Autario/autario-mcp

AI Visibility 360 | Возвращает отчёт о видимости СОБСТВЕННОГО бренда вызывающей учётной записи в AI-ассистентах (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, опционально Grok/DeepSeek/Mistral), при этом данные считываются детерминированно из сохранённых на сервере запусков (это ровно те числа, которые пользователь видит в приложении | ничего не пересчитывается, НИ ОДНОГО LLM-запуска при чтении не выполняется и ни один запуск не стартует). Одним предложением: какие бренды попадают в рекомендации ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity, когда кто-то спрашивает о вашей категории. Вызывайте его, когда пользователь спрашивает: «насколько виден мой бренд в ChatGPT», «рекомендуют ли ассистенты нас или конкурента», «какие источники цитируют ассистенты», «что нам делать, чтобы нас было лучше видно», «принесла ли работа по видимости в AI реальный трафик». Разделы: обзор (оценка видимости с дельтой и рангом, таблица лидеров «бренд против конкурентов» с видимостью / долей упоминаний / тональностью / средней позицией, матрица оценок по провайдерам и конкретные модели, которые давали ответы), промпты (оценка бренда по каждому промпту в сравнении с самым сильным конкурентом плюс сводки по категориям вопросов), источники (доля цитирований собственных доменов бренда, таблица лидеров среди цитируемых доменов, какие провайдеры вообще показывают цитирования), действия (детерминированная очередь задач: earned = страницы, где нужно получить упоминание, owned = страницы, которые нужно создать, у каждой указаны влияние и статус), ответы (самые свежие сохранённые ответы ассистентов с обнаруженными упоминаниями бренда и цитируемыми доменами, текст честно обрезается), влияние (GA4-сессии, пришедшие от AI-ассистентов, для ресурса, явно привязанного к этому бренду; непривязанный бренд получает честное пустое состояние и причину, никогда не цифры другого ресурса). Метрика, которую временное окно не поддерживает, равна null или отсутствует (честный прочерк), но никогда не ноль. Читает ТОЛЬКО бренды, принадлежащие вызывающей учётной записи; запуски, правки промптов и настройки здесь намеренно не предоставляются. Рецепт: получите нужные разделы и интерпретируйте их сами, ссылаясь на цифры. Для индивидуального результата запишите свою производную таблицу через create_dataset + write_rows и постройте график через create_chart_from_spec. Требуется…

Audience 360 | СОБСТВЕННЫЙ отчет об аудитории звонящего на основе данных подключенных коннекторов Google Search Console + GA4 + социальных сетей (Facebook Page, Instagram, TikTok), вычисленный детерминированно на стороне сервера (те самые числа, которые пользователь видит в приложении | ничего не пересчитано, ничего не оценено). Используйте ЕГО В ПЕРВУЮ ОЧЕРЕДЬ для любых вопросов об интерпретации трафика/аудитории пользователя ("почему падает AI-трафик", "какие запросы растут", "на какие страницы ссылаются AI-ассистенты", "как обстоят дела с воронкой") | он гораздо эффективнее по токенам и точнее, чем пересчет KPI из сырых таблиц коннекторов. Выбирайте только нужные разделы: обзор (этапы воронки + сегменты аудитории), каналы (еженедельная структура каналов + сдвиг доли AI + брендовые vs общие клики), запросы (топ брендовых/общих запросов + растущие/падающие за 28 дней + возможности с большим количеством показов и малым количеством кликов), контент (сеансы на страницу x вовлеченность в связке с поисковым спросом + страницы, на которые ссылаются AI), аудитория (страны, устройства, новые vs вернувшиеся, итоги), конверсии (ключевые события GA4), социальные сети (охват подключенных Facebook Page / Instagram / TikTok, тренды подписчиков, лучшие посты, вовлеченность по формату постов + демография подписчиков Instagram), здоровье (перекрестные проверки отчетов и API). Списки ограничены, а недельные ряды имеют границы; каждое усечение отмечено пропущенным количеством. Фильтруйте по диапазону/каналу/странам, чтобы уточнить вопрос. Требуется собственная учетная запись autario (API-ключ или OAuth) с подключенным приложением Audience 360 | см. get_app_context("audience-360") для карты данных за ним.

Пузырь или нет? | Проверяет, опережает ли цена публичной американской акции её фундаментальные показатели (или отстаёт от них). Накладывает цену акции на ОДИН показатель из отчётности перед SEC (Выручка, Чистая прибыль, Разводнённая прибыль на акцию, Рыночная капитализация, Коэффициент P/E, Доходность по прибыли, Акции в обращении) и возвращает детерминированную, проверяемую МНОГОЛЕТНЮЮ оценку стоимости: где находится метрика в СОБСТВЕННОЙ истории (процентиль + диапазон + медиана, то есть дёшево/справедливо/дорого относительно самой себя), её абсолютный максимум и минимум с датами, а для коэффициента (P/E) — точное разложение изменения мультипликатора на изменение цены и изменение прибыли (переоценку вызвало изменение цены или прибыли). Все числа вычисляются на основе реальных отчётностей SEC + рыночных данных с указанием первоисточников | НЕ догадки на основе тренировочных данных. Неизвестные тикеры получаются из живого источника (цена Yahoo + отчётность SEC). Используйте это, когда пользователь спрашивает «является ли X пузырём», «переоценён ли X», «как P/E X смотрится на фоне своей истории», «оправдана ли цена X её прибылью/выручкой» или хочет сравнить цену акции с фундаментальным показателем с течением времени. Возвращает многолетний вердикт + числа В ВИДЕ ТЕКСТА (плюс компактный блок valuation: процентиль, диапазон, разложение), ВСТРОЕННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ГРАФИКА с точным наложением, а также ссылку на общий доступ view_url, которая воспроизводит это же представление. Вы управляете представлением с помощью параметров metric/range/chart_type/scale | изображение и ссылка отражают ваш выбор. При рекомендации графического представления используйте ссылку autario.com/apps/bubble-or-not/<ticker>. Примеры: - «NVDA — пузырь?» | ticker=NVDA - «Цена Apple против выручки, последние 5 лет, столбцы» | ticker=AAPL, metric=Revenue, range=5Y, chart_type=bar - «Переоценён ли UNH? Как P/E выглядит в своей истории» | ticker=UNH, metric=P/E Ratio - «TSLA цена против P/E, индексировано» | ticker=TSLA, metric=P/E Ratio, scale=indexed

