Documentazione API e MCP di EveryInfra

Una chiamata all'API di EveryInfra non ha bisogno di un proxy. La richiesta va direttamente a api.everyinfra.com e restituisce JSON con campi denominati. Per i tuoi programmi è diverso: quando il tuo crawler o la tua automazione del browser deve aprire una pagina come un utente di un certo paese, serve un IP di uscita in quel paese.

La divisione dei compiti è quindi semplice. IPFoxy dà alle tue richieste un IP di uscita diverso. EveryInfra ti fornisce dati strutturati per le piattaforme del suo catalogo.

Questo esempio Python esegue entrambi i passaggi in un unico script. Il passaggio 1 chiama ipinfo.io tramite l'IP di uscita di IPFoxy e stampa il paese di uscita. Il passaggio 2 chiama EveryInfra direttamente per un prodotto Amazon. Prima di eseguirlo, imposta due variabili d'ambiente: EVERYINFRA_API_KEY è la tua chiave API e IPFOXY_PROXY è la stringa di connessione della dashboard di IPFoxy, nel formato http://username:password@host:port. Installa requests con pip install requests.

import os

import requests

EVERYINFRA_API_KEY = os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]
IPFOXY_PROXY = os.environ["IPFOXY_PROXY"]  # http://username:password@host:port
PROXIES = {"http": IPFOXY_PROXY, "https": IPFOXY_PROXY}

# 1. La tua richiesta esce dall'IP di uscita di IPFoxy.
exit_ip = requests.get("https://ipinfo.io/json", proxies=PROXIES, timeout=30).json()
print("Paese dell'IP di uscita:", exit_ip.get("country"))

# 2. La chiamata a EveryInfra è diretta: non serve un proxy.
direct = requests.Session()
direct.trust_env = False  # ignora HTTP(S)_PROXY, così questa chiamata non consuma traffico proxy
resp = direct.post(
    "https://api.everyinfra.com/api/v1/social",
    headers={"Authorization": f"Bearer {EVERYINFRA_API_KEY}"},
    json={
        "platform": "amazon",
        "action": "profile",
        "params": {"url": "https://www.amazon.com/dp/B0CYJDVT31"},
    },
    timeout=120,
)
resp.raise_for_status()
body = resp.json()
item = body["results"]
print(item["title"][:60], item["currency"], item["price"], item["rating"])
print("Addebitato (USD):", body["billing"]["charged_usd"])

• direct.trust_env = False fa sì che la chiamata a EveryInfra ignori le variabili d'ambiente HTTP_PROXY e HTTPS_PROXY. Senza questa riga, anche questa chiamata passa per un eventuale proxy di sistema e paghi il traffico proxy che consuma.
• Un 407 dal proxy significa che username o password sono errati. L'esempio si ferma prima di chiamare EveryInfra, quindi non viene addebitato nulla. Secondo il centro assistenza di IPFoxy, il proxy funziona solo se esegui il codice da una rete al di fuori della Cina continentale.
• Abbiamo eseguito questo codice il 24 ottobre 2026. La chiamata a EveryInfra ha restituito titolo, prezzo e valutazione del prodotto, con un addebito di $0,001389. Non abbiamo un account IPFoxy, quindi abbiamo testato il passaggio del proxy con un proxy fittizio locale: il formato dell'indirizzo, il tunnel CONNECT e il caso 407.
• Quanto traffico proxy consuma una pagina: circa 0,44 MB per il solo HTML e circa 7,96 MB per un caricamento completo nel browser. Per il costo per 1.000 pagine con ciascun piano IPFoxy e il tasso di successo di cui hai bisogno, leggi Quanto traffico proxy consuma una pagina Amazon?.
• L'esempio completo, il proxy fittizio locale e lo script di misurazione dei byte sono su GitHub: everyinfra-agent-plugins / examples / proxy-plus-data-api.

Exa cerca sul web in base al significato. La tua query non deve per forza contenere le parole presenti nella pagina: Exa trova comunque le aziende, gli articoli e i paper giusti e ne restituisce il testo insieme ai risultati. EveryInfra ti fornisce dati strutturati delle piattaforme, come valutazioni e recensioni di G2 e Trustpilot o commenti di YouTube, in JSON con campi denominati.

Uno schema comune: usa Exa per elencare un insieme di elementi, poi usa EveryInfra per aggiungere a ciascuno i dati della piattaforma.

