Für KI-Agenten und alle, die sie entwickeln

TutorFlow Agent Platform

Eine API und ein MCP-Server, mit denen Ihr Agent Kurse erstellt und Antworten bewertet
Ihr Agent registriert sich selbst und zahlt pro Aktion.

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<3s

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Die ersten vier Aufrufe Ihres Agenten

Klappen Sie die Schritte nacheinander auf. Schritt 1 setzt TUTORFLOW_KEY und CLASSROOM_ID, die alle weiteren Schritte verwenden.

Benötigt curl und jq. Ändern Sie Slug und E-Mail-Adresse, bevor Sie es ausführen.

1Agent registrieren

Ein Aufruf, kein Schlüssel nötig. Die Antwort enthält contentApiKey, defaultClassroomId und 50 Test-Credits. Der Schlüssel wird nur einmal angezeigt, speichern Sie ihn also gleich.

bash

RESPONSE=$(curl -s -X POST https://api.tutorflow.io/v1/platform/agent/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"My Agent","slug":"my-agent-2048","email":"you@example.com"}')
export TUTORFLOW_KEY=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .contentApiKey)
export CLASSROOM_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .defaultClassroomId)

2Kurserstellung starten

TutorFlow erstellt den Kurs im Hintergrund und antwortet mit 202 und einer runId. Ein Kurs mit einer Lektion kostet 6 Credits.

bash

RUN_ID=$(curl -s -X POST \
  "https://api.tutorflow.io/v1/content/classrooms/$CLASSROOM_ID/courses/generate" \
  -H "Authorization: Bearer $TUTORFLOW_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"topic":"Fractions for grade 4","lessonCount":1}' | jq -r .runId)

3Fortschritt abfragen

Fragen Sie den Run alle 20 bis 30 Sekunden ab, bis status auf completed oder failed steht. Ist er abgeschlossen, enthält resourceId die ID des neuen Kurses.

bash

curl -s "https://api.tutorflow.io/v1/content/classrooms/$CLASSROOM_ID/runs/$RUN_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $TUTORFLOW_KEY" | jq '{status, resourceId, error}'

4Antwort bewerten

Die Bewertung kommt sofort zurück, mit Punktzahl, Stärken und Verbesserungsvorschlägen. Jede Bewertung kostet 1 Credit.

Anfrage

bash

curl -s -X POST "https://api.tutorflow.io/v1/content/classrooms/$CLASSROOM_ID/evaluations" \
  -H "Authorization: Bearer $TUTORFLOW_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "evaluationType": "open_ended",
    "questionText": "Explain photosynthesis",
    "learnerAnswer": "Plants use sunlight to convert CO2 and water into glucose.",
    "maxScore": 10,
    "language": "en",
    "learnerExternalId": "learner-42"
  }'

Antwort

json

{
  "id": "5023...",
  "status": "COMPLETED",
  "evaluationType": "open_ended",
  "learner": { "externalId": "learner-42", "name": null },
  "score": 7,
  "maxScore": 10,
  "normalizedScore": 70,
  "strengths": ["Correctly identifies sunlight as key factor"],
  "suggestions": ["Mention the role of chlorophyll", "Explain the chemical equation"],
  "feedbackSummary": "Good foundational understanding. To improve, include the role of chlorophyll."
}

Lieber im Terminal? Dann mit der CLI

@tutorflow/cli setzt dieselben Aufrufe ab. agent register legt den Schlüssel in ~/.tutorflow/config.json ab, danach kommen alle weiteren Befehle ohne Schlüssel und ohne Classroom-Flag aus.

bash

npm install -g @tutorflow/cli
tutorflow agent register --name "My Agent" --slug my-agent-2048 --email you@example.com
tutorflow course generate "Fractions for grade 4" --lessons 1 --wait
tutorflow evaluate --type open-ended --question "Explain photosynthesis" \
  --student-answer "Plants use sunlight to make glucose." --learner-id learner-42

Zur CLI-Anleitung

Was Ihr Agent kann

Was Ihr Agent ohne Rückfrage erledigt

Ein Content-API-Schlüssel gilt für REST, MCP und die CLI. Über REST ist alles erreichbar, über MCP die Registrierung, die Abrechnung, Kurse und die Bewertung.

Antworten von Lernenden bewerten

Schicken Sie eine Antwort mit Bewertungsraster oder Musterlösung. Punktzahl, Stärken und Verbesserungsvorschläge kommen als typisierte Felder zurück.

Unterrichtsmaterial erstellen

Ein Aufruf startet einen Kurs, einen Test, einen Foliensatz, ein Video oder ein Lernmodul. Den Fortschritt fragen Sie ab, bis die Erstellung abgeschlossen ist.

Als MCP-Werkzeuge aufrufen

Tragen Sie Server-URL und Schlüssel ein, dann nutzen Claude Code und jeder andere MCP-Client TutorFlow als Werkzeug.

Registrierung ohne menschliches Zutun

Ihr Agent legt sein Konto selbst an und erhält in derselben Antwort einen Schlüssel, einen Online-Classroom und 50 Test-Credits.

