Araç Veritabanı API'si — Yapay Zekâya Hazır Araç Teknik Özellikleri
- Tüm araç verilerini tek bir API çağrısıyla alın — artık 6-8 isteği art arda zincirlemeye gerek yok
- Doğal dilde arama — araçları açıklamalarına göre anında bulun
- İçerik haritası (breadcrumbs) ve temel teknik özellikleri içeren, bağlamı zengin yanıtlar
- Claude, Cursor, VS Code için MCP sunucusu — kodsuz yapay zekâ entegrasyonu
Yapay zekâ ajanları ve modern geliştiriciler için tasarlandı. Birleştirilmiş uç noktalar, akıllı arama ve LLM'ler için optimize edilmiş yapı, entegrasyon süresini günlerden saatlere indirir.
const API_KEY = 'YOUR_API_KEY';
// One request replaces 6 separate API calls!
// Get full trim data: breadcrumbs + specs + equipments
const response = await fetch(
'https://v3.api.car2db.com/trims/263119/full',
{
headers: {
'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
'Referer': 'https://yourwebsite.com'
}
}
);
const data = await response.json();
const trim = data.trim || data; // Handle both /full and regular response
// All data in one response:
console.log(trim.name); // → "2.5 AT"
console.log(trim.breadcrumbs?.make?.name); // → "Toyota"
console.log(trim.breadcrumbs?.model?.name); // → "Camry"
// Key specs optimized for LLMs:
console.log(trim.keySpecifications?.engineVolume); // → 2496
console.log(trim.keySpecifications?.power); // → 200
console.log(trim.keySpecifications?.transmission); // → "Automatic"
// All specifications grouped by category:
trim.specifications?.forEach(group => {
console.log(group.category.name); // → "Engine", "Transmission", etc
group.items.forEach(spec => {
console.log(`${spec.name}: ${spec.value}`);
});
});
import requests
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
# Natural language search - find vehicles by description
headers = {
'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
'Referer': 'https://yourwebsite.com'
}
response = requests.get(
'https://v3.api.car2db.com/search/vehicles',
headers=headers,
params={'q': 'Toyota Camry 2.5 automatic'}
)
if response.status_code == 200:
results = response.json()
# Results grouped by models with relevance score
for model in results.get('results', []):
print(f"{model['model']['name']} ({model['matchingTrimsCount']} trims)")
for trim in model.get('matchingTrims', []):
print(f" {trim['name']} ({trim['yearBegin']}-{trim['yearEnd']})")
print(f" Relevance: {trim['relevanceScore']}")
# Key specs included in search results:
specs = trim.get('keySpecifications', {})
print(f" Engine: {specs.get('engineVolume')}L {specs.get('power')}hp")
print(f" Transmission: {specs.get('transmission')}")
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
<?php
$apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Get trim with full context: breadcrumbs + key specs
// Replace 263119 with a real trim ID
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, 'https://v3.api.car2db.com/trims/263119/full');
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
"Authorization: Bearer {$apiKey}",
"Referer: https://yourwebsite.com"
]);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
$response = curl_exec($ch);
$data = json_decode($response, true);
$trim = $data['trim'] ?? $data; // Handle both formats
if (isset($trim['breadcrumbs'])) {
// Breadcrumbs provide full navigation context:
$breadcrumbs = $trim['breadcrumbs'];
echo "{$breadcrumbs['make']['name']} "; // → "Toyota"
echo "{$breadcrumbs['model']['name']} "; // → "Camry"
echo "{$breadcrumbs['generation']['name']} "; // → "XV70"
echo "{$trim['name']}\n"; // → "2.5 AT"
// Key specifications optimized for AI/LLM:
$specs = $trim['keySpecifications'] ?? [];
echo "Engine: {$specs['engineVolume']} cm\n"; // → "2496 cm"
echo "Power: {$specs['power']}hp\n"; // → "200hp"
echo "Drive: {$specs['drive']}\n"; // → "Front"
}
API_KEY="YOUR_API_KEY"
# Get equipment with ALL options grouped by category
curl -X GET "https://v3.api.car2db.com/equipments/54321/full" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Referer: https://yourwebsite.com"
# Response includes complete equipment data in one request:
{
"equipment": {
"id": 54321,