Questo esempio Python crea una tabella delle recensioni dei concorrenti. Il passaggio 1 chiede a Exa «note-taking apps similar to Obsidian»; category: "company" fa sì che restituisca solo home page di aziende. Il passaggio 2 chiama l'API g2/search di EveryInfra per ogni azienda e ne legge la valutazione e il numero di recensioni su G2. Prima di eseguirlo, imposta due variabili d'ambiente: EXA_API_KEY è la tua chiave della dashboard di Exa ed EVERYINFRA_API_KEY è la tua chiave API di EveryInfra. Serve pip install requests.

import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from urllib.parse import urlsplit

import requests

EXA_API_KEY = os.environ["EXA_API_KEY"]
EVERYINFRA_API_KEY = os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]
QUESTION = "note-taking apps similar to Obsidian"

# 1. Exa: trova aziende in base al significato, non alle parole chiave
companies = requests.post(
    "https://api.exa.ai/search",
    headers={"x-api-key": EXA_API_KEY},
    json={"query": QUESTION, "category": "company", "type": "auto", "numResults": 10},
    timeout=60,
).json()["results"]


# 2. EveryInfra: valutazione G2 e numero di recensioni di ogni azienda
def g2_rating(company):
    name = company["title"].split(" - ")[0].split(" | ")[0].strip()
    resp = requests.post(
        "https://api.everyinfra.com/api/v1/social",
        headers={"Authorization": f"Bearer {EVERYINFRA_API_KEY}"},
        json={"platform": "g2", "action": "search", "params": {"keyword": name}},
        timeout=180,
    )
    resp.raise_for_status()
    body = resp.json()
    match = next((p for p in body["results"] if p["product_name"].lower() == name.lower()), None)
    return name, match, body["billing"]["charged_usd"]


with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
    rows = list(pool.map(g2_rating, companies))

spent = 0.0
for company, (name, g2, charged) in zip(companies, rows):
    spent += charged
    domain = urlsplit(company["url"]).hostname.removeprefix("www.")
    if g2 and g2["review_count"]:
        print(f"{name:12} {domain:16} G2 {g2['rating']} / 5 · {g2['review_count']} recensioni")
    else:
        print(f"{name:12} {domain:16} ancora nessuna recensione su G2")
print("Addebito EveryInfra (USD):", round(spent, 6))

• Abbiamo eseguito questo codice così com'è il 25 ottobre 2026. Exa ha restituito 10 home page di aziende, e le stesse 10 quando abbiamo ripetuto la ricerca qualche minuto dopo. 7 su 10 hanno valutazioni e recensioni su G2, ad esempio Goodnotes con 4,7 e 123 recensioni e Milanote con 4,5 e 42. Abbiamo eseguito una volta ciascuna le versioni in inglese, cinese e spagnolo; ogni esecuzione ha richiesto 44–51 secondi. EveryInfra ha addebitato $0,01389 (10 chiamate g2/search); la ricerca Exa è costata $0,007.
• Un'azienda conta come corrispondenza solo quando il suo nome è identico al nome del prodotto su G2. L'esempio prende il titolo del risultato Exa ed elimina tutto ciò che segue " - ". Nella nostra esecuzione, su G2 non c'era nessun prodotto chiamato Brainio, mentre Yaranga e Brainfo hanno pagine G2 ma ancora nessuna recensione.
• Ogni chiamata g2/search viene addebitata una volta ($0,001389), anche quando nessun prodotto ha lo stesso nome, perché l'API restituisce comunque risultati di ricerca. Una chiamata richiede circa 30–70 secondi, quindi l'esempio esegue 4 chiamate alla volta.
• Per Trustpilot, cambia il passaggio 2 in trustpilot/profile e inserisci il dominio dell'azienda in company. Per le stesse aziende, 4 su 7 avevano un profilo Trustpilot. Un'azienda senza profilo restituisce un risultato vuoto e non viene addebitata.
• I risultati di Exa non contengono thread di Reddit: con includeDomains impostato su reddit.com ha restituito 0 risultati, senza alcun costo.
• Per la copertura su 3 categorie e 30 aziende, i grandi nomi che il confronto sul nome esatto non trova e i dati completi, leggi Exa trova i concorrenti, EveryInfra ne controlla le recensioni.

Monid è un router di strumenti per agenti AI. L'agente descrive in una frase ciò che gli serve: discover restituisce gratis gli endpoint adatti e i relativi prezzi, inspect restituisce gratis lo schema di input e il prezzo attuale e solo run viene addebitato, a quel prezzo, su un unico saldo prepagato. EveryInfra ti offre API per i dati delle piattaforme con struttura fissa: un unico formato di richiesta e, per ogni funzionalità, nomi dei campi fissi e un prezzo fisso.

Una suddivisione comune si basa su quanto spesso si ripete una chiamata. Le piattaforme presenti nel catalogo di EveryInfra (106 al 3 novembre 2026; GET /api/v1/social/catalog restituisce l'elenco aggiornato) passano da EveryInfra. Le piattaforme che non sono nel catalogo, e gli strumenti che non riguardano i dati (meteo, geocoding, loghi aziendali, generazione di immagini), passano da Monid.

