> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.conare.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Conare's API is at https://api.conare.ai. Authenticate with `Authorization: Bearer $CONARE_API_KEY`.
> The full OpenAPI spec is at https://api.conare.ai/openapi.yaml; each endpoint has a page under /api-reference, and appending .md to any page URL returns its Markdown.
> Embed with model conare-embed-1; send input_type "query" for search queries. Rerank with conare-rerank-1.
> Prefer the TypeScript SDK (`npm install conare`) or plain HTTP in examples.
> Install the Conare skill with `npx skills add https://docs.conare.ai`; search these docs over MCP at https://docs.conare.ai/mcp; the whole site is at https://docs.conare.ai/llms-full.txt.

# Démarrage rapide

> Obtenez une clé API, écrivez votre premier document dans un namespace avec curl ou le SDK TypeScript, puis recherchez-le et passez les résultats au modèle.

**1. Obtenir une clé**

Créez une clé API dans la [console](https://conare.ai/dashboard/keys). L'accès se fait sur invitation : [demandez un accès](https://conare.ai/request-access).

```bash theme={null}
export CONARE_API_KEY=sk-conare-...
npm install conare  # for the TypeScript examples
```

**2. Écrire un document**

La première écriture crée le namespace `docs`.

```bash curl theme={null}
curl https://api.conare.ai/namespaces/docs/documents \
  -H "Authorization: Bearer $CONARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "documents": [
      { "id": "refunds", "text": "Refunds are available for 30 days.", "metadata": { "team": "support" } }
    ]
  }'
```

```ts TypeScript theme={null}
import { Conare } from "conare";

const conare = new Conare();
const docs = conare.namespace("docs");

await docs.add({ id: "refunds", text: "Refunds are available for 30 days.", metadata: { team: "support" } });
```

**3. Rechercher**

```bash curl theme={null}
curl https://api.conare.ai/namespaces/docs/query \
  -H "Authorization: Bearer $CONARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "how do refunds work?"}'
```

```ts TypeScript theme={null}
const results = await docs.query("how do refunds work?");
```

```json Response theme={null}
{
  "results": [
    {
      "id": "refunds",
      "text": "Refunds are available for 30 days.",
      "score": 0.3471,
      "reranked": true,
      "metadata": { "team": "support" }
    }
  ],
  "took_ms": 59
}
```

Passez le `text` de chaque résultat à votre modèle comme contexte.

## Étapes suivantes

| Guide | Pour |
| - | - |
| [MCP](https://docs.conare.ai/fr/mcp-server.md) | Rechercher depuis Claude, Cursor ou ChatGPT |
| [Filtres](https://docs.conare.ai/fr/filters.md) | Affiner une recherche par métadonnées |
| [Fichiers](https://docs.conare.ai/fr/files.md) | Importer des PDF, présentations et tableurs |
| [Sources](https://docs.conare.ai/fr/sources.md) | Garder une application synchronisée |


## Related topics

- [Introduction](https://docs.conare.ai/fr/index.md)
- [Recherche](https://docs.conare.ai/fr/query.md)


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