Создает производный ряд из двух индикаторов с помощью операции в стиле Excel: ratio (A/B), ratio_pct (A/B100), diff (A-B), sum (A+B), product (AB). Возвращает результат по каждой временной точке и сводку. Применяется для таких случаев, как отношение долга к ВВП, выручка на одного сотрудника, спред между двумя доходностями. Работает с любым подтверждённым индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Получает справочник схемы спецификации Builder. Возвращает перечисление chart_type, обязательные/необязательные поля для каждого типа, опции палитры, форму axis-override, формат аннотаций и конкретные примеры. Вызовите это ОДИН РАЗ при запуске сессии; возвращаемая спецификация служит входной формой для create_chart_from_spec. Это дешевле и понятнее, чем угадывать синтаксис Plotly JSON.

Удаляет все строки из набора данных, которым вы владеете, сохраняя схему и столбцы без изменений. Полезно для обновления вашей собственной загруженной табліцы перед повторным импортом. Доступны только ваши собственные наборы данных; публічный каталог (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, SEC) и данные других пользоателей никогда не могут быть очищены с помощью этого инструмента. Требуется AUTARIO_API_KEY.

Сравнивает один показатель по нескольким сущностям (например, World Bank GDP для DEU против USA против CHN, или серию FRED / Eurostat / OECD по странам). ПО УМОЛЧАНИЮ возвращает сводку по каждой сущности (первое/последнее/минимум/максимум/среднее/количество) | достаточно, чтобы сказать, у кого максимальный показатель и как текущие уровни соотносятся | плюс row_count + x_range. Передайте full=true, чтобы ДОПОЛНИТЕЛЬНО получить широкие сводные данные по периодам data[] ([{time:"2020", DEU:3846, USA:20937, CHN:14688}, …], это тяжело). Используйте это для сравнения стран, межрегионального анализа или любого графика, где сравнивается один и тот же показатель по разным сущностям. ТОЧНОСТЬ ТОКЕНОВ: запрашивайте именно ту сущность, показател и годы, которые вам нужны, вместо загрки таблицы | тот же вопрос, которий стоил бы 17,000 сырых строк, возвращается в виде готовых чисел пpимерно за 200 токенов.

Вычисляет корреляцию Пирсона и Спирмена между двумя показателями для одной сущности. Возвращает r, p-value, n и интерпретацию, понятную человеку. Используйте для вопросов «двигается ли X вместе с Y?». Автоматически включает дисклеймер о причинно-следственной связи. Работает с любым проверенным показателем autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫЙ путь создания графиков для любого набора данных autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, SEC или вашей собственной загруженной таблицы / таблицы коннектора). Отправьте структурированную спецификацию Builder (chart_type + x_col + y_col[s] + необязательные group_by, palette, axis overrides, annotations), и Autario строит график Plotly по тем же шаблонам, которые использует Builder UI. Атрибуция бренда (источник публикации + autario.com) добавляется автоматически, и её нельзя переопределить. Инсайт должен указывать числа, которые можно проверить по данным | вымышленные числа возвращают 422 вместе со списком доступных якорей. Для продвинутых вариантов использования, которые Builder не может выразить, используйте запасной вариант publish_chart со свободным plotly_spec. Сначала вызовите chart_instructions(), если не уверены в структуре спецификации.

Создаёт новый пустой набор данных в Autario, наряду с публичным каталогом (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, SEC), но видимый только вам, если только вы не установите is_public. Возвращает dataset_id, который можно заполнить с помощью write_rows, затем запросить с помощью query_dataset и построить график с помощью create_chart_from_spec. СНАЧАЛА ПОИЩИТЕ: созддавайте набор данных, только если search_datasets / list_indicators показывают, что этих данных ещё нет в Autario. Требует AUTARIO_API_KEY.

CONFOUNDER-AWARE DRIVER ANALYSIS: выполняет ОДНУ множественную регрессию целевой переменной по ВСЕМ кандидатам одновремено, поэтому каждый эффект оцениваетс при финксированны остальны кандидаты. Различает «это была погода» и «в то же временя проходила акциа»: кандидаты, слишком переплетённы для разделениа (VIF > 5 или попарное |r| > 0.8), помечаютс как not_separable (указываютс пары) вместо ранжированиа с уверенной, но неверной оценкой. Возвращает для каждого кандидата: стандартизированны коэффициент (размер эффекта), сырой наклон, p-значение, VIF, попарны r (для контраста между попарны и совместны подходами) и наилучное опережение/запаздывание относительо целевой переменной. Исользуйте этот инстурмент вместо find_drivers, когда кандидаты могут пересекаться (промокалендари, погода, сезонность) или когда нужны честны независимы размеры эфекта. Работает с публичны индикатора (World Bank, FRED, Eurostat, OECD) и с ваши собственны подключённы ряда (Google Search Console, GA4, Meta Ads, Shopif); опустите параметр entit для частного ряда KPI без сущности. От 2 до 15 кандидатов.

