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Open Data & Developer API

Documentazione API & Feed

Rikipedia promuove la libera circolazione e l'interoperabilità dei dati culturali. Mettiamo a disposizione endpoint pubblici in formato JSON, Markdown puro e feed XML per consentire ad app, bot, aggregatori e ricercatori di interrogare l'archivio delle recensioni.

Nessuna API Key

Tutti gli endpoint pubblici possono essere interrogati liberamente senza autenticazione o token di registrazione.

Rate Limiting

60 richieste al minuto per singolo indirizzo IP. Si consiglia di rispettare i tempi di cache CDN indicati negli header HTTP.

Licenza CC BY-NC 4.0

I testi critici sono fruibili a soli fini non commerciali citando l'autore (*Riccardo Colombo*) e il link alla scheda su Rikipedia.

1. Endpoint REST (JSON)

GET/api/v1/reviews

Restituisce l'elenco paginato delle recensioni con filtri avanzati, metadati bibliografici e voto normalizzato.

Parametri di Query Opzionali:
  • ?search=termine : Ricerca testuale full-text su titolo e recensione
  • ?author=slug_o_nome : Filtra per autore (es. cesare-pavese)
  • ?rating=Alto : Filtra per livello di gradimento (Alto, Medio-alto, Medio, Medio-basso, Basso)
  • ?isbn=978... : Ricerca esatta per codice identificativo ISBN
  • ?random=true : Estrae una singola recensione casuale con query ottimizzata
  • ?page=1&limit=20 : Paginazione (massimo 100 elementi per pagina)
Esempio cURL:
curl -s "https://rikipedia.it/api/v1/reviews?rating=Alto&limit=5"
GET/api/v1/reviews/[slug]

Restituisce l'oggetto completo di una singola opera con il testo integrale della recensione critica, biografia autore, editore e voto a 5 stelle.

Esempio cURL:
curl -s "https://rikipedia.it/api/v1/reviews/il-deserto-dei-tartari"

2. Markdown Puro per Modelli AI & Agent

GET/api/books/[slug]/raw

Emette la recensione in puro Markdown con metadati strutturati in **Frontmatter YAML** ad inizio documento. Ideale per bot, script di ingestion o tool di Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Esempio cURL:
curl -s "https://rikipedia.it/api/books/il-deserto-dei-tartari/raw"

3. Feed di Sindicazione e Manifesto LLM

Feed RSS 2.0 / Atom

Le ultime 50 recensioni pubblicate in formato XML standard compatibile con qualsiasi aggregatore, lettore di feed (es. Feedly, NetNewsWire) o workflow IFTTT/Zapier.

Manifesto /llms.txt

Indice sintetico e compatto ad alta densità semantica pensato specificamente per l'esplorazione da parte di LLM e agenti intelligenti.

Esempio di Integrazione in JavaScript / Node.js:
// Recupera una recensione casuale da Rikipedia
async function getRandomRikipediaReview() {
  const res = await fetch("https://rikipedia.it/api/v1/reviews?random=true");
  const json = await res.json();
  
  const book = json.data;
  console.log(`${book.title} di ${book.author?.name}`);
  console.log(`Voto: ${book.ratings.stars}/5 (${book.ratings.originalRating})`);
  console.log(`Leggi su: ${book.url}`);
}

getRandomRikipediaReview();