API ข้อมูลสเปครถยนต์ที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา
- ข้อมูลสเปคทางเทคนิคครบถ้วนสำหรับรถยนต์สมัยใหม่กว่า 109,000 คันผ่าน REST API แบบง่าย
- สเปคโดยละเอียด 80 รายการต่อรถ
- อัปเดตล่าสุดเสมอด้วยการอัปเดตรายเดือน
- MCP Server สำหรับ Claude, Cursor, VS Code — ผูกรวม AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
รวมข้อมูลรถยนต์ที่ครอบคลุมเข้ากับแอปของคุณภายในไม่กี่ชั่วโมง การออกแบบ RESTful การตอบกลับ JSON เอกสารครบถ้วน
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!
การสาธิตฐานข้อมูลแบบโต้ตอบ
การค้นหายานพาหนะด้วย AI
ค้นหายานพาหนะโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ลอง Toyota Camry 2.5 หรือ BMW X5 diesel
ดาวน์โหลดตัวอย่าง
ฐานข้อมูลตัวอย่างมีโครงสร้างเหมือนกับแบบเต็ม แต่มีข้อมูลสำหรับเพียงสองแบรนด์เท่านั้น
ข้อมูลจำเพาะ:
เลือกรุ่นย่อยเพื่อดูข้อมูลจำเพาะ
ตัวเลือก:
เลือกอุปกรณ์เพื่อดูตัวเลือก
Car2DB ให้บริการรถยนต์ตั้งแต่ปี 1908 แต่ข้อมูลส่วนใหญ่เริ่มต้นจากปี 1972
คุณสมบัติการผสานรวม AI
Car2DB API ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการผสานรวม LLM และผู้ช่วย AI ด้วยเอนด์พอยต์อัจฉริยะ
เอนด์พอยต์รวม
รับข้อมูลยานพาหนะทั้งหมดพร้อม breadcrumbs และข้อกำหนดในคำขอเดียวแทนที่จะเป็น 6-8 การเรียกแยกกัน
{
"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": [...]
}
}
การค้นหายานพาหนะอัจฉริยะ
การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติพร้อมการให้คะแนนความเกี่ยวข้องที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อการจับคู่ยานพาหนะที่แม่นยำ
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"
}
]
}
การตอบสนองที่อุดมไปด้วยบริบท
การตอบสนองทั้งหมดรวมบริบทลำดับชั้นและความสัมพันธ์เต็มรูปแบบเพื่อความเข้าใจ LLM ที่ดีขึ้น
{
"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 Server NEW
เชื่อมต่อตัวแทน AI โดยตรงกับ Car2DB API ผ่าน Model Context Protocol
ไคลเอนต์ LLM ที่รองรับ:
- Claude Desktop
- GitHub Copilot (VS Code)
- Cursor
- n8n
- Cline
- ไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ใดๆ
วิธีการติดตั้ง
npx @car2db/mcp-server
คุณสมบัติหลัก
109K+ ยานพาหนะที่ครอบคลุม
ฐานข้อมูลที่สมบูรณ์ตั้งแต่ปี 1972 ถึง 2026
80 ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค
เครื่องยนต์ ขนาด สมรรถนะ อุปกรณ์
การตอบกลับ AI-Ready
Endpoints รวมกับ breadcrumbs และข้อมูลจำเพาะหลัก — เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ AI
การค้นหาอัจฉริยะ
การค้นหายานพาหนะด้วยภาษาธรรมชาติด้วย AI
การเข้าถึงคำขอเดียว
ข้อมูลทั้งหมดในการเรียกครั้งเดียว — ไม่ต้องทำต่อเนื่อง
11 ภาษา
การสนับสนุนหลายภาษาอย่างสมบูรณ์
กรณีการใช้งานตามอุตสาหกรรม