"name": "Prestige",
"breadcrumbs": {
"make": { "id": 10, "name": "Toyota" },
"model": { "id": 120, "name": "Camry" }
}
},
"options": {
"Safety": [
{ "name": "Airbags", "value": "8" },
{ "name": "ABS", "value": "Standard" }
],
"Comfort": [
{ "name": "Climate Control", "value": "Dual-zone" },
{ "name": "Heated Seats", "value": "Front & Rear" }
],
"Multimedia": [
{ "name": "Display", "value": "10.1 inch touchscreen" }
]
}
}
# Zero-code AI Integration
# Connect Claude Desktop, Cursor, VS Code to Car2DB API
## Claude Desktop Configuration
# File: claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"car2db": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@car2db/mcp-server"],
"env": {
"CAR2DB_API_KEY": "your_api_key_here",
"CAR2DB_LANGUAGE": "en-US"
}
}
}
}
## GitHub Copilot / VS Code Configuration
# File: .vscode/mcp.json
{
"mcpServers": {
"car2db": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@car2db/mcp-server"],
"env": {
"CAR2DB_API_KEY": "your_api_key_here",
"CAR2DB_LANGUAGE": "en-US"
}
}
}
}
# Now ask AI: "Find specifications for Toyota Camry 2.5"
# AI will automatically use Car2DB API via MCP Server!
Etkileşimli veritabanı demosu
Yapay Zekâ Destekli Araç Arama
Doğal dil kullanarak araç arayın. Toyota Camry 2.5 veya BMW X5 diesel deneyin.
Demoyu indir
Demo veritabanı tam sürümle aynı yapıya sahiptir, ancak yalnızca iki markanın verilerini içerir.
Teknik özellikler:
Teknik özellikleri görmek için versiyon seçin
Opsiyonlar:
Opsiyonları görmek için donanım paketi seçin
Car2DB, 1908'den bu yana üretilen otomobilleri kapsar, ancak verilerin büyük bölümü 1972 yılından başlar.
Yapay zekâ entegrasyon özellikleri
Car2DB API, akıllı uç noktalarıyla LLM ve yapay zekâ asistanı entegrasyonu için optimize edilmiştir
Birleştirilmiş uç noktalar
6-8 ayrı çağrı yerine tek bir istekte içerik haritası ve teknik özelliklerle birlikte tüm araç verilerini alın
{
"id": 12345,
"name": "2.5 AT (181 hp)",
"breadcrumbs": {
"type": "Cars",
"make": "Toyota",
"model": "Camry",
"generation": "XV70",
"series": "XV70"
},
"keySpecifications": [
{"name": "Engine", "value": "2.5L Inline-4"},
{"name": "Power", "value": "181 hp"},
{"name": "Transmission", "value": "Automatic"}
],
"specifications": {
"Engine": [...],
"Performance": [...],
"Dimensions": [...]
}
}
Akıllı araç arama
Doğru araç eşleştirmesi için yapay zekâ destekli ilgililik puanlamasıyla doğal dilde arama
GET /search/vehicles?q=Toyota Camry 2.5
{
"results": [
{
"model": "Toyota Camry",
"trim": "2.5 AT (181 hp)",
"relevanceScore": 0.95,
"keySpecs": {
"engine": "2.5L Inline-4",
"power": "181 hp",
"year": "2018-2021"
},
"breadcrumbs": "Cars > Toyota > Camry > XV70"
}
]
}
Bağlamı zengin yanıtlar
LLM'lerin daha iyi anlaması için tüm yanıtlar eksiksiz hiyerarşik bağlam ve ilişkiler içerir
{
"breadcrumbs": {
"type": {"id": 1, "name": "Cars"},
"make": {"id": 79, "name": "Toyota"},
"model": {"id": 923, "name": "Camry"},
"generation": {"id": 1794, "name": "XV70"},
"series": {"id": 2156, "name": "XV70"}
},
"keySpecifications": [
{
"attribute": "Engine displacement",
"value": "2494 cc",
"unit": "CC"
},
{
"attribute": "Maximum power",
"value": "181 hp",
"unit": "hp (horsepower)"
}
]
}
Car2DB MCP Sunucusu NEW
Yapay zekâ ajanlarını Model Context Protocol aracılığıyla doğrudan Car2DB API'ye bağlayın
Desteklenen LLM istemcileri:
- Claude Desktop
- GitHub Copilot (VS Code)
- Cursor
- n8n
- Cline
- MCP uyumlu her istemci
Kurulum yöntemleri
npx @car2db/mcp-server
Temel özellikler
109 binden fazla araç
En kapsamlı araç veritabanı
80+ teknik özellik
Motor, boyutlar, performans, donanım
Yapay zekâya hazır yanıtlar
İçerik haritası ve temel teknik özellikler içeren birleştirilmiş uç noktalar — yapay zekâ için optimize
Akıllı arama
Yapay zekâ destekli, doğal dilde araç arama
Tek istekle erişim
Tüm verileri tek bir çağrıda alın — zincirleme gerekmez
12 dil
Tam çok dilli destek
Sektörlere göre kullanım senaryoları
2014'ten bu yana dünya genelinde 500'den fazla otomotiv işletmesine hizmet veriyor. Yedek parça perakendecilerinden yapay zekâ ajanlarına ve LLM uygulamalarına kadar — Kuzey Amerika, Avrupa ve Asya'da güvenilen çözüm.