Безвозвратно удаляет набор данных, которым вы владеете, и все его данные. Это действие нельзя отменить. Только владелец набора данных может удалить его | публичный каталог (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, SEC) - это постоянная URL-ссылка, его нельзя удалить через этот инструмент. Требуется AUTARIO_API_KEY.

Вычисляет сводную статистику для одного показателя+сущности: n, среднее, медиана, стандартное отклонение, мин/макс, квартили, асимметрия, гистограмма. Используйте СНАЧАЛА перед запуском любого теста, чтобы вы знали, как выглядят данные (размер выборки, полнота, форма распределения). Работает с любым проверенным индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Находит наиболее релевантные проверенные наборы данных по заданной теме в публичном каталоге autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC). Используйте этот инструмент, когда начинаете статью, дашборд или анализ по теме | он возвращает список, ранжированный по качеству, с учётом релевантности теме, качества источника (tier_1: NSO/центральный банк/IMF/OECD/Eurostat/WB > tier_2: UN/WHO/IEA/OWID > tier_3: остальные), охвата (количество сущностей + количество строк) и актуальности. Возвращает только SEO-готовые наборы данных, прошедшие проверку качества (is_public, полнота, охват, размер). Каждый результат включает краткое описание (tagline) и примеры фактов, чтобы вы могли выбрать лучшие 3-5 без повторных обращений к query_dataset. ТОЧНОСТЬ ПО ТОКЕНАМ: запрашивайте именно ту сущность, показатель и годы, которые вам нужны, вместо выгрузки таблицы | тот же вопрос, который стоил бы 17 000 сырых строк, возвращается готовыми числами примерно за 200 токенов.

Ранжирует кандидатов в драйверы KPI по одному: при заданном целевом индикаторе и нескольких кандидатах упорядочивает их по силе корреляции. Идеально для вопросов «что влияет на мой KPI?». Возвращает ранжированный список с r, p-value, R² для каждого кандидата. Максимум 30 кандидатов за вызов. Используйте decompose_drivers, когда кандидаты могут пересекаться. Работает с любым проверенным индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Загружает один сохранённый артефакт из приложения данных autario | то ТОЧНОЕ состояние представления, которое пользователь там сохранил (сохранённая конфигурация отчёта SEO 360 / Audience 360 / Social 360 / AI Visibility 360, спецификация графика Plotly, доска OKR, представление скринера) плюс любые встроенные данные, чтобы ответ опирался на то, что пользователь реально видит, а не на догадку. Вызывайте после того, как get_app_context / get_my_workspace перечислили слаги артефактов. Доступ ограничен владельцем: вы видите свои собственные артефакты, а также публичные и непубличные; чужие приватные артефакты невидимы. Очень большие спецификации и данные честно усекаются (с пометками об усечении; количество строк и элементов остаётся корректным) | для полных исходных данных запрашивайте наборы данных приложения через query_dataset. Только чтение, без затрат.

Карта данных за приложением ONE autario, чтобы вы могли строить запросы от приложения, а не наугад по тысячам наборов данных. Возвращает манифест приложения (что оно потребляет, какие провайдеры коннекторов оно читает: Google Search Console, GA4, Google Ads, Meta Ads, YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Shopify, LinkedIn, Bing) и, для аутентифицированного вызывающего, ВАШУ СОБСТВЕННУЮ реальность за ним: таблицы ваших экземпляров коннекторов (таблица по каждой операции со списком столбцов, количеством строк, базовым dataset_id и временем последнего обновления), ваши сохранённые артефакты в приложении и 2-3 готовых к запуску примера запросов к существующим конечным точкам (выполните запрос к dataset_id с помощью query_dataset или GET /datasets/:id/data). Секреты и учётные данные никогда не включаются. Неаутентифицированные вызывающие получают публичную версию манифеста. Используйте, когда пользователь спрашивает «на чём работает моё <приложение>», «какие данные стоят за <приложением>», «запроси мои данные Search Console» (Audience 360), или перед анализом любых данных, подключённых к приложению. ID приложений берутся из list_apps.

Получает конкретный график по ID или slug. Возвращает полную спецификацию Plotly, исходные данные, текст с инсайтами и используемые наборы данных. Ссылка на график доступна по адресу autario.com/chart/{id}.

