently picks one; pass type_hint (e.g. "equity", "etf", "coin") to narrow the universe. Crypto aliases resolve too (e.g. "bitcoin" -> the BTC coin entity). Status "low_confidence" means the best match cleared resolution but scored weakly - verify the returned entity before building on it, or re-query with a more specific name or type_hint. For compliance KYB lookups by LEI/VAT or sanctions screening use sugra_entity_lookup / sugra_entity_screen instead - this tool is for market-data entities. Args: query: Free-form text - ticker, company, indicator, coin, or pair. type_hint: Optional namespace hint narrowing resolution.
Composed current view of an entity via a named recipe. Executes a fixed server-side recipe (company_snapshot, etf_snapshot, quote_snapshot, macro_indicator_snapshot, macro_calendar, earnings_snapshot, debt_snapshot) and returns one envelope with freshness, provenance, per-component coverage, and billing. Composed calls charge the recipe's fixed cost (1-2 units) from the daily quota. status "partial" means an optional component was unavailable - the present components are still trustworthy; honor the freshness block (stale=true means the data aged past its budget); for macro_calendar, entity is accepted but does not filter the calendar. Args: recipe: Recipe name from the fixed manifest. entity: Entity dict from resolve_entity ({"namespace": ..., "ids": ...}).
Bounded timeseries for an entity: price, macro_series, etf_flows or etf_monthly_flows. Returns points oldest-first with an explicit downsampling flag when the raw series exceeded max_points. Times are UTC. Costs 1 unit per call. Read the step from ``served_granularity``, not ``granularity``. The latter echoes the request; the former is the step the source built the points at, and the two can differ (a long price range can come back as monthly bars under a "1d" request). It reads ``mixed`` when the points do not share one step, ``unknown`` when the source does not say, and null when no point came back. It describes how each point was built, not how far apart the returned points are: a thinned daily series still reads ``1d``, and ``downsampled`` is what says points were dropped. The two ETF flow metrics answer different questions and are not interchangeable. ``etf_flows`` is an ESTIMATE at filing cadence: one point per SEC filing refresh, so ``t`` is a filing date and even a wide window yields a handful of points. ``etf_monthly_flows`` is the fund's own creations and redemptions from its NPORT-P filing, so ``t`` is a calendar month (``YYYY-MM``) and each point carries the three filed components - sales, reinvestment, redemption - beside the net. Two things to read before quoting etf_monthly_flows. NPORT-P is filed per SERIES, so for a fund with more than one share class the figures cover every class and the payload says so in ``multi_class_series``; where the class count is unknown it says ``class_scope`` instead of staying silent. And a fund that files no NPORT-P at all, such as a commodity trust, is not an error: the call returns status ``partial`` with an empty point list and a ``reason``. Args: metric: One of price / macro_series / etf_flows / etf_monthly_flows. entity: Entity dict from resolve_entity ({"namespace": ..., "ids": ...}). granularity: Requested point granularity (default "1d"). max_points: Hard cap on returned points (default 500).
Sugra API MCP Server は Sugra API 公式のホスト型 MCP エンドポイントで、AI エージェントが金融、マクロ、エンティティ(KYB と制裁)、ネットワーク、ニュース、地球、リサーチの各データにまたがる 1,600 以上のエンドポイントを発見して呼び出せます。
Sugra API は 195 の一次ソースから 36 の領域を集約し、統一されたレスポンス形式で提供します。対象は AI エージェント、フィンテックアプリ、リサーチデスク、社内ダッシュボードです。ホスト型の Sugra MCP サーバーは Anthropic の Connectors Directory と OpenAI Plugins Directory に掲載されており、ローカルの stdio パッケージ sugra-api-mcp も PyPI で公開されています。
