> ## Documentation Index
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# Crie uma integração de ferramenta (API)
> Permita que seu agente chame suas APIs durante a conversa — pesquise um banco de dados, crie um ticket, consulte um pedido.
Uma **integração de ferramenta** é um endpoint HTTP reutilizável que um agente pode
invocar durante uma chamada. Você fornece ao ThunderPhone uma descrição em esquema JSON
da ferramenta e uma URL de endpoint; o agente decide quando chamá-la
com base na conversa, e o ThunderPhone faz a solicitação HTTP de saída
a partir de seus servidores e retorna a resposta ao agente.
O painel cobre a maioria das necessidades de ferramentas sem esta API: **Conexões
→ Apps** conecta Slack, HubSpot, Salesforce, Google Calendar,
Google Sheets e Cal.com com alguns cliques de OAuth; **Conexões →
APIs** transforma qualquer API HTTP em uma ação do agente (cole um comando cURL
e um assistente de IA cria um rascunho da ferramenta, com uma Solicitação de teste integrada); e
**Conexões → MCP** adiciona servidores MCP. Consulte
[Conexões](/pt/guides/concepts). Este guia aborda a API bruta
por trás da interface de APIs.
Este guia mostra como criar uma ferramenta de consulta de previsão do tempo de ponta a ponta.
## Anatomia de uma ferramenta
Duas partes:
1. **O esquema** — uma definição de função no estilo OpenAI
(`{type: "function", function: {name, description, parameters}}`)
que informa ao LLM o que a ferramenta faz e quais argumentos ela aceita.
2. **O endpoint** — a URL que os servidores do ThunderPhone chamam quando o
LLM decide usar a ferramenta. A solicitação é um POST JSON com os
argumentos escolhidos pelo LLM como corpo.
## 1. Escolha uma estratégia de armazenamento
Anexe uma ferramenta pontual ao array `tools` do agente. Simples, mas
não reutilizável.
Armazene a ferramenta como uma [integração](/api-reference/integrations)
reutilizável e vincule-a a vários agentes. Recomendado para qualquer coisa usada
mais de uma vez.
Este guia usa o caminho da integração salva.
## 2. Crie a integração
```bash theme={null}
curl -X POST https://api.thunderphone.com/v1/integrations \
-H "Authorization: Bearer sk_live_YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"display_name": "Weather API",
"spec": {
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Return the current weather for a zip code.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"zip": { "type": "string", "description": "5-digit US ZIP code" }
},
"required": ["zip"]
}
}
},
"endpoint_url": "https://api.example.com/weather",
"endpoint_method": "GET",
"headers": [
{ "key": "X-Api-Key", "value": "your-provider-key" }
]
}'
```
Salve o `id` retornado (um UUID).
Dedique um esforço real à `description` da ferramenta e de cada
parâmetro. O LLM usa essas strings em tempo de execução para decidir se
e como chamar a ferramenta. Descrições vagas → chamadas de ferramenta vagas.
## 3. Teste o endpoint no sandbox
Antes de vincular a integração a um agente, envie uma solicitação assinada
dos servidores do ThunderPhone para confirmar a conectividade:
```bash theme={null}
curl -X POST https://api.thunderphone.com/v1/integrations/test-request \
-H "Authorization: Bearer sk_live_YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"url": "https://api.example.com/weather?zip=94110",
"method": "GET",
"headers": { "X-Api-Key": "your-provider-key" }
}'
```
```json Response theme={null}
{
"ok": true,
"status": 200,
"elapsed_ms": 187,
"response_headers": { "content-type": "application/json" },
"response_preview": "{\"temperature_f\": 64, ...}"
}
```
Este teste também reforça as proteções SSRF do ThunderPhone — solicitações para
localhost ou intervalos de IP privados retornam `400 code=url_not_allowed`.