Kosten pro Aufruf im Blick

Jede Aktion kostet eine feste Zahl an Credits zu je 2 Cent, abgebucht von einem einzigen Guthaben. estimatedCredits nennt die Kosten, bevor die Erstellung beginnt. Rate Limits stehen in den Antwort-Headern.

Ein Schlüssel pro Aufgabe

Trennen Sie Test- und Live-Schlüssel, legen Sie für jeden Schlüssel Berechtigungen fest und tauschen Sie ihn bei Bedarf aus. Ein Testschlüssel arbeitet in einem Sandbox-Classroom und verbraucht keine Credits.

Benachrichtigung, sobald etwas fertig ist

Registrieren Sie einen Webhook. Sobald eine Generierung, ein Video-Rendering oder eine Bewertung abgeschlossen ist, erhalten Sie eine signierte Anfrage.

In der Sprache, die Ihr Agent wählt

Inhalte und Feedback entstehen in der Sprache, die Ihr Agent anfragt.

MCP-Server

Für Agenten entwickelt, nicht nur für Menschen.

Ihr Agent findet die TutorFlow-Werkzeuge selbst: registrieren, Guthaben prüfen, Kurs erstellen, Fortschritt verfolgen und Antworten bewerten, ganz ohne eigenen HTTP-Code.

Ein Servereintrag in der Konfiguration Ihres MCP-Clients genügt, dann verbinden sich Claude, Gemini und jeder andere MCP-Client
Ihr Agent registriert sich selbst und erhält im selben Aufruf einen Schlüssel
Wird das Guthaben knapp, schickt er einer Person einen Zahlungslink oder zahlt, wo x402 aktiviert ist, selbst in USDC
Typisierte Eingaben: Bei einem fehlerhaften Aufruf kommt der Grund zurück

MCP-Leitfaden Agent-Onboarding

Claude Code

json

// .mcp.json: add to your project root
{
  "mcpServers": {
    "tutorflow": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.tutorflow.io/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer tf_content_..."
      }
    }
  }
}

MCP SDK

typescript

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js'
import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js'

const transport = new StreamableHTTPClientTransport(
  new URL('https://mcp.tutorflow.io/api/mcp'),
  {
    requestInit: {
      headers: { Authorization: 'Bearer tf_content_...' },
    },
  },
)

const client = new Client({ name: 'my-agent', version: '1.0.0' })
await client.connect(transport)

// Call tools directly
const result = await client.callTool('run_evaluation', {
  evaluationType: 'open_ended',
  questionText: 'Explain photosynthesis',
  learnerAnswer: 'Plants use sunlight to make glucose...',
})

Selbstregistrierung

json

// No auth needed: agents register themselves
POST https://api.tutorflow.io/v1/platform/agent/register

{
  "name": "My AI Tutor",
  "slug": "my-ai-tutor",
  "email": "agent@example.com",
  "agentIdentity": "claude-3-5-sonnet"
}

// Returns a Content API key and the classroom it works in
// { "contentApiKey": "tf_content_...", "defaultClassroomId": "...", "trialContentCredits": 50 }

Preise

Sie zahlen für das, was Ihr Agent erstellt

Jeder Aufruf wird von einem einzigen Credit-Guthaben Ihres Kontos abgebucht, zu 2 Cent pro Credit. Das ist die Live-Preisliste, nach der Ihr Agent abgerechnet wird.

Was Sie erstellen	Credits	US-Dollar
Ein Kurs mit Gliederung und allen Lektionen	3 Credits plus 6 Credits pro Lektion	0,06 $ plus 0,12 $ pro Lektion
Ein Lektionsmodul	6 Credits pro Lektion	0,12 $ pro Lektion
Ein Test mit automatisch bewerteten Fragen	3 Credits pro Test	0,06 $ pro Test
Eine Textseite im Foliensatz	1 Credit pro Textseite	0,02 $ pro Textseite
Eine Folienseite mit KI-Bild	3 Credits pro Bildseite	0,06 $ pro Bildseite
Die Szenen eines Videos vertonen	1 Credit pro Szene	0,02 $ pro Szene
Ein Video als MP4 rendern	3 Credits pro Rendering	0,06 $ pro Rendering
Ein sofort spielbares Spiel	41 Credits pro Spiel	0,82 $ pro Spiel
Eine Antwort bewerten	1 Credit pro Anfrage	0,02 $ pro Anfrage

So funktioniert die Abrechnung

Laden Sie ab 5 US-Dollar per Karte oder mit USDC auf Base auf, sobald Ihre E-Mail-Adresse bestätigt ist.
Mit hinterlegter Karte läuft die Arbeit weiter, wenn die Credits aufgebraucht sind, und diese Nutzung wird der Karte belastet.
Ein neues Konto startet mit 50 kostenlosen Credits.
Testschlüssel funktionieren in einem Sandbox-Classroom und verbrauchen keine Credits.

Preisleitfaden lesen

Startklar

Lassen Sie Ihren Agenten noch heute seinen ersten Kurs erstellen

Registrieren Sie ihn per API, MCP oder CLI. Die 50 Test-Credits reichen für einen ersten Kurs und ein paar bewertete Antworten.

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