Keiro: ein kostengünstiger Such- und Webcrawling-API-Dienst für KI-Intelligenzen

Keiro Labs ist ein API-Dienst für die Websuche und das Crawling von Daten, der für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Large Language Modelling (LLM) entwickelt wurde. Sein Hauptziel ist es, die hohen Kosten und die Formatverwirrung zu beseitigen, mit denen KI-Agenten derzeit beim Zugriff auf Echtzeit-Webdaten konfrontiert sind. Im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen-APIs konzentriert sich Keiro Labs auf die Bereitstellung “maschinenfreundlicher” Daten, indem es automatisch Werbung und überflüssigen Code von Webseiten entfernt und bereinigten Text im Markdown-Format zurückliefert, was den Bedarf an LLMs erheblich reduziert. token Der Verbrauch.

Die Plattform eignet sich besonders gut für Entwickler, die RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation), KI-Chatbots und automatisierte Forschungsassistenten entwickeln.Keiro Labs erzielt weitaus niedrigere Betriebskosten als konkurrierende Produkte auf dem Markt (z. B. Tavily oder Exa) Preise. Darüber hinaus unterstützt es von Haus aus MCP (Model Context Protocol), so dass die Claude 或 ChatGPT Fortgeschrittene Modelle, wie z. B. das KI-Modell, können direkt auf die Suchfunktionen zugreifen, was es zu einer “Datentankstelle” für Entwickler macht, die produktionsreife KI-Anwendungen entwickeln.

Funktionsliste

• Intelligente Websuche API: Vorausgesetzt /search Endpunkte, die vernetzte Echtzeitsuche unterstützen und verfeinerte, für LLM optimierte Suchergebnisse liefern.
• Deep-Web-Crawler: durch /crawl Die Funktion ist in der Lage, Anti-Crawler-Mechanismen zu umgehen, den gesamten Inhalt einer beliebigen Webseite zu extrahieren und in ein sauberes Markdown-Format zu konvertieren.
• RAG-Kontext-SpeicherBietet eine unbegrenzte Anzahl von kontextbezogenen Speicherendpunkten, die automatisch die Antworten auf Anfragen aktualisieren und speichern, um eine dauerhafte Wissensbasis für KI zu unterstützen.
• Intelligentes Routing-SystemDie API ist darauf ausgelegt, einfache Abfragen und komplexe Rechercheaufgaben automatisch zu erkennen, Rechenressourcen dynamisch zuzuweisen und die Kosten für API-Aufrufe bei gleichzeitiger Gewährleistung der Qualität drastisch zu senken.
• MCP-Server-UnterstützungOffizielle Node.js und Python Versionen des MCP Servern, die die Integration in Claude Desktop mit einem Mausklick unterstützen oder LobeChat neben anderen KI-Kunden.
• Asynchrone Task-WarteschlangeUnterstützt hochgradig gleichzeitige asynchrone Anfrageverarbeitung, die für KI-Intelligenzen geeignet ist, um Hintergrundrechercheaufgaben im Batch durchzuführen, ohne lange auf eine synchronisierte Antwort zu warten.

Hilfe verwenden

Keiro Labs ist für Entwickler sehr intuitiv zu bedienen und interagiert in erster Linie über standardmäßige REST-APIs, bietet aber auch eine MCP-Integrationslösung für Benutzer, die keine Programmierer sind.

1. den API-Schlüssel erhalten

Erstens müssen Sie die keirolabs.cloud Registrieren Sie sich für ein Konto. Neue Nutzer erhalten in der Regel ein kostenloses Nutzungskredit (z. B. 500 Anfragen) zum Testen. Nachdem Sie sich in der Konsole angemeldet haben, erstellen Sie im Dashboard Ihre API Key。

2. die Suche über API (Python-Beispiel)

Dies ist die einfachste Verwendung und eignet sich für die Integration in Ihre Python-Backend-Dienste.

import requests
url = "https://api.keirolabs.cloud/v1/search"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"query": "2026年最新的AI智能体开发框架有哪些？",
"depth": "basic",  # 可选 'deep' 进行更深入研究
"include_markdown": True
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

Die zurückgegebenen Daten enthalten bereinigte Seitenzusammenfassungen und Markdown-Inhalte, die Sie direkt in GPT-4 oder Claude einspeisen können.