Sugra アカウントが必要です(Free プランはクレジットカード不要)。ディスカバリーは公開されていますが、ツールの呼び出しには認証が必要です。ブラウザで OAuth サインインするか、Sugra API キーを使って Authorization: Bearer を送ります。MCP の呼び出しは API の直接呼び出しと同じ 1 日のリクエスト枠を消費します。
MCP エンドポイントは https://mcp.sugra.ai/mcp です(サーバー名 sugra-api)。
OAuth の場合(/mcp を実行してサインイン):
claude mcp add --transport http sugra https://mcp.sugra.ai/mcp
API キーの場合(Sugra のドキュメントと同じ):
claude mcp add --transport http sugra https://mcp.sugra.ai/mcp --header "Authorization: Bearer $SUGRA_API_KEY"
Claude Code に claude.ai アカウントでサインインしていて、Connectors Directory から Sugra を接続済みなら、すでに /mcp に表示されます。
Connectors Directory から Sugra を追加するか、Customize → Connectors → Add custom connector を選んで URL を貼り付け、Sugra アカウントでサインインします。
{
"mcpServers": {
"sugra": {
"url": "https://mcp.sugra.ai/mcp"
}
}
}
{
"servers": {
"sugra": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.sugra.ai/mcp"
}
}
}
Codex CLI 向けには、ドキュメントで codex mcp add sugra --url https://mcp.sugra.ai/mcp --bearer-token-env-var SUGRA_API_KEY が案内されています。
operation_id でエンドポイントを呼び出すので、1 つのサーバーで API 全体にアクセスできます。clear、review、hit)として返されます。プローブでは 11 個のツールが返されました。
search_endpoints、describe_endpoint、list_toolsets、list_sources。describe_endpoint はパラメーター、JSON ボディの POST 用 request_body_schema、agent_hints を返します。call_endpoint は ID でオペレーションを呼び出し(バルクエンドポイントはボディの項目ごとに 1 リクエストを課金)、fetch_data は検索と呼び出しを 1 往復にまとめて自然言語のクエリに対応します。sugra_entity_screen は個人名や組織名を制裁データと照合し、sugra_entity_lookup は LEI(GLEIF 経由)や EU の VAT 番号(VIES 経由)から KYB 情報をまとめて返します。resolve_entity はティッカー、企業、指標、コイン、通貨ペアを正規のエンティティに変換し、get_snapshot は company_snapshot や macro_calendar などの名前付きレシピを実行し、get_timeseries は範囲を限った価格、マクロ、ETF フローの系列を返します。missing_bearer_token や 401 になる:ディスカバリーは認証不要ですが、呼び出しには OAuth サインインか API キー付きの Authorization: Bearer が必要です。Retry-After ヘッダーが付きます。超過料金はかかりません。upstream_timeout:「slow」や「heavy」のエンドポイントは上流がコールド状態だと遅くなることがあり、1 回の再試行で成功することが多いです。はい。Sugra Systems が運営し、docs.sugra.ai にドキュメントがあり、Anthropic の Connectors Directory と OpenAI Plugins Directory にも掲載されています。
Free プランがあり、1 日 50 リクエスト、API キーは最大 2 つで、カードは不要です。有料プランで 1 日の上限が上がり、MCP の呼び出しは API と同じ枠を使います。
どちらでも使えます。Claude や ChatGPT は OAuth でサインインし、その他のクライアントは `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY` を送れます。
ホスト版はインストール不要で、`resolve_entity`、`get_snapshot`、`get_timeseries` が追加されます。ローカルの `sugra-api-mcp` パッケージ(Python 3.11 以上、MIT ライセンス)は `SUGRA_API_KEY` を使って stdio で動作し、ゲートウェイツールのみを提供します。
いいえ。Sugra は結果をスクリーニングシグナルと位置づけており、`hit` は確認が必要な候補の一致、`clear` も該当がないことの証明ではありません。
はい。ホスト版の URL を使うか、stdio サーバーを実行できるクライアントならローカルパッケージも使えます。
Sugra API のリモート MCP サーバーは、https://mcp.sugra.ai/mcp にホストされた Model Context Protocol エンドポイントです。AI アシスタントはローカルに何もインストール・実行することなく接続できます。
エンドポイント https://mcp.sugra.ai/mcp を Claude Code、Cursor、VS Code など任意の MCP 対応クライアントに追加してください。このページのセットアップ手順で各クライアントを一度に設定できます。
はい。Sugra API は OAuth を使用します。初回接続時に MCP クライアントがブラウザを開いてサインイン・認可を行い、以降はその認証情報を再利用します。
Sugra API は streamable-http エンドポイントを公開しており、これはリモート MCP サーバーで広く使われ、主要な MCP クライアントがサポートするトランスポートです。
Hosted AdLoop: Google Ads, Reddit Ads, GA4 and Tag Manager in claude.ai, ChatGPT and more, with a preview before every change.
Read-only, source-backed AI model pricing, history, comparisons and cost calculations.
Email for long-term client relationships: ARVX reads each person first and remembers every pair.
Search and read public data from X/Twitter, Reddit, YouTube, Instagram, TikTok, Facebook, Threads, Bluesky, Trustpilot, Amazon, Google Maps, news, forums and the web. 90+ read-only tools plus ready-made research playbook
Write, schedule and publish LinkedIn posts in your own voice, reply to comments and read your analytics, all from your AI assistant. Remote MCP server with OAuth sign-in.
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