# Início Rápido

Ao final desta página, um usuário terá conectado uma instituição financeira e você estará lendo suas contas e transações. Cinco etapas, qualquer que seja o caminho que você seguir: crie um aplicativo, obtenha uma chave de API, emita um token de conexão, abra o widget, leia os dados.

## Construa com um agente

Seu agente pode escrever essa integração, e ele escreve uma muito melhor quando está lendo nossa documentação atual em vez de lembrar uma versão mais antiga dela.

### 1. Conecte os docs

Uma URL hospedada, sem chave de API, nada para instalar:

```bash
claude mcp add --transport http pluggy-docs https://mcp.pluggy.ai/mcp
```

Cursor, ChatGPT, Codex, VS Code, Windsurf e Gemini cada um utiliza a mesma URL em sua própria configuração — o trecho exato para cada um está na página do
[MCP server](/docs/developer-tools/mcp). Adicionar nossa
[Agent Skill](/docs/developer-tools/ai-skills) por cima fornece os padrões de integração para acompanhar a referência.

### 2. Descreva o que você quer

Cole isso, com sua pilha preenchida:

```text
Use o servidor MCP do Pluggy Docs (pluggy-docs) para cada pergunta sobre o Pluggy — leia os guias atuais e a especificação OpenAPI antes de escrever código, e cite as páginas que você usou.

Construa uma integração mínima do Pluggy em <sua linguagem / framework>:

1. Uma rota de servidor que troca CLIENT_ID e CLIENT_SECRET por uma chave de API.
2. Uma rota de servidor que emite um token de conexão para um usuário específico.
3. Uma página frontend que abre o widget Pluggy Connect com esse token e
   armazena o itemId de seu callback onSuccess.
4. Uma rota de servidor que lista as contas e transações desse item,
   lidando com paginação.

Regras: CLIENT_SECRET nunca sai do servidor, as credenciais vêm de variáveis de ambiente, e o status do item é tratado — nem toda conexão está pronta no momento em que o widget fecha.
```

Então, faça a ele as perguntas que você teria pesquisado — *por que este item está em `WAITING_USER_INPUT`?*, *o que significa este evento de webhook?* — e ele responderá a partir das mesmas páginas que você está lendo agora.

### 3. O que ainda é sua responsabilidade

Um agente não pode se inscrever por você. Crie a conta e o aplicativo na etapa 1 abaixo, coloque as credenciais em seu ambiente e leia o código que ele escreveu antes de executá-lo contra qualquer coisa real — o Sandbox existe exatamente para isso.

<Callout variant="info" title="Sem agente, ou um que você não pode configurar?">
Cada página aqui tem um gêmeo em markdown: adicione `.md` a qualquer URL de docs. O índice completo está em
[`/llms.txt`](https://v2.docs.pluggy.ai/llms.txt), o site inteiro como um arquivo está em
[`/llms-full.txt`](https://v2.docs.pluggy.ai/llms-full.txt), e a especificação OpenAPI está
em [`/openapi/pluggy-api.json`](https://v2.docs.pluggy.ai/openapi/pluggy-api.json).
O botão **Copy for LLM** no topo de cada página fornece a mesma coisa para uma
única página.
</Callout>

## Ou faça manualmente

> **Comece ainda mais rápido**
>
> Confira nosso [repositório de quickstart](https://github.com/pluggyai/quickstart) no GitHub -- ele contém aplicativos de exemplo prontos para rodar (Node, Python, Java e exemplos de frontend) que implementam todo esse fluxo.

### 1. Crie sua conta e aplicativo

1. Inscreva-se no [Pluggy Dashboard](https://dashboard.pluggy.ai).
2. Crie um **aplicativo**. Cada aplicativo tem seu próprio `CLIENT_ID` e `CLIENT_SECRET` -- você os encontrará na página do aplicativo no Dashboard.

Novos aplicativos começam com acesso aos nossos [connectors do Sandbox](/docs/guides/sandbox), para que você possa testar todo o fluxo com instituições falsas antes de ir para a produção.

### 2. Obtenha uma chave de API

Autentique-se com suas credenciais para obter uma chave de API. Esta etapa deve ser feita a partir do seu **servidor** -- nunca exponha seu `CLIENT_SECRET` no código do lado do cliente.

```bash
curl -X POST https://api.pluggy.ai/auth \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "clientId": "YOUR_CLIENT_ID",
    "clientSecret": "YOUR_CLIENT_SECRET"
  }'
```

A resposta contém um `apiKey`, válido por 2 horas, com acesso total à API:

```json
{
  "apiKey": "eyJhbGciOiJIUzI1..."
}
```

### 3. Crie um Token de Conexão

Para permitir que seus usuários conectem suas contas a partir do seu aplicativo, crie um Token de Conexão de curta duração (válido por 30 minutos) com sua chave de API:

```bash
curl -X POST https://api.pluggy.ai/connect_token \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY" \
  -d '{}'
```

A resposta contém um `accessToken` -- este é o token que você passa para o widget. Veja [Authentication](/docs/authentication) para os detalhes completos sobre escopos e opções.

### 4. Abra o Connect Widget

Use o [Connect Widget](/docs/connect-widget/introduction) em seu frontend, inicializado com o `accessToken` da etapa anterior. O widget lida com todo o fluxo de autenticação com a instituição financeira e cria um [Item](/docs/connections/item) -- a representação da conexão do usuário. Pegue o `itemId` do evento `onSuccess` do widget.

### 5. Busque os dados

Com a conexão criada, use sua chave de API (lado do servidor) para recuperar os dados:

```bash
# Liste as contas da conexão
curl "https://api.pluggy.ai/accounts?itemId=YOUR_ITEM_ID" \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY"

# Liste as transações de uma conta
curl "https://api.pluggy.ai/transactions?accountId=YOUR_ACCOUNT_ID" \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY"
```

## Próximos passos

- Entenda os conceitos principais no [Glossário](/docs/get-started/glossary)
- Teste cada fluxo com o [Sandbox](/docs/guides/sandbox)
- Explore todos os endpoints na [API Reference](/reference)