3. die Integration in Claude Desktop (MCP-Verwendung)

Wenn Sie die Desktop-Version von Claude's Anwendung verwenden, können Sie den MCP-Server so konfigurieren, dass Claude direkt vernetzte Suchfunktionen erhält, ohne Code schreiben zu müssen.

Installationsschritte:

1. Stellen Sie sicher, dass auf Ihrem Computer eine Node.js-Umgebung installiert ist.
2. Klonen Sie das offizielle Repository (im Falle der Node-Version):

   git clone https://github.com/keiro-labs/keiro-mcp.git
   cd keiro-mcp
   npm install
   npm run build
   

3. Ändern Sie die Konfigurationsdatei von Claude (die sich normalerweise in der %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json oder Mac ~/Library/Application Support/Claude/）：

   {
   "mcpServers": {
   "keiro": {
   "command": "node",
   "args": ["/绝对路径/到/keiro-mcp/dist/index.js"],
   "env": {
   "KEIRO_API_KEY": "你的_API_KEY"
   }
   }
   }
   }
   

4. Starten Sie Claude Desktop neu. Sie werden ein zusätzliches Werkzeugsymbol neben dem Eingabefeld sehen, jetzt können Sie Claude direkt fragen: “Suche den neuesten Preis von Keiro Labs für mich” und es wird automatisch die API aufrufen und antworten.

4. die Erfassung und Bereinigung von Daten

Für Szenarien, in denen Sie den Inhalt einer bestimmten Webseite lesen müssen, verwenden Sie die /crawl Endpunkte:
Senden Sie eine Nachricht mit url Das System übernimmt automatisch das JavaScript-Rendering und die Back-Crawl-Validierung von POST-Anfragen und gibt sauberen Text zurück. Dies ist nützlich für den Aufbau einer domänenspezifischen Wissensdatenbank.

Anwendungsszenario

1. Aufbau von Instant Intelligence Bots für die Industrie
   Entwickler können die Such-API von Keiro Labs nutzen, um branchenspezifische Schlüsselwörter (z. B. “Halbleiterpreisänderung”) regelmäßig zu überwachen, automatisch die neuesten Nachrichten zu erfassen und einen täglichen Bericht zu erstellen, der an das Team gesendet wird.
2. RAG-Wissensbasis Automatisierung
   Wenn Unternehmen interne Q&A-Systeme aufbauen, können sie die Crawling-Funktion zur Stapelverarbeitung der Zielwebsites (z. B. Dokumente von Wettbewerbern, technische Blogs) verwenden und die bereinigten Markdown-Daten in der Vektordatenbank speichern, um die Abfragegenauigkeit erheblich zu verbessern.
3. Akademische Forschung und Unterstützung bei Dissertationen
   Durch die Integration des KI-Assistenten von Keiro können Forscher den Befehl “Finde alle wichtigen Arbeiten über multimodale Modelle in den letzten drei Jahren” auf einmal geben, und das System führt automatisch eine detaillierte Suche und Zusammenfassungen durch, was eine erhebliche Zeitersparnis bei der Literatursuche bedeutet.

QA

1. Was ist der Unterschied zwischen Keiro Labs und Tavily oder Exa?
   Der Hauptunterschied ist(Herstellungs-, Produktions- usw.) Kosten和FormatierungKeiro Labs ist preisoptimiert für hochfrequente Aufrufe des KI-Agenten (ca. 20%-30% der Konkurrenz) und gibt standardmäßig ein minimalistisches Markdown-Format zurück, wodurch das LLM-Kontextfenster noch mehr eingespart wird.
2. Kann es Websites crawlen, die eine Anmeldung erfordern?
   In der Regel konzentriert sich Keiro Labs auf öffentliche Webdaten. Es eignet sich gut für Seiten, die über eine einfache Cookie-Wall oder dynamisch gerendert werden (z. B. SPA One-Page-Apps), kann aber bei Inhalten hinter einer strengen Paywall eingeschränkt sein.
3. Was ist MCP-Support und warum ist er wichtig?
   MCP (Model Context Protocol) ist ein neuer Standard, der es KI-Modellen ermöglicht, sich direkt mit externen Tools zu verbinden. Die native Unterstützung von Keiro für MCP bedeutet, dass Sie keinen eigenen “Glue Code” schreiben müssen, damit Modelle wie Claude die Suchfunktionen von Keiro direkt nutzen können. out-of-the-box.