基础设施
代理路由、浏览器执行、重试和用量控制都属于运维工作。
为你的智能体提供实时网络搜索工具。Crawlora 通过有文档说明的 REST 端点和托管 MCP 工具，以结构化 JSON 形式返回 Google、Bing 和 Brave 的搜索结果及新闻 —— 让模型能够在运行时进行网络搜索。
问题所在
模型无法回答训练截止日期之后发生的事情，而大多数搜索 API 都是为浏览器而不是智能体设计的：结果以 HTML 形式返回，或者被配额和各引擎专属的 SDK 所限制。智能体开发者最终只能为每个引擎接入不同的工具，并自行解析标记语言。Crawlora 为智能体提供一个统一的、有文档说明的网络搜索工具 —— 以标准化 JSON 形式返回 Google、Bing 和 Brave 的结果及新闻 —— 可通过 REST 或托管 MCP 工具调用。
代理路由、浏览器执行、重试和用量控制都属于运维工作。
原始页面必须转化为稳定的数据记录，产品和数据团队才能加以利用。
应用场景落地页应直接对应买家的工作流程和内部数据模型。
结构化公开网络数据工作流程仍需要清晰的法律、隐私和平台边界。
可采集的数据
在受支持的引擎中，示例字段可能包括搜索结果排名、标题、URL、摘要片段和新闻元数据。
相关 Crawlora API
从平台页面或端点文档入手，在正式集成前先在 Playground 中测试同一路由。
搜索意图
将页面内容与买家实际搜索的任务对应起来，再打开每个工作流程背后相关的 Crawlora API。
将 Crawlora 的搜索端点注册为一个工具，供你的模型在需要最新信息时调用。智能体发出查询，Crawlora 以 JSON 形式返回排序后的结果，你的模型基于标题、摘要片段和 URL 进行推理 —— 之后还可以选择从 Crawlora 的其他有文档端点获取更深入的数据。该工具可以通过 REST 从任意框架调用，也可以通过托管 MCP 工具原生调用。
Crawlora 返回的是结构化的搜索结果和新闻 —— 排名、标题、URL、摘要片段和元数据 —— 而不是清洗后的页面内容或生成的答案。如果你的流水线需要完整的文章文本，可以将搜索与 Crawlora 有文档说明的平台端点（例如 YouTube 文字记录或 Reddit 讨论帖）结合使用，或者自行实现抓取与清洗步骤。这样可以让搜索层保持快速、可预测，并且节省 token。
示例工作流程
Crawlora 将抓取执行层封装在有文档说明的 API 之后，让你的产品专注于存储、分析、告警和用户工作流程。
01
把 Crawlora 的搜索端点或 MCP 工具添加到你的智能体工具集中。
02
当智能体需要实时信息时，携带查询内容、国家/地区和语言参数调用搜索。
03
你的模型直接读取排序后的标题、摘要片段和 URL，而无需解析 HTML。
04
如有需要，再调用有文档说明的平台端点获取文字记录、讨论帖或商品数据。
05
保留结果 URL，让智能体的回答能够引用其信息来源。
API 示例
使用有文档说明的 Google 搜索路由的示意示例。智能体应参考当前的 Docs 目录来了解受支持的输入参数和字段。
GET https://api.crawlora.net/api/v1/google-search/search?keyword=latest%20web%20scraping%20regulations&country=us
x-api-key: YOUR_API_KEY{
"code": 200,
"msg": "OK",
"data": [
{
"position": 1,
"title": "Example result",
"url": "https://example.com",
"snippet": "Clean, ranked field for the agent to reason over"
}
]
}你可以构建什么
以下是适用于 SaaS 产品、数据团队、AI 智能体、代理机构、增长团队和内部情报工具的实用工作流程模式。
让智能体实时搜索网络、对比信息来源，并附带引用生成摘要。
为 RAG 应用增加实时搜索能力，让回答包含最新信息。
通过一个端点查询 Google、Bing 和 Brave，获得更多样化的结果。
为时效性较强的问题呈现最新的新闻标题和来源。
为 Claude 或 Cursor 等兼容 MCP 的客户端提供网络搜索能力。
从 n8n、Make 或 Zapier 触发搜索，并将结果路由到下游系统。
自建还是购买
自定义爬虫适合做原型验证。生产环境的网络数据工作流程则需要基础设施、监控、稳定的输出以及清晰的失败处理机制。
| 自建方案 | Crawlora 方案 |
|---|---|
| 为每个搜索引擎接入各自独立的 SDK 和解析器 | 通过一个有文档说明的端点覆盖 Google、Bing 和 Brave |
| 自行处理配额、密钥和 HTML 解析 | 使用一个 API 密钥即可获取标准化 JSON |
| 为每个数据源构建自定义智能体工具 | 为受支持的端点使用托管 MCP 工具 |
| 耗费 token 清洗标记语言 | 基于节省 token 的排序结果进行推理 |
基础设施
Crawlora 将针对特定平台的 API 与托管代理路由、基于浏览器的渲染、自动重试、速率限制、用量跟踪和弹性扩展控制结合在一起。
负责任使用
在适用法律、搜索引擎条款和第三方权利范围内负责任地使用网络搜索结果。Crawlora 返回的是结构化的公开搜索结果，而不是清洗后的页面内容或权威答案，结果可能存在延迟、不完整，或受到上游变化的影响。 阅读 Crawlora 条款.
相关应用场景
交叉链接那些通常共享相同数据基础设施和产品买家的实用工作流程。
常见问题
面向正在评估 Crawlora 是否适合该工作流程的开发者和产品团队的解答。
它是一种让 LLM 或智能体能够将网络搜索作为工具使用、并以结构化 JSON 形式获得结果的 API。Crawlora 通过 REST 或托管 MCP 工具，返回 Google、Bing 和 Brave 的搜索结果及新闻，供模型进行推理。
本页讲的是将实时网络搜索作为智能体工具使用 —— 即在运行时发出查询并获取排序结果。而「面向 RAG 的网络数据」讲的是采集信息来源并将其向量化到检索索引中。两者可以很好地配合使用：搜索负责时效性，RAG 负责提供事实依据。
不会。Crawlora 返回的是结构化的搜索结果和新闻元数据，而不是清洗后的页面内容或生成的答案。如果需要完整文本，请将搜索与有文档说明的平台端点或你自己的抓取步骤结合使用。
目前有文档说明的包括 Google、Bing 和 Brave 搜索端点，以及新闻端点。使用多个引擎可以提升结果多样性和稳健性。
可以。除了 REST API 之外，Crawlora 还提供托管 MCP 端点，让 Claude 或 Cursor 等兼容 MCP 的客户端能够将网络搜索作为工具使用。
可以。REST 端点可以配合任意 HTTP 客户端使用，并且提供了 LangChain、LlamaIndex、OpenAI Agents、n8n、Make 和 Zapier 的集成指南。
搜索和新闻端点会在请求时返回当前的公开结果，具体取决于上游的可用性。覆盖范围和时效性可能因查询内容和引擎而异。
Crawlora 采用按额度计费模式，并配合 API 密钥用量跟踪。可以在定价页面预估智能体周期性搜索的用量。
浏览 Crawlora 的 API，在 Playground 中测试请求，从抓取基础设施工作转向生产环境的数据工作流程。