Questo esempio in Python mette entrambi i tipi di chiamata in un unico script. Il passaggio 1 è l'attività quotidiana: chiama xiaohongshu/search di EveryInfra per "matcha latte", ordinando per numero di like, e stampa le prime 3 note e l'importo addebitato. Il passaggio 2 è un'attività occasionale: Monid trova uno strumento che restituisce il logo di un'azienda a partire dal dominio, e lo script lo esegue solo se il prezzo indicato da inspect non supera MAX_PRICE_USD. Prima di eseguirlo, imposta due variabili d'ambiente: EVERYINFRA_API_KEY è la tua chiave API di EveryInfra e MONID_API_KEY è una chiave API che crei nella dashboard di Monid (app.monid.ai). Devi anche eseguire pip install requests.

import os

import requests

EVERYINFRA_API_KEY = os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]
MONID_API_KEY = os.environ["MONID_API_KEY"]
MONID = "https://api.monid.ai/v1"
MONID_HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {MONID_API_KEY}"}
MAX_PRICE_USD = 0.01  # do not run a Monid tool that costs more than this per call

# 1. The daily job: EveryInfra xiaohongshu/search, one fixed request shape
resp = requests.post(
    "https://api.everyinfra.com/api/v1/social",
    headers={"Authorization": f"Bearer {EVERYINFRA_API_KEY}"},
    json={"platform": "xiaohongshu", "action": "search",
          "params": {"keyword": "matcha latte", "sort": "most_liked"}},
    timeout=120,
)
resp.raise_for_status()
body = resp.json()
for note in body["results"][:3]:
    print(note["like_count"], note["collect_count"], note["posted_at"][:10], note["url"])
print("EveryInfra:", len(body["results"]), "notes, charged (USD):", body["billing"]["charged_usd"])

# 2. A one-off lookup that is not a daily platform: discover, inspect, run on Monid
found = requests.post(f"{MONID}/discover", headers=MONID_HEADERS, timeout=60,
                      json={"query": "company logo image URL from a domain", "limit": 3}).json()["results"]
# discover adds ranking and price fields to each result; inspect and run take only the fields that name the tool
SHOWN_ONLY = ("providerName", "description", "price", "score", "scoreBreakdown", "tags", "metrics", "hints")
tool = {key: value for key, value in found[0].items() if key not in SHOWN_ONLY}
detail = requests.post(f"{MONID}/inspect", headers=MONID_HEADERS, timeout=60, json=tool).json()
price = detail["price"]["amount"]["value"]
print("Monid tool:", detail["endpoint"], "price (USD):", price)
if price <= MAX_PRICE_USD:
    run = requests.post(f"{MONID}/run", headers=MONID_HEADERS, timeout=120,
                        json={**tool, "input": {"pathParams": {"company": "starbucks.com"}}}).json()
    print("Monid run:", run.get("runId"), run.get("status"), run.get("output"))

• Abbiamo eseguito questo codice così com'è il 3 novembre 2026 alle 16:45 (ora di Singapore). EveryInfra ha restituito 20 note e addebitato 0,005556 $. discover di Monid ha messo al primo posto un endpoint per i loghi aziendali, inspect ha indicato 0 $ per chiamata e run ha restituito lo stato COMPLETED e l'URL dell'immagine del logo. Lo script ha impiegato 6–7 secondi. Abbiamo eseguito una volta ciascuna la versione cinese, inglese e spagnola (la versione cinese cerca il nome cinese della bevanda).
• Ogni chiamata a xiaohongshu/search restituisce una pagina contenente fino a 20 note e comporta un addebito di 0,005556 $. Una pagina senza note non viene addebitata. Per ottenere la pagina successiva, reinvia il next_page_token restituito nei risultati.
• Monid non addebita discover né inspect; viene addebitato solo run, al prezzo indicato da inspect. Durante l'esecuzione, Monid riserva sul saldo il costo stimato e contabilizza l'importo effettivo al termine (llms.txt di Monid, consultato il 2026-11-03). L'esempio usa MAX_PRICE_USD per saltare gli strumenti che superano il tuo budget.
• Puoi dare all'agente una regola di instradamento come questa: "Le piattaforme presenti in GET https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog passano da everyinfra_call_api. Tutte le altre piattaforme e tutti gli altri strumenti passano da Monid: prima discover, poi inspect, ed esegui run solo se il prezzo rientra nel budget. Registra l'importo addebitato per ogni chiamata."
• Il server MCP di Monid (https://mcp.monid.ai/v1) richiede un accesso OAuth nel browser e non l'abbiamo testato. I passaggi di configurazione per Claude, Claude Code, Codex, OpenCode e ChatGPT sono nella [guida rapida MCP di Monid](https://monid.ai/docs/guide/quickstart-mcp). Per la parte di EveryInfra, consulta la sezione MCP più sopra.