Yedek parça satıcıları
- Parçaları araç teknik özellikleriyle eşleştirme
- VIN'e göre parça arama
- Uyumluluk (fitment) kontrolleri
Otomobil bayileri
- Eksiksiz araç katalogları
- Stok yönetimi
- Müşteriler için karşılaştırma araçları
Sigorta şirketleri
- Risk değerlendirmesi
- Prim hesaplama
- Araç değeri tahmini
Otomotiv uygulamaları
- Araç satın alma rehberleri
- Yapay zekâ destekli karşılaştırma araçları
- LLM tabanlı araç arama
İlan siteleri
- Yapılandırılmış ilanlar
- Yapay zekâ destekli otomatik tamamlama
- Yapay zekâ filtreleriyle akıllı arama
Filo yönetimi
- Araç takibi
- Bakım planları
- Teknik özellik sorgulama
Yapay zekâ ve LLM uygulamaları
- ChatGPT/Claude/n8n entegrasyonları
- Yapay zekâ destekli araç karşılaştırma
- Sohbet tabanlı araç arama
API performansı ve güvenilirliği
Ortalama yanıt süresi
Işık hızında veri erişimi
Garantili erişilebilirlik
Kurumsal düzeyde güvenilirlik
Otomatik güncellemeler
Her zaman güncel bilgiler
Birleştirilmiş uç noktalar
6-8 API çağrısı yerine — tüm verileri tek bir istekte alın
Planınızı seçin
Test için ücretsiz bir API anahtarıyla başlayın. Canlıya geçmeye hazır olduğunuzda yükseltin. Tüm planlar eksiksiz dokümantasyon ve destek içerir.
Nasıl başlanır
-
Planınızı seçinİhtiyaçlarınıza uygun planı seçin — tek seferlik indirme veya API aboneliği.
-
Ödemeyi tamamlayınPayPal veya kredi kartıyla (Visa, MasterCard, Maestro) güvenle ödeyin.
-
Erişiminizi alınAPI planları için: benzersiz API anahtarınız anında oluşturulur ve e-posta adresinize gönderilir. İndirmeler için: indirme bağlantıları 10 dakika içinde gönderilir.
-
API'yi kullanmaya başlayınAPI anahtarınızı e-postadan veya hesap panelinizden kopyalayın ve ilk isteğinizi gönderin. Ödemeden hemen sonra canlı anahtarınızı web sitesinde görebilirsiniz.
-
Entegre edin ve geliştirinAraç verilerini uygulamanıza entegre etmek için dokümantasyonumuzu izleyin. Gerekirse destek ekibimiz yardıma hazır.
Araç Marka Model Veritabanı (Tek seferlik)
PayPal
Banka kartı
Araç Marka Model Veritabanı (API)
PayPal
Banka kartı
Araç Marka Model Veritabanı (Excel Tablosu, XLSX)
PayPal
Banka kartı
Sıkça sorulan sorular
API'de hangi veriler yer alıyor?
