Keiro Labs 是一款专为人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）应用设计的网络搜索与数据抓取 API 服务。它的核心目标是解决当前 AI 智能体（Agent）在获取实时网络数据时面临的高昂成本和格式混乱问题。与传统的搜索引擎 API 相比，Keiro Labs 专注于提供“机器友好”的数据，它能自动去除网页广告和冗余代码，直接返回清洗后的 Markdown 格式文本，极大地减少了 LLM 的 token 消耗。
该平台特别适合开发者用于构建 RAG（检索增强生成）系统、AI 聊天机器人和自动化研究助手。Keiro Labs 通过智能路由技术，根据查询的复杂度自动选择最经济的模型处理请求，从而实现了远低于市场竞品（如 Tavily 或 Exa）的价格。此外，它还原生支持 MCP（模型上下文协议），让 Claude 或 ChatGPT 等先进模型能直接调用其搜索能力，是开发者构建生产级 AI 应用的“数据燃料”供应站。
功能列表
- 智能网络搜索 API：提供
/search端点，支持实时联网搜索，返回针对 LLM 优化的精简搜索结果。 - 深度网页抓取：通过
/crawl功能，能够绕过反爬虫机制，提取任意网页的完整内容并转换为干净的 Markdown 格式。 - RAG 上下文记忆：提供无限的上下文记忆端点，自动更新和存储请求响应，为 AI 提供持久化的知识库支持。
- 智能路由系统：自动识别简单查询与复杂研究任务，动态分配计算资源，在保证质量的同时大幅降低 API 调用成本。
- MCP 服务器支持：官方提供 Node.js 和 Python 版本的 MCP 服务器，支持一键集成到 Claude Desktop 或 LobeChat 等 AI 客户端中。
- 异步任务队列：支持高并发的异步请求处理，适合 AI 智能体批量执行后台研究任务，无需长时间等待同步响应。
使用帮助
Keiro Labs 的使用非常符合开发者直觉，主要通过标准的 REST API 进行交互，同时也为非代码用户提供了 MCP 集成方案。
1. 获取 API 密钥
首先，你需要访问 keirolabs.cloud 注册账号。新用户通常会获得免费的使用额度（如 500 次请求）进行测试。登录控制台后，在 Dashboard 中生成你的 API Key。
2. 通过 API 进行搜索（Python 示例）
这是最基础的用法，适合集成到你的 Python 后端服务中。
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())
返回的数据将包含清洗后的网页摘要和 Markdown 内容，你可以直接将其喂给 GPT-4 或 Claude。
3. 集成到 Claude Desktop (MCP 使用方法)
如果你使用 Claude 的桌面版应用，可以通过配置 MCP 服务器让 Claude 直接拥有联网搜索能力，而无需编写代码。
安装步骤：
- 确保电脑已安装 Node.js 环境。
- 克隆官方仓库（以 Node 版本为例）：
git clone https://github.com/keiro-labs/keiro-mcp.git cd keiro-mcp npm install npm run build - 修改 Claude 的配置文件（通常位于
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json或 Mac 的~/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" } } } } - 重启 Claude Desktop。你会发现输入框附近多了一个工具图标，现在你可以直接问 Claude：“帮我搜索一下 Keiro Labs 的最新价格”，它会自动调用 API 并回答。
4. 数据抓取与清洗
对于需要读取特定网页内容的场景，使用 /crawl 端点：
发送包含 url 的 POST 请求，系统会自动处理 JavaScript 渲染和反爬验证，最终返回纯净的文本。这对建立特定领域的知识库非常有用。
应用场景
- 构建行业即时情报机器人
开发者可以利用 Keiro Labs 的搜索 API 定时监控特定行业的关键词（如“半导体 价格变动”），自动抓取最新新闻并生成日报，发送给团队。 - RAG 知识库自动化构建
企业在搭建内部问答系统时，可以使用抓取功能批量处理目标网站（如竞品文档、技术博客），将清洗后的 Markdown 数据存入向量数据库，大大提升检索精度。 - 学术研究与论文辅助
研究人员通过集成 Keiro 的 AI 助手，可以一次性下达“找出近三年关于多模态模型的所有关键论文”的指令，系统会自动执行深度搜索和摘要，节省大量文献检索时间。
QA
- Keiro Labs 与 Tavily 或 Exa 有什么区别？
核心区别在于成本和格式。Keiro Labs 针对 AI Agent 的高频调用进行了价格优化（约为竞品的 20%-30%），并且默认返回极简的 Markdown 格式，更节省 LLM 的上下文窗口。 - 它能抓取需要登录的网站吗？
通常情况下，Keiro Labs 主要针对公开网络数据。对于通过简单的 Cookie 墙或动态渲染的页面（如 SPA 单页应用），它能很好地处理，但对于严格付费墙后的内容可能受限。 - 什么是 MCP 支持，为什么它很重要？
MCP（Model Context Protocol）是一种新标准，允许 AI 模型与外部工具直接连接。Keiro 原生支持 MCP 意味着你不需要自己写“胶水代码”，就能让 Claude 等模型直接使用 Keiro 的搜索能力，实现开箱即用。
