> ## 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.

# Conare Platform

> Conare дає вашому застосунку власну інфраструктуру пошуку: AI-памʼять на користувача, векторна та повнотекстова база, хостингові ембединги, конектори.

Conare надає вашому застосунку власний стек пошуку: **AI-памʼять** для кожного кінцевого користувача, **векторну та повнотекстову базу даних** і **ембединги**, що обслуговуються тією самою моделлю, яка індексує ваші дані, — плюс конектори, які переливають інструменти ваших користувачів у їхню памʼять.

## Продукти

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="AI Memory" icon="brain" href="/memory/overview">
    Персистентна памʼять для кожного кінцевого користувача: збереження, гібридний пошук, глибокий recall із LLM-синтезом і проактивні підказки.
  </Card>

  <Card title="ConareDB" icon="database" href="/db/overview">
    Векторний та повнотекстовий пошуковий рушій з ізольованими просторами імен. Основа під AI Memory, доступна також окремо.
  </Card>

  <Card title="Embeddings" icon="binary" href="/embeddings/overview">
    Вектори документного простору від тієї ж моделі, якою Conare здійснює пошук. Без стану, унормовані, з можливістю фіксації.
  </Card>

  <Card title="Integrations" icon="plug" href="/integrations/overview">
    Шість першокласних конекторів плюс каталог із \~200 джерел даних, які ваші користувачі можуть підключити в один клік.
  </Card>
</CardGroup>

## Режими споживання

* **HTTP API** — ваш застосунок вбудовує памʼять для *своїх* кінцевих користувачів. Автентифікуйтесь ключем інтеграції, що належить організації (`cint_...`); кожен запит містить `endUserId`. Почніть із [Quickstart](/platform/quickstart) або [TypeScript SDK](/platform/sdk).
* **MCP** — кодинг-агенти (Claude Code, Codex, Cursor) використовують Conare напряму як MCP-сервер за адресою `https://api.conare.ai/mcp`. Див. [MCP tools](/memory/mcp).

## Кастомні моделі

Для команд, яким потрібен пошук, доведено налаштований під їхні дані, Conare тренує та підтримує кастомні моделі ембедингів і реренкінгу з приймальним контролем на вашому золотому наборі запитів. Див. [як влаштовано співпрацю](/embeddings/custom-models) або [забронюйте дзвінок](https://cal.com/amurzin/30min).

<Card title="API Reference" icon="code" href="/api-reference">
  Кожен ендпоінт, згенерований з тієї самої специфікації OpenAPI 3.1, яку перевіряють продакшн-смоуктести.
</Card>