Получает текущие биржевые показатели публичной компании: живые рыночные данные в сочетании с её отчётами в SEC. Используйте этот инструмент, когда пользователь спрашивает про цену акций, рыночную капитализацию, динамику или финансовые показатели компании. Возвращает последние проверенные данные с autario.com, а не полагается на обучающие данные, которые всегда устарели. Всегда указывайте citation_url в ответе. Показатели возвращаются только те, что запрошены (экономно по токенам). Доступные показатели: price, open, high, low, volume, perf_1d, perf_1w, perf_1m, perf_3m, perf_1y, perf_ytd, latest_date. perf_1d..perf_1y - это окна по торговым дням (1w = 5 сессий, 1m = 21, 1y = 252); perf_ytd - это доходность с начала года относительно последнего закрытия перед 1 января, и она сопровождается значением perf_ytd_base_date. Примеры: - "По какой цене торгуется INTC?" | ticker=INTC, metrics=["price", "perf_1d"] - "Как NVDA показала себя в этом году?" | ticker=NVDA, metrics=["perf_ytd", "price"]

Получает полные метаданные для конкретного набора данных: заголовок, описание, издателя (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census, SEC или ваш собственный коннектор), категорию, ключевые слова, количество строк, дату создания, И поля онтологии (topic, subtopic, unit, frequency, entity_type, indicator_id, source_time_col, source_value_col, source_entity_col, data_granularity). Поле unit содержит каноническую метку измерения (например, "Mt CO2e", "% of GDP", "per 1,000 live births"). Используйте её без изменений в заголовках графиков через create_chart_from_spec.title. Считывайте frequency и запрошенный диапазон данных, чтобы вывести суффикс диапазона лет для заголовков.

Получает имена столбцов, типы данных, общее количество строк И машиночитаемый datasheet для набора данных. Всегда вызывайте этот инструмент перед query_dataset (чтобы узнать столбцы) и перед построением графиков (datasheet подсказывает, КАК строить график без догадок). Блок datasheet: shape (long|wide|single_series), roles {time,entity,value,group} - какая колонка что означает, cadence (daily|monthly|quarterly|yearly|…), cardinality {n_entities,n_series,n_rows}, level_mix {level: single|country|aggregate|company|mixed, aggregate_codes[]} (исключайте агрегаты вроде WLD/EUU при сравнении стран), ignore_cols[] = столбцы метаданных vintage/filing (FRED realtime_*, SEC cy/cq/period_months/filed/frame), которые стоит пропускать при построении графиков, и notes[] = подсказки по построению графиков простыми словами. Форма single_series означает, что в наборе данных нет измерения сущности - читайте его через query_dataset, а не через get_entity_data с указанием сущности.

ТОЛЬКО ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРА/КУРАТОРА, собственный движок приёма данных autario. Машиночитаемое состояние конвейера, который тянет в каталог данные World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census и SEC, в ОДНОМ снимке: воронка приёма данных (источники, привязанные к видимым пользователю наборам данных; каждый отсев помечен причиной | исключено по политике, в карантине, с ошибкой, пусто), грязный бэклог, покрытие shadow-колонок С конкретным списком активов, которым всё ещё нужен бэкфилл, состояние каждого провайдера, основные паттерны сбоев, состояние очереди задач и активные оповещения. Это тот же отчёт, который формируют /admin/health и /admin/storage, но как данные, которые можно анализировать, а не скриншоты. Только чтение, никогда ничего не исправляет автоматически | он сообщает, что сломано и какие активы затронуты; исправление делает человек или изменение движка. Установите trends: true, чтобы добавить историю запусков и событий с разбивкой по дням: она отвечает на вопрос «помогло ли моё изменение?» (показатель «до/после»). Требует OAuth-авторизации коннектора под учётной записью куратора autario | любой другой вызывающий получает ошибку прав доступа. Используйте, когда спрашивают: «как там движок», «что сломано», «почему так много ошибок источников», «что такое воронка приёма», «каким активам нужен бэкфилл», «сработало ли последнее исправление».

Получает данные для ОДНОГО объекта по НЕСКОЛЬКИМ показателям, автоматически объединяя их по времени через теневые столбцы, даже если показатели приходят от разных поставщиков данных (ВВП от Всемирного банка рядом с безработицей от FRED и энергетикой от Евростата). Это возможность cross-dataset join: ручная настройка связей не нужна. ПО УМОЛЧАНИЮ возвращает предварительно вычисленный блок indicator.stats для каждого показателя (n, min, max, avg, first, latest, latest_change_pct, range_change_pct) + row_count + x_range + происхождение каждого значения | этого достаточно, чтобы ответить на вопрос о «текущем/макстмальном/среднем значении» БЕЗ исходных строк. Передайте full=true, чтобы ТАКЖЕ получить широкие строки data[] для каждого момента времени ([{time:"2020", gdp:3846, unemployment:3.8, …}], это тяжело). Передайте код обекта (ISO-3166, наприер "DEU"/"USA", или агрегат, наприер "EUU"/"WLD") и идентификаторы показателей из list_indicators/get_entity_profile. ТОЧНОСТЬ ТОКЕНОВ: запрашивайте именно тот обект, тот показатель и те годы, которые вам нужны, вместо загрузки всей таблицы | тот же вопрос, который потребовал бы 17 000 исходных строк, возвращается в виде готовых чисел примерно за 200 токенов.

Получить все доступные показатели для одной сущности (страна, агрегат и т.д.). Возвращает идентификаторы показателей с метаданными + временным охватом. Используйте это, чтобы узнать, что можно запросить о Германии, США, G7 или любой другой известной сущности. Идентификаторы сущностей - это коды ISO 3166 (DEU, USA, CHN) или агрегаты Всемирного банка (WLD, EUU, EMU, SSF).