Motor parametreleri, boyutlar, performans verileri, şanzıman, süspansiyon, donanım ve opsiyonlar dahil 80+ teknik özellik. Markalardan belirli versiyonlara kadar eksiksiz araç hiyerarşisi. Yeni birleştirilmiş uç noktalar, tek bir istekte tam bağlam sağlar.
Veriler ne sıklıkla güncellenir?
Yeni araçlar ve teknik özelliklerle aylık otomatik güncellemeler. Tüm kayıtlar oluşturulma ve güncellenme zaman damgalarını içerir.
API hangi formatı kullanıyor?
Eksiksiz dokümantasyona sahip RESTful JSON API. Standart HTTP metotları ve yanıt kodları. Birleştirilmiş uç noktalar (/full), doğal dilde arama, içerik haritası (breadcrumbs) ve LLM optimizasyonu için temel teknik özellikler içerir.
Satın almadan önce deneyebilir miyim?
Evet, entegrasyonu kurmak ve API işlevselliğini doğrulamak için bir test API anahtarı alabilirsiniz. İhtiyacınız olan tüm verilerin veritabanında bulunup bulunmadığını kontrol etmek için etkileşimli örneği kullanın.
Destek sağlıyor musunuz?
Destek e-posta veya Telegram üzerinden sağlanır. Ödeme ve veritabanı içeriğiyle ilgili sorular dakikalar içinde yanıtlanır. Teknik uzman gerektiren karmaşık teknik sorular 24 saat içinde yanıtlanır.
Hangi programlama dilleri destekleniyor?
HTTP isteği gönderebilen her dil. GitHub'da JavaScript, Python, PHP ve cURL ile 40+ kod örneği mevcuttur. PHP için SDK mevcuttur.
API, yapay zekâ/LLM ajanları için optimize edildi mi?
API, özellikle yapay zekâ ve LLM uygulamaları için optimize edilmiştir. Birleştirilmiş uç noktalar 6-8 API çağrısını yalnızca 1-2 isteğe indirir. Her yanıt, bağlam için içerik haritası (breadcrumbs) ve hızlı analiz için temel teknik özellikler içerir. Doğal dilde arama, konuşma tarzı sorguları destekler.
Birleştirilmiş uç noktalar nasıl çalışır?
/trims/{id}/full ve /equipments/{id}/full gibi birleştirilmiş uç noktalar, eksiksiz verileri tek bir istekte döndürür. Birden fazla çağrıyı zincirlemek yerine (marka→model→nesil→seri→versiyon→teknik özellikler), her şeyi tek seferde alırsınız: içerik haritası (breadcrumbs), temel teknik özellikler ve gruplandırılmış tüm teknik özellikler veya opsiyonlar.
Araç arama nasıl çalışır?
/search/vehicles uç noktamız doğal dil işleme kullanır. Aradığınızı tarif etmeniz yeterli: "Toyota Camry 2.5", "BMW X5 diesel 2020" veya "electric SUV". Sonuçlar ilgililik puanlarını ve temel teknik özellikleri içerir; bu da onu sohbet botları ve yapay zekâ asistanları için ideal kılar.
MCP sunucusu nedir ve nasıl kullanılır? NEW
MCP (Model Context Protocol) sunucusu, Claude Desktop, Cursor ve VS Code Copilot gibi yapay zekâ asistanlarının Car2DB API'ye doğrudan erişmesini sağlar. npx ile kurun: yapılandırmayı claude_desktop_config.json veya .vscode/mcp.json dosyasına ekleyin ve API anahtarınızı girin. Kodlama gerekmez — yapay zekâ araç veritabanına anında erişir.
Dokümantasyon ve destek
API dokümantasyonu
/full birleştirilmiş uç noktaları ve akıllı arama dahil tüm uç noktaları içeren eksiksiz OpenAPI (Swagger) referansı
Dokümantasyonu görüntüleyinKod örnekleri ve SDK'lar
JS, Python, PHP, cURL ile 40+ örnek. Yapay zekâ entegrasyonları için kullanıma hazır kod
Örnekleri görüntüleyinMCP Sunucusu NEW
Yapay zekâ ajanlarını Model Context Protocol aracılığıyla doğrudan bağlayın. Claude, Cursor, VS Code için hazır.
GitHub'da görüntüleyinÇok dilli veritabanı
Tüm araç adları ve teknik özellikler 12 dilde mevcuttur
