# Szybki start

> Index of the TerraLab docs for agents: [llms.txt](https://terra-lab.ai/docs/llms.txt). Every docs page is also served as markdown: add .md to its URL.

Dwie drogi: wywołaj REST API z kodu albo dodaj serwer MCP do agenta AI. Obie używają tego samego konta i tych samych 100 darmowych wywołań miesięcznie.

## Wywołaj API z kodu

### Utwórz klucz API

1. Zaloguj się na [terra-lab.ai/login](https://terra-lab.ai/pl/login). Konto jest bezpłatne i nie wymaga karty.
2. Otwórz [Panel, MCP](https://terra-lab.ai/pl/dashboard/mcp), potem **Advanced**, **API keys**.
3. Nazwij klucz, zaakceptuj warunki API i kliknij **Create key**.
4. Skopiuj klucz teraz: zaczyna się od `tlk_` i jest pokazywany tylko raz.

Trzymaj go w zmiennej środowiskowej, nigdy w kodzie:

```bash
export TERRALAB_API_KEY="tlk_your_key_here"
```

### Sprawdź klucz

`GET /v1/me` zwraca Twoje konto i liczbę wywołań, które zostały w tym miesiącu.

```bash
curl https://mcp.terra-lab.ai/v1/me \
  -H "Authorization: Bearer $TERRALAB_API_KEY"
```

`401` oznacza, że klucza brakuje, jest błędnie wpisany lub został unieważniony.

### Wykonaj pierwsze wywołanie narzędzia

Znajdź współrzędne adresu za pomocą `find_places`:

```bash
curl -X POST https://mcp.terra-lab.ai/v1/tools/find_places \
  -H "Authorization: Bearer $TERRALAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"12 rue de la Paix, Annecy"}'
```

```python
import os
import requests

response = requests.post(
    "https://mcp.terra-lab.ai/v1/tools/find_places",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TERRALAB_API_KEY']}"},
    json={"query": "12 rue de la Paix, Annecy"},
    timeout=120,
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["structuredContent"])
```

```javascript
const response = await fetch('https://mcp.terra-lab.ai/v1/tools/find_places', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.TERRALAB_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({ query: '12 rue de la Paix, Annecy' }),
});
const data = await response.json();
console.log(data.structuredContent);
```

Odpowiedź to obiekt JSON: `structuredContent` zawiera wynik wraz z jego `sources`, `content` ten sam wynik jako tekst, a `isError` mówi, czy narzędzie odrzuciło żądanie.

### Idź dalej

- Wyodrębnij budynki i drogi dla obszaru za pomocą [extract_open_data](https://terra-lab.ai/docs/api/extract_open_data).
- Pobierz wysokość, profil lub warstwice za pomocą [get_elevation](https://terra-lab.ai/docs/api/get_elevation).
- Przejrzyj wszystkie 29 narzędzi w [dokumentacji API](https://terra-lab.ai/docs/api).

## Dodaj TerraLab do agenta AI

W Claude Code wystarczy jedno polecenie:

```bash
claude mcp add --transport http terralab https://mcp.terra-lab.ai/mcp
```

Następnie uruchom `/mcp` w Claude Code i zaloguj się do TerraLab. Dla Claude, ChatGPT, Cursor, Codex i VS Code zobacz [Serwer MCP](https://terra-lab.ai/pl/docs/mcp).

Zapytaj na przykład: "Show the buildings within 500 m of Lyon Part-Dieu station and give me a GeoPackage."

Source: https://terra-lab.ai/pl/docs/quickstart · Updated 2026-10-27