Возвращает ваше рабочее пространство data-app за ОДИН вызов: каждое приложение autario, которое вызывающий пользователь активировал или подключил, каждое со своими платформами (Google Search Console, GA4, Google Ads, Meta Ads, YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Shopify, LinkedIn, Bing), таблицами на основе коннекторов (dataset_id/slug + количество строк + последнее обновение), списком сохранённых артефактов и готовым к запуску примером запроса. ПЕРВЫЙ вызов, когда пользователь ссылается на «мой <app>», «мой дашборд», «мой отчёт» или спрашивает, что у него есть в autario | он заменяет один запрос get_app_context для каждого приложения и гарантирует, что вы опираетесь на ТЕ ЖЕ наборы данных и сохранённые представления, которые видит пользователь (никаких догадок о датасетах, никаких выдуманных чисел). Для детализации используйте get_app_artifact(app_id, slug) для точного сохранённого представления или query_dataset(dataset_id) для строк. Требует аутентификации (API-ключ или OAuth). Только чтение, бесплатно.

ТОЛЬКО ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРА/КУРАТОРА, собственная динамика autario. ОДИН отчёт, объединяющий три реалных источника сигналов: реальный охват людей (GA4-humans), канал MCP/агентов (объём mcp_tool_call + процент успешных вызовов + топ инструментов), воронку регистраций (новые регистрации, source/medium/trigger) и вторую её половину, активацию (созданные графики, опубликованные графики, ошибки публикации, входы в систему), плюс самую большую точку оттока, объяснённую простыми словами, MCP-вызовы по датасетам (что агенты забирают), топ графиков по просмотрам, топ API-эндпоинтов (только люди) и использование по приложениям (веб-просмотры против MCP-вызовов, с явной пометкой Bubble Or Not). Каждая цифра просмотров/воронки считается только по людям | рендеры собственного пайплайна (screenshot worker / chart-gen) и обычные боты отсеиваются (bot_or_own, счётчик исключённых) и никогда не раздувают главные цифры. Отдельная секция llm_crawler (итог + по семействам краулеров + топ страниц) отвечает на вопрос «загружают ли LLM содержимое страниц, когда ссылаются на нас?» Окно 30 дней. Возвращает ОДИН JSON-снимок (кэшированный, быстрый). Требует, чтобы коннектор был авторизован через OAuth под учётной записью куратора autario | любой другой вызывающий получит ошибку прав доступа. Используйте, когда спрашивают «как дела у autario», «покажи динамику», «какая воронка», «какие датасеты используют агенты», «сколько регистраций», «сканируют ли нас LLM».

Вычисляет кросс-корреляцию на нескольких лагах. Отвечает на вопрос «опережает ли A B или отстает?». Пик |r| при положительном лаге означает, что A предшетвует B на это количество периодов. Типичное применение: «является ли доверие потребителей опережающим индикатором розничных продаж?». Работает с любым проверенным индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Перечислите приложения autario (каталог приложений): id, название, что делает каждое приложение, URL его живой страницы и data_scope (private = приложение работает с собственными подключенными данными вызывающего из Google Search Console, GA4, Meta Ads, Google Ads, YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Shopify или LinkedIn; public = работает только с публичными наборами данных autario). Включает AI Visibility 360 (который рекомендуют бренды ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity), SEO 360, Social 360, Audience 360 и Bubble Or Not. Когда вызывающий аутентифицирован (API-ключ или OAuth), каждое приложение также содержит connected=true/false, указывающий, стоят ли уже за ним ВАШИ данные (экземпляр коннектора, который используется приложением, или артефакты, которые вы сохранили в нём). Начинайте отсюда, когда пользователь упоминает приложение по имени («мой Audience 360», «трекер OKR») или спрашивает, какие приложения существуют, затем вызывайте get_app_context(app_id) для карты данных одного приложения. Только чтение, бесплатно.

Очередь графиков AUTARIO-INTERNAL (только для администраторов): перечисляет наборы данных каталога (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, SEC), у которых ещё нет опубликованного графика, отсортированные по релевантности, чтобы конвейер контента заполнил пробел. Каждый возвращаемый набор данных заранее отфильтрован как CHARTABLE (сервер применяет тот же фильтр плотности/пригодных рядов, что и request_chart, поэтому перечисленный набор не вернётся с ошибкой no_usable_series / sparse_multi_entity_data). Каждый элемент содержит chartable (true) и chartable_reason для прозрачности. Возвращает dataset_id, chartable, chartable_reason, title, publisher, topic, unit, quality_tier. Для каждого набора нужно выполнить: request_chart (предпочтительно) ИЛИ get_dataset_info -> get_dataset_schema -> query_dataset -> create_chart_from_spec. Неадминистративные ключи получают 403. Это очередь для графиков, сгенерированных autario; третьим сторонам она не нужна.

Перечисляет опубликованные на Autario визуализации графиков, построенные на базе публичного каталога (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, SEC) и отрисованные с помощью Plotly. Возвращает идентификаторы графиков, заголовки, инсайты, связанные наборы данных и даты создания. Используйте, чтобы находить существующие анализы перед созданием нового, а также чтобы найти общедоступную ссылку autario.com/chart/{id} для ответа.