ขับเคลื่อนธุรกิจยานยนต์ 500+ แห่งทั่วโลกตั้งแต่ปี 2014 จากร้านค้าชิ้นส่วนรถยนต์ไปจนถึงตัวแทน AI และแอพพลิเคชัน LLM — ได้รับความไว้วางใจในอเมริกาเหนือ ยุโรป และเอเชีย
ผู้ขายอะไหล่รถยนต์
- จับคู่ชิ้นส่วนกับข้อมูลรถยนต์
- ค้นหาชิ้นส่วนตาม VIN
- ตรวจสอบความเข้ากันได้
ตัวแทนจำหน่ายรถยนต์
- แคตตาล็อกรถยนต์ครบถ้วน
- การจัดการสินค้าคงคลัง
- เครื่องมือเปรียบเทียบ
บริษัทประกันภัย
- ประเมินความเสี่ยง
- คำนวณเบี้ยประกัน
- ประเมินมูลค่ารถยนต์
แอปยานยนต์
- คู่มือการซื้อรถ
- เครื่องมือเปรียบเทียบที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- การค้นหายานพาหนะที่ใช้ LLM
เว็บไซต์ประกาศ
- รายการที่มีโครงสร้าง
- การเติมข้อความอัตโนมัติด้วย AI
- การค้นหาอัจฉริยะด้วยตัวกรอง AI
การจัดการกองรถ
- การติดตามรถยนต์
- ตารางการบำรุงรักษา
- การค้นหาข้อมูลจำเพาะ
แอพพลิเคชัน AI และ LLM
- การผสานรวม ChatGPT/Claude/n8n
- การเปรียบเทียบยานพาหนะด้วย AI
- การค้นหารถแบบสนทนา
ประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ API
เวลาตอบสนองเฉลี่ย
การดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว
การรับประกันการทำงาน
ความน่าเชื่อถือระดับองค์กร
การอัปเดตอัตโนมัติ
ข้อมูลที่ทันสมัยเสมอ
Endpoints แบบรวม
แทนที่จะเรียก API 6-8 ครั้ง — รับข้อมูลทั้งหมดในคำร้องขอเดียว
เลือกแผนของคุณ
เริ่มต้นด้วย API key ฟรีเพื่อทดสอบ อัปเกรดเมื่อคุณพร้อม ทุกแผนมีเอกสารและการสนับสนุนครบถ้วน
วิธีเริ่มต้นใช้งาน
-
เลือกแผนของคุณเลือกแผนที่เหมาะกับความต้องการของคุณ - ดาวน์โหลดครั้งเดียวหรือสมัครสมาชิก API
-
ชำระเงินชำระเงินอย่างปลอดภัยผ่าน PayPal, Payeer หรือบัตรเครดิต (Visa, MasterCard, Maestro)
-
รับการเข้าถึงของคุณสำหรับแผน API: API key เฉพาะของคุณจะถูกสร้างทันทีและส่งไปยังอีเมลของคุณ สำหรับการดาวน์โหลด: ลิงก์ดาวน์โหลดจะถูกส่งภายใน 10 นาที
-
เริ่มใช้งาน APIคัดลอก API key ของคุณจากอีเมลหรือแดชบอร์ดบัญชีและทำคำขอแรกของคุณ ดู key สดบนเว็บไซต์ทันทีหลังการชำระเงิน
-
รวมและสร้างทำตามเอกสารของเราเพื่อรวมข้อมูลยานพาหนะเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณ ทีมสนับสนุนพร้อมช่วยเหลือหากจำเป็น
ฐานข้อมูลยี่ห้อและรุ่นรถยนต์ (ซื้อครั้งเดียว)
PayPal
Alfacoins
บัตรธนาคาร
ฐานข้อมูลยี่ห้อและรุ่นรถยนต์ (API)
PayPal
Alfacoins
บัตรธนาคาร
ฐานข้อมูลยี่ห้อและรุ่นรถยนต์ (Excel - xlsx)
PayPal
Alfacoins
บัตรธนาคาร
คำถามที่พบบ่อย
API มีข้อมูลอะไรบ้าง?
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค 80+ รายการรวมถึงพารามิเตอร์เครื่องยนต์ ขนาด ข้อมูลประสิทธิภาพ ระบบส่งกำลัง ระบบกันสะเทือน อุปกรณ์ และตัวเลือก ลำดับชั้นยานพาหนะที่สมบูรณ์จากยี่ห้อถึงรุ่นที่เฉพาะเจาะจง จุดสิ้นสุดที่รวมใหม่ให้บริบทที่สมบูรณ์ในคำขอเดียว
ข้อมูลอัปเดตบ่อยแค่ไหน?
การอัปเดตอัตโนมัติรายเดือนด้วยยานพาหนะและข้อมูลจำเพาะใหม่ รายการทั้งหมดรวมถึงการประทับเวลาการสร้างและการอัปเดต
API ใช้รูปแบบอะไร?