## 4. Vincule a integração a um agente
Anexe via `integration_ids` ao criar ou atualizar um agente:
```bash theme={null}
curl -X PATCH https://api.thunderphone.com/v1/agents/12 \
-H "Authorization: Bearer sk_live_YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"integration_ids": ["f9b5a1a4-..."]
}'
```
Você pode vincular várias integrações a um agente. O prompt do agente pode
referenciá-las pelo nome — "use `get_weather` quando quem liga perguntar
sobre as condições" — ou ele pode descobri-las implicitamente pelas
descrições do esquema.
## 5. Implemente o endpoint
Quando o agente invoca a ferramenta, o ThunderPhone envia um POST assinado ao
seu `endpoint_url`:
```
POST /weather HTTP/1.1
Host: api.example.com
X-Api-Key: your-provider-key
X-ThunderPhone-Signature:
X-ThunderPhone-Call-ID: 987654321
Content-Type: application/json
{"zip": "94110"}
```
Seu servidor responde com JSON que é repassado ao LLM:
```json theme={null}
{"temperature_f": 64, "condition": "Partly cloudy", "wind_mph": 8}
```
O LLM processa essa resposta e fornece um resumo em linguagem natural para
quem liga.
A assinatura é calculada sobre o corpo bruto da solicitação usando o mesmo
`secret` do seu endpoint de webhook. **Verifique-a** — endpoints de ferramentas
ficam expostos à internet e estão sujeitos às mesmas preocupações de falsificação
que os webhooks. Consulte
[Verificar assinaturas de webhook](/pt/guides/verify-webhook-signatures).
## 6. Teste o ciclo
Execute uma [sessão de microfone](/api-reference/mic-sessions) com o agente
e faça a pergunta que sua ferramenta atende ("Como está o tempo em
94110?"). A transcrição da chamada mostra o ciclo completo:
```json theme={null}
{
"call_id": 987654321,
"transcripts": [
{ "role": "user",
"content": "What's the weather in 94110?" },
{ "role": "tool_call",
"content": "{\"tool_call\": \"get_weather\", \"arguments\": {\"zip\": \"94110\"}}" },
{ "role": "tool_response",
"content": "{\"tool_name\": \"get_weather\", \"response\": {\"temperature_f\": 64, \"condition\": \"Partly cloudy\"}}" },
{ "role": "agent",
"content": "It's 64 degrees and partly cloudy." }
]
}
```
Você pode obter isso por meio de
[`GET /v1/calls/{call_id}/transcript`](/api-reference/calls#get-transcript);
o fluxo de eventos bruto (com tempos por entrada e deslocamentos de áudio) está em
[`GET /v1/calls/{call_id}/history`](/api-reference/calls#get-history).
## Erros comuns
O LLM decide com base na descrição da ferramenta. Se a pergunta de quem liga
não corresponder à descrição, o modelo não invocará
a ferramenta. Torne a descrição mais específica (adicione sinônimos e
formulações comuns) ou mencione-a explicitamente no prompt do agente ("Quando
quem liga perguntar sobre o tempo, use `get_weather`.").
Respostas com mais de 6 kB são truncadas na visualização da transcrição. Retorne
apenas os campos de que o LLM precisa — não o registro inteiro.
Endpoints de ferramentas têm um tempo limite padrão de 10 segundos. Se precisar de mais tempo,
processe de forma assíncrona: retorne `{"status": "pending", "request_id": "..."}`
e disponibilize o resultado por meio de uma chamada de ferramenta separada.
Cada `PATCH` de integração cria uma nova revisão. Consulte
[`GET /v1/integrations/{id}/versions`](/api-reference/integrations#version-history)
para ver quem alterou o quê. Se você quebrar o esquema de uma ferramenta, poderá
reverter manualmente aplicando PATCH novamente em um snapshot mais antigo.
***
## Próximas etapas
CRUD, transferência, histórico de versões.
Gramática completa do esquema JSON e o contrato de endpoint assinado.
Aplique o padrão de assinatura de webhook aos endpoints de ferramentas.
Inspecione o ciclo completo de uma chamada de ferramenta.