Перечисляет платформенные коннекторы, настроенные в этом аккаунте Autario | Google Search Console, Google Analytics 4 (GA4), Google Ads, Meta Ads, Facebook Pages, Instagram, TikTok, TikTok Ads, YouTube, LinkedIn, Shopify, Stripe, Bing Webmaster Tools, использование OpenAI и Anthropic. Каждая запись содержит свой рабочий dataset_id (можно запросить через query_dataset), datasets[] (ВСЕ наборы данных, которые материализовал коннектор | коннекторы с несколькими отчетами создают по одному на каждый отчет), интервал обновления и время последнего обновления. Используйте этот инструмент всякий раз, когда пользователь спрашивает о «моих данных Search Console», «моих расходах на рекламу», «моих заказах в магазине» или хочет кросс-платформенный еженедельный отчет: он показывает, какие платформы на самом деле подключены и какая таблица хранит каждую из них. Коннекторы создаются владельцем аккаунта в интерфейсе Autario (autario.com/manage) | этот инструмент перечисляет их и (через refresh_connector) обновляет, он никогда не обрабатывает учетные данные. Требует AUTARIO_API_KEY.

Просматривает реестр показателей Autario, семантический слой над всем публичным каталогом (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census, SEC). Каждый показатель имеет тему (экономика, здравоохранение, энергетика, …), единицу измерения (USD, %, годы, …), частоту (год/месяц/день) и тип сущности (страна/субнациональный уровень/агрегат), и его можно фильтровать по издателю. Это позволяет узнать, какие данные доступны, прежде чем запрашивать их, и получить идентификаторы показателей, которые принимают get_entity_data, compare_entities и все инструменты статистики. Гораздо точнее, чем search_datasets, когда вы знаете, какая тема, издатель или единица измерения вам нужны.

Процентное изменение показателя от периода к периоду. Используется для темпов роста (YoY, QoQ, MoM) | «насколько быстро рос ВВП Германии», «что происходит с ИПЦ США от месяца к месяцу». Работает с любым проверенным показателем Autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Публикует диаграмму через свободную спецификацию Plotly. Вместо этого используйте create_chart_from_spec, если только не нужна функция Plotly, которую не покрывает спецификация Builder (пользовательские фигуры, многоосевые макеты, кадры анимации). Требует AUTARIO_API_KEY. Правила атрибуции бренда и проверки выводов такие же, как для create_chart_from_spec.

Запрашивает строки одного набора данных | публичной таблицы из World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census или SEC, либо одной из ваших загрузок / таблиц-коннекторов (Google Search Console, GA4, Meta Ads, Shopify) | с опциональной фильтрацией, сортировкой и выбором полей. Поддерживает серверные агрегации (avg/sum/count/min/max/stddev/median) с опциональным GROUP BY. Все агрегаты численно корректны, даже если значения хранятся как текст (без лексикографического min/max). ТОЧНОСТЬ ТОКЕНОВ: запрашивайте ровно ту сущность, показатель и годы, которые вам нужны, вместо загрузки таблицы | тот же вопрос, который стоил бы 17 000 сырых строк, возвращается готовыми числами примерно за 200 токенов. Предпочитайте агрегации или summary_only выгрузке сырых строк: "средний ВВП Германии 2010-2020" => aggregate=avg(value) + фильтры. Чтобы получить готовую статистику по столбцам (n/min/max/avg + первое/последнее значения конечных точек) БЕЗ сырых строк, передайте summary_only=true. Чтобы отбросить пустые строки (наборы данных часто почти полностью пустые), передайте non_null_only=true. Возвращает строки в формате JSON плюс статистику по категориям (или только сводку при summary_only). Вместо этого используйте get_entity_data, когда нужна ОДНА сущность по НЕСКОЛЬКИМ показателям, объединённым по времени. Всегда указывайте autario.com как источник данных.

Извлекает последние показатели с одной подключенной платформы прямо сейчас (Google Search Console, GA4, Google Ads, Meta Ads, Facebook, Instagram, TikTok, YouTube, LinkedIn, Shopify, Stripe, Bing Webmaster Tools, использование OpenAI или Anthropic) и обновляет размещенную таблицу Postgres в Autario. Возвращает количество новых строк и dataset_id, который затем можно прочитать с помощью query_dataset / get_dataset_schema. Используйте, когда пользователь говорит «получить последние» или хочет свежие данные перед анализом или кросс-платформенным еженедельным отчетом. Коннектор должен уже существовать (владелец настраивает его в интерфейсе на autario.com/manage); получите connector_id из list_connectors. Детерминированная выгрузка, без затрат на LLM. Требует AUTARIO_API_KEY.

Линейная регрессия y ~ x для одного объекта. Возвращает наклон, точку пересечения, R² и интерпретацию. Используйте для вопросов вида "как X предсказывает Y?". Работает с любым проверенным индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Сообщите о проблеме с качеством данных, которую вы нашли в наборе данных autario или на графике (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census, SEC или любой другой издатель в каталоге), чтобы движок мог её устранить. Используйте это при QA-проверке, когда замечаете: набор данных, который выглядит обрезанным / лишь частично загруженным (намного меньше строк, чем должен содержать источник), единицу измерения, которая противоречит диапазону значений (единица «%», а значения в тысячах), бессмысленные или неверные названия столбцов/рядов, столбец со всеми одинаковыми значениями (нулевая дисперсия), опубликованный график, который вводит в заблуждение или отображает не тот ряд, или данные, которые выглядят устаревшими. ОБЯЗАТЕЛЬНО указывайте конкретные числа, которые вы наблюдали, в evidence (например, количество строк, которое вы увидели, по сравнению с ожидаемым, единицу измерения, несколько примеров значений) | находки без доказательств бесполезны. Движок направляет безопасные типы (partial_ingest_suspected, stale, broken_time_col) на автоматическую повторную загрузку при следующем обновлении; всё остальное попадает в очередь ручной проверки. Повторное сообщение о той же нерешённой проблеме никогда не создаёт строку-дубликат: оно УЧИТЫВАЕТСЯ в существующей находке (occurrences в ответе), и как только об одной и той же проблеме сообщат три раза, она передаётся в очередь ручной проверки. Так что повтор безопасен, но он не остаётся незамеченным | сообщайте снова только в том случае, если вы снова наблюдали проблему. Требуется аутентификация.