RESTful JSON API พร้อมเอกสารฉบับสมบูรณ์ วิธี HTTP มาตรฐานและรหัสตอบกลับ ง่ายต่อการรวมกับภาษาโปรแกรมใด ๆ
สามารถทดลองก่อนซื้อได้หรือไม่?
ได้ คุณสามารถรับ API key ทดสอบเพื่อตั้งค่าการรวมและตรวจสอบการทำงานของ API ใช้ตัวอย่างเชิงโต้ตอบเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการมีอยู่ในฐานข้อมูลหรือไม่
คุณให้การสนับสนุนหรือไม่?
การสนับสนุนให้บริการผ่านอีเมลหรือ Telegram คำถามที่เกี่ยวข้องกับการชำระเงินและเนื้อหาฐานข้อมูลจะได้รับคำตอบภายในไม่กี่นาที คำถามทางเทคนิคที่ซับซ้อนที่ต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคจะได้รับคำตอบภายใน 24 ชั่วโมง
รองรับภาษาโปรแกรมใดบ้าง?
ภาษาใดก็ได้ที่สามารถทำคำขอ HTTP เราให้ตัวอย่างใน PHP, JavaScript, Python และ cURL SDK พร้อมใช้งานสำหรับ PHP
API ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเอเจนต์ AI/LLM หรือไม่?
API ของเราได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน AI และ LLM endpoints แบบรวมลดการเรียก API 6-8 ครั้งเหลือเพียง 1-2 คำขอ การตอบสนองแต่ละครั้งรวม breadcrumbs สำหรับบริบทและข้อมูลจำเพาะหลักสำหรับการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว การค้นหาภาษาธรรมชาติรองรับคิวรีแบบสนทนา
Endpoints แบบรวมทำงานอย่างไร?
Endpoints แบบรวมเช่น /trims/{id}/full และ /equipments/{id}/full ส่งคืนข้อมูลที่สมบูรณ์ในคำขอเดียว แทนที่จะเชื่อมโยงการเรียกหลายครั้ง (ยี่ห้อ→รุ่น→รุ่นปี→ซีรีส์→trim→ข้อมูลจำเพาะ) คุณจะได้ทุกอย่างในครั้งเดียว: breadcrumbs, ข้อมูลจำเพาะหลัก และข้อมูลจำเพาะหรือตัวเลือกที่จัดกลุ่มทั้งหมด
การค้นหายานพาหนะทำงานอย่างไร?
Endpoint /search/vehicles ของเราใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพียงอธิบายสิ่งที่คุณกำลังมองหา: "Toyota Camry 2.5", "BMW X5 diesel 2020" หรือ "electric SUV" ผลลัพธ์รวมคะแนนความเกี่ยวข้องและข้อมูลจำเพาะหลัก เหมาะสำหรับแชทบอทและผู้ช่วย AI
MCP Server คืออะไรและใช้งานอย่างไร? NEW
MCP (Model Context Protocol) Server ช่วยให้ผู้ช่วย AI เช่น Claude Desktop, Cursor และ VS Code Copilot เข้าถึง Car2DB API โดยตรง ติดตั้งผ่าน npx: เพิ่มการกำหนดค่าใน claude_desktop_config.json หรือ .vscode/mcp.json และใส่คีย์ API ของคุณ ไม่ต้องเขียนโค้ด — AI จะเข้าถึงฐานข้อมูลรถยนต์ได้ทันที
เอกสารและการสนับสนุน
เอกสาร API
เอกสารอ้างอิง OpenAPI (Swagger) ฉบับสมบูรณ์พร้อม endpoints ทั้งหมดรวมถึง /full endpoints และการค้นหาอัจฉริยะ
ดูเอกสารตัวอย่างโค้ดและ SDK
ตัวอย่าง 40+ รายการใน JS, Python, PHP, cURL โค้ดพร้อมใช้งานสำหรับการผสานรวม AI
ดูตัวอย่างMCP Server NEW
เชื่อมต่อตัวแทน AI โดยตรงผ่าน Model Context Protocol พร้อมสำหรับ Claude, Cursor, VS Code
ดูใน GitHubฐานข้อมูลหลายภาษา
ชื่อและข้อมูลรถยนต์ทั้งหมดมีให้บริการใน 11 ภาษา
