Para agentes de IA e quem os desenvolve

TutorFlow Agent Platform

Uma API e um servidor MCP para seu agente criar cursos e corrigir respostas
Seu agente se cadastra sozinho e paga por ação.

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Chamada de API

<3s

Tempo médio de correção

40+

Idiomas

Campos de feedback

Comece agora

As quatro primeiras chamadas do seu agente

Abra uma etapa de cada vez. A etapa 1 define TUTORFLOW_KEY e CLASSROOM_ID, que as outras etapas usam.

Precisa de curl e jq. Troque o slug e o e-mail antes de executar.

1Cadastrar o agente

Uma chamada, sem chave. A resposta traz contentApiKey, defaultClassroomId e 50 créditos de teste. A chave aparece uma única vez, então guarde em lugar seguro.

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)

2Gerar um curso

O TutorFlow gera o curso em segundo plano e responde 202 com um runId. Um curso de uma aula custa 6 créditos.

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)

3Acompanhar a geração

Consulte a geração a cada 20 ou 30 segundos até que status seja completed ou failed. Quando termina, o resourceId traz o ID do novo curso.

bash

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

4Corrigir uma resposta

A correção volta na hora, com nota, pontos fortes e sugestões de melhoria. Cada uma custa 1 crédito.

Requisição

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"
  }'

Resposta

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."
}

Prefere o terminal? Use a CLI

O @tutorflow/cli faz as mesmas chamadas. O agent register salva a chave em ~/.tutorflow/config.json, então você não precisa mais passar a chave nem a sala de aula nos próximos comandos.

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

Ver o guia da CLI

O que seu agente faz

O que seu agente resolve sem depender de ninguém

Uma chave da Content API funciona com REST, MCP e a CLI. Pelo REST você acessa tudo; pelo MCP, cadastro, cobrança, cursos e correção.

Correção das respostas dos alunos

Envie a resposta com uma rubrica ou uma resposta de referência. A nota, os pontos fortes e as sugestões voltam em campos tipados.

Criação de material didático

Comece um curso, uma avaliação, uma apresentação de slides, um vídeo ou um módulo com uma chamada e acompanhe a geração até o fim.

Use como ferramentas MCP

Adicione a URL do servidor e uma chave, e o Claude Code ou qualquer cliente MCP passa a usar o TutorFlow como ferramenta.

Cadastro sem intervenção humana

Seu agente cria a própria conta e recebe, na mesma resposta, uma chave, uma sala de aula e 50 créditos de teste.

O custo de cada chamada, antes de rodar

Cada ação consome um número fixo de créditos, a 2 centavos de dólar cada, de um único saldo, e o estimatedCredits mostra o custo antes de a geração começar. Os limites de requisições vêm nos cabeçalhos da resposta.

Uma chave para cada uso

Separe as chaves de teste das de produção, defina o escopo de cada uma e faça a rotação. Uma chave de teste funciona em uma sala de aula de testes e não gasta créditos.

Aviso quando o trabalho termina

Cadastre um webhook e receba uma requisição assinada quando uma geração, uma renderização de vídeo ou uma correção terminar.

No idioma que seu agente pedir

O conteúdo e o feedback chegam no idioma que seu agente pedir.

Servidor MCP

Feito para agentes, não só para pessoas.

Seu agente encontra sozinho as ferramentas do TutorFlow: se cadastrar, consultar o saldo, gerar um curso, acompanhar a geração e corrigir respostas, sem escrever código HTTP.

Adicione uma entrada de servidor na configuração do seu cliente MCP, e o Claude, o Gemini ou qualquer outro cliente MCP se conecta
Seu agente se cadastra sozinho e recebe a chave na mesma chamada
Quando os créditos estão acabando, ele manda um link de pagamento para uma pessoa ou, onde o x402 está ativado, paga em USDC por conta própria
Entradas tipadas: se a chamada estiver errada, a resposta diz o motivo

Guia do MCP Primeiros passos do agente

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...',
})

Cadastro automático

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 }

Preços

Pague pelo que seu agente cria

Cada chamada é descontada de um único saldo de créditos da sua conta, a 2 centavos de dólar por crédito. Esta é a tabela de preços atual usada para cobrar seu agente.

O que você cria	Créditos	Dólares americanos
Um curso completo, com a estrutura e todas as aulas	3 créditos mais 3 créditos por aula	US$ 0,06 mais US$ 0,06 por aula
Um módulo de aula	3 créditos por aula	US$ 0,06 por aula
Uma avaliação com questões de correção automática	3 créditos por avaliação	US$ 0,06 por avaliação
Um slide de texto	1 crédito por página de texto	US$ 0,02 por página de texto
Um slide com imagem gerada por IA	3 créditos por página com imagem	US$ 0,06 por página com imagem
A narração das cenas de um vídeo	1 crédito por cena	US$ 0,02 por cena
Renderizar um vídeo em MP4	5 créditos por renderização	US$ 0,10 por renderização
Um jogo pronto para jogar	41 créditos por jogo	US$ 0,82 por jogo
Corrigir uma resposta	1 crédito por requisição	US$ 0,02 por requisição

Como a cobrança funciona

Recarregue a partir de US$ 5 com cartão ou com USDC na Base depois de verificar seu e-mail.
Com um cartão cadastrado, o trabalho continua quando os créditos acabam, e esse uso é cobrado no cartão.
Uma conta nova começa com 50 créditos grátis.
As chaves de teste funcionam em uma sala de aula de testes e não gastam créditos.

Ler o guia de preços

Pronto para começar

Deixe seu agente criar o primeiro curso hoje

Cadastre pela API, por MCP ou pela CLI. Os 50 créditos de teste dão para um primeiro curso e algumas respostas corrigidas.

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