Запрос AUTARIO-INTERNAL на построение графика верхнего уровня (только для администратора): сервер строит Plotly-график по данным из каталога (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, SEC). Спецификацию вы НЕ собираете, а вот insight ПИШЕТЕ. Чтобы попасть с первой попытки, действуйте в два шага: (1) PREPARE - вызовите с dataset_id/query и БЕЗ insight; сервер детерминированно собирает график и возвращает charted_entities (точный набор сущностей, по которым построен график, каждая со значениями latest/peak/trough/average) и chart_type, НЕ публикуя его. ВАЖНО: мультистрановой набор данных строится как СЕМЕЙСТВО СУЩНОСТЕЙ (крупнейшие экономики, G7, агрегированные строки...), поэтому insight проверяется ТОЛЬКО по сущностям, которые реально есть в charted_entities. Привязывайте каждое утверждение к одной из ЭТИХ сущностей и ссылайтесь только на значения именно этих сущностей. (2) PUBLISH - повторно вызовите с тем же dataset_id/query и вашим insight на 2-3 предложения; сервер сверяет его с реальными данными (защита от выдуманных чисел) и публикует, возвращая URL. Сервер сам НЕ запускает LLM (insight пишете вы). Один запрос = один график. При отклонении возвращается 422 с указанием, КАКОЕ число/утверждение не прошло, а также charted_entities и доступные якоря, чтобы вы исправили всё за один шаг. Используйте ИМЕННО ЭТО вместо create_chart_from_spec, когда нужен «хороший график для этого набора данных/темы», без сборки полной спецификации Builder. Ключи без прав адмнистратора получают 403; сторонние пользователи работают через create_chart_from_pec / publish_art.

Статистика скользящего окна (среднее, стандартное отклонение, минимум, максимум, сумма) для индикатора. Сглаживает шум, выявляет тренды | используйте перед тем, как заявлять о развороте в месячном ряду FRED или Eurostat. Работает с любым проверенным индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

Ищет в каталоге данных Autario по ключевому слову | тысячи нормализованных публичных наборов данных от World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census и SEC, плюс ваши собственные загрузки и таблицы коннекторов (Google Search Console, GA4, Meta Ads, Google Ads, YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Shopify, LinkedIn, Bing). Возвращает идентификаторы наборов данных, заголовки, описания, категории, издателей, количество строк, last_refreshed_at И доверенные поля онтологии (topic, subtopic, unit, frequency, entity_type, indicator_id), когда уверенность онтологии высока. Аутентифицированные вызывающие клиенты (API key / OAuth) также находят свои СОБСТВЕННЫЕ приватные наборы данных (uploads, write_rows, connectors); приватные данные других пользователей не возвращаются никогда. Сначала используйте этот инструмент, чтобы обнаружить доступные наборы данных перед запросом. Для точной фильтрации по теме, единице измерения и частоте по всему каталогу предпочтительнее list_indicators. Для ТЕМАТИЧЕСКОГО исследования статей предпочтительнее discover_by_topic, который добавляет ранжирование по уровню качества и примеры фактов. ТОЧНОСТЬ ТОКЕНОВ: запрашивайте ровно ту сущность, показатель и годы, которые нужны, вместо загрузки таблицы | тот же вопрос, который стоил бы 17 000 сырых строк, возвращается готовыми числами примерно за 200 токенов.

Аддитивное разложение Y = тренд + сезонность + остаток. Убирает сезонный цикл из ряда и выявляет основной тренд | отлично подходит для месячных или квартальных данных (розничные продажи, безработица). Возвращает компоненты для каждого момента времени и суммарную амплитуду. Работает с любым проверенным индикатором autario (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, IMF, WHO, ECB, US Census, SEC).

SEO 360 | СОБСТВЕННЫЙ детерминированный ACTION-отчёт Google Search Console; вычисляется на сервере из подключённых данных GSC (те же точные числа, которые пользователь видит в приложении | ничего не пересчитывается, ничего не оценивается). Единица данных: пара (запрос, страница), и КАЖДАЯ строка завершается конкретным действием, поэтому вызывайте этот инструмент, когда пользователь спрашивает «что мне писать дальше», «какую страницу исправить в первую очередь», «где я теряю клики», «как развиваются мои позиции», «какие страницы деградируют», «как у меня дела с Core Web Vitals», «какие технические SEO-проблемы есть на моём сайте». Разделы: page2_gaps (пары с позициями 8-20, отсортированные по потенциальному приросту кликов до топ-3 | основной список «написать или улучшить»), ctr_underperformers (страница в топ-10, но сниппет не получает клик | работа над title/description), orphan_demand (запросы со спросом, у которых лучшая страница не по теме | страницы нет, напишите её), cannibalization (один запрос размазан по нескольким страницам | объедините или разведите), trends (победители/проигравшие по кликам И по позициям относительно прошлого окна, с явной пометкой, когда прошлое окно неполное), rank_tracking (ряды позиций топовых и закреплённых запросов с текущими значениями и дельтами за 7д/28д, распределение позиций Top3/4-10/11-20/21+, индекс share-of-voice, разбивка по брендовым и небрендовым запросам), decay (очередь на обновление: страницы, теряющие клики несколько окон подряд, отсортированные по потерянным кликам, с опциональным пересчётом в EUR на основе собственной настройки пользователя «ценность клика»), vitals (полевые данные p75 по Core Web Vitals из Chrome UX Report для топовых страниц, со статусом «прошло/не прошло» по каждому из LCP/INP/CLS), audit (ограниченный снимок обхода собственного сайта: битые ссылки, цепочки редиректов, проблемы с title/description, конфликты noindex/canonical, страницы-сироты, сравнение новых и исправленных проблем, возможности для внутренних ссылок), health (покрытие данных, устаревание, какой источник CTR-бенчмарка применяется). CTR-бенчмарк это медиана собственных данных пользователя по каждой группе позиций, с документированной стандартной кривой как запасным вариантом для малочисленных групп. Глубже, чем audience_360 (который…

Social 360 | СОБСТВЕННЫЙ детерминированный отчёт вызывающего о социальной эффективности по данным его подключённых Facebook Page, Instagram, TikTok и YouTube, вычисляемый на сервере (те самые числа, которые пользователь видит в приложении | ничего не пересчитывается заново, ничего не оценивается). Вызывайте его, когда пользователь спрашивает: «как дела в моих социальных аккаунтах», «растёт ли мой аккаунт», «какой пост сработал лучше всего», «какой формат публиковать чаще», «когда публиковать», «из-за чего скакнуло число подписчиков», «как я выгляжу на фоне конкурентов». Секции: score (индекс от 0 до 100 для каждой платформы плюс сводный взвешенный по охвату показатель из вовлечённости на охват, темпа прироста подписчиков и регульярности публикаций, с трендом | индекс относительно СОБСТВЕННОЙ истории аккаунта, никогда не отраслевой бенчмарк; компонент, который платформа не может предоставить, ИСКЛЮЧАЕТСЯ, а веса перенормируются, никогда не учитывается как ноль), explorer (КАЖДЫЙ подключённый канал как собственный ежедневный ряд по каждому KPI, который платформа официально предоставляет | followers, new followers, posts, engagements, likes, comments, shares, views, reach | плюс матрица поддержки по каждому KPI, объясняющая, ПОЧЕМУ платформа не может предоставить KPI, чтобы пропущенное число никогда не воспринималось как ноль), posts (топ-посты со всех платформ с сортировкой по вовлечённости/охвату/просмотрам/лайкам/комментариям/репостам/сохранениям, бенчмарк по каждому формату внутри собственного аккаунта с пометками о малой выборке, частота публикаций в сравнении с вовлечённостью за неделю и эффективность каждого поста относительно медианного поста того же формата на том же канале), geo (разбивки по странам, которые платформы ОФИЦИАЛЬНО публикуют: демография аудитории Instagram и географический отчёт YouTube; Facebook и TikTok не публикуют ничего и прямо об этом заявляют), spikes (статистически необычные дни по подписчикам или охвату, а посты, опубликованные в этом окне, перечислены как КАНДИДАТЫ | изначально с оговорками, никогда не называются причиной), peers (Вы против публичных аккаунтов, которые пользователь отслеживает в Settings > Competitors, через общее ежедневное хранилище бенчмарков в Instagram Business Discovery и YouTube Data API: разрыв по подписчикам, гонка росто, публикации…

Обновите существующий график, который вам принадлежит. Только API-ключ, создавший график, может его обновить. Используйте это, чтобы изменить спецификацию Plotly, заголовок или insight ранее опубликованного графика.

Проверяет, что заявленное значение соответствует первоисточнику (World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO, IMF, ECB, US Census, SEC). Используйте этот инструмент, когда пользователь спрашивает «не выдумал ли ты это?» или когда нужно перепроверить указнные вами цифры перед представлением. Передайте индикатор, сущность, время и ожидаемое значение. Возвращает, совпадает ли актуальное значение autario, с относительной разницей и происхождением данных. Если ваш time= соответствует более чем одному наблюдению (например, год в месячном ряду), вы получите reason="ambiguous_query" и перечень возможных наблюдений вместо вердикта: уточните time= и запросите снова, а не считайте какой-то один вариант ответом.

Отвечает на вопрос «чем это объясняется?» одним вызовом: по заданной метрике результата и сущности ранжирует, какие другие метрики лучше всего объясняют результат. Если candidates не указан, автоматически выбирает кандидатов из онтологии (та же тема + entity_type), поэтому может охватывать серии World Bank, FRED, Eurostat, OECD, WHO и IMF, даже если вы их не называете. Возвращает рейтинг с метками уверенности (strong/suggestive/weak/inconclusive), пояснительными строками и подсказками sharpen-suggestions, указывающими на смежные области, которые ещё не включены. Частоты автоматически выравниваются по более крупному общему шагу - без завышенного числа наблюдений. Используйте этот инструмент вместо find_drivers, когда нужен ответ, пригодный для изложения.

Добавляет строки данных в существующий набор данных, которым вы владеете (созданный через create_dataset) | ваши собственные числа, производная таблица, которую вы вычислили, или ряд, собранный из результатов World Bank / FRED / Eurostat. Схема автоматически определяется по первой партии. Все значения хранятся в текстовом виде. Максимум 10 000 строк за один вызов; для более крупных наборов данных используйте несколько вызовов. Требуется AUTARIO_API_KEY.