Keiro: um serviço econômico de API de pesquisa e rastreamento da Web para inteligências de IA

O Keiro Labs é um serviço de API de pesquisa na Web e rastreamento de dados projetado para aplicativos de Inteligência Artificial (IA) e Modelagem de Linguagem Grande (LLM). Seu principal objetivo é abordar o alto custo e a confusão de formatos que os agentes de IA enfrentam atualmente ao acessar dados da Web em tempo real. Em comparação com as APIs de mecanismos de pesquisa tradicionais, a Keiro Labs se concentra no fornecimento de dados “amigáveis à máquina”, removendo automaticamente anúncios e códigos redundantes das páginas da Web e retornando um texto limpo no formato Markdown, o que reduz bastante a necessidade de LLMs. token Consumo.

A plataforma é particularmente adequada para desenvolvedores que criam sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation), chatbots de IA e assistentes de pesquisa automatizados. O Keiro Labs atinge um custo de propriedade muito mais baixo do que os produtos concorrentes no mercado (como o Tavily ou Exa). Além disso, ele oferece suporte nativo ao MCP (Model Context Protocol), permitindo a Claude 或 ChatGPT Modelos avançados, como o modelo de IA, podem invocar diretamente seus recursos de pesquisa, tornando-o uma estação de fornecimento de “combustível de dados” para que os desenvolvedores criem aplicativos de IA de nível de produção.

Lista de funções

• API de pesquisa inteligente na Web: Fornecido /search suportando a pesquisa em rede em tempo real e retornando resultados de pesquisa refinados e otimizados para LLM.
• rastreador da deep web: através de /crawl O recurso é capaz de contornar os mecanismos de rastreamento, extraindo o conteúdo completo de qualquer página da Web e convertendo-o em um formato Markdown limpo.
• Memória de contexto RAGFornece endpoints de memória contextual ilimitados, atualizando e armazenando automaticamente as respostas das solicitações para dar suporte a uma base de conhecimento persistente para IA.
• Sistema de roteamento inteligenteA API foi projetada para identificar automaticamente consultas simples e tarefas de pesquisa complexas, alocar dinamicamente recursos de computação e reduzir drasticamente os custos de chamadas de API, garantindo a qualidade.
• Suporte ao servidor MCPVersões oficiais do Node.js e Python do MCP servidores, com suporte à integração com um clique no Claude Desktop ou no LobeChat entre outros clientes de IA.
• Fila de tarefas assíncronasSuporte ao processamento de solicitações assíncronas altamente simultâneas, o que é adequado para que as inteligências de IA executem tarefas de pesquisa em segundo plano em lote sem esperar muito tempo por uma resposta sincronizada.

Usando a Ajuda

O Keiro Labs é muito intuitivo para os desenvolvedores, interagindo principalmente por meio de APIs REST padrão, ao mesmo tempo em que oferece uma solução de integração de MCP para usuários que não usam código.

1. obtenha a chave da API

Em primeiro lugar, você precisa visitar o site keirolabs.cloud Registre uma conta. Os novos usuários geralmente recebem um crédito de uso gratuito (por exemplo, 500 solicitações) para teste. Depois de fazer login no console, no Dashboard, gere sua conta API Key。

2. pesquisa via API (exemplo de Python)

Esse é o uso mais básico e é adequado para integração em seus serviços de backend Python.

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())

Os dados retornados conterão resumos de páginas limpas e conteúdo Markdown que você pode alimentar diretamente no GPT-4 ou no Claude.

3. integração com o Claude Desktop (uso do MCP)

Se estiver usando a versão desktop do aplicativo do Claude, você poderá configurar o servidor MCP para fornecer ao Claude recursos de pesquisa em rede diretamente, sem escrever código.

Etapas de instalação:

1. Certifique-se de que seu computador tenha um ambiente Node.js instalado.
2. Clonar o repositório oficial (no caso da versão do Node):

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

3. Modifique o arquivo de configuração do Claude (geralmente localizado no diretório %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json ou 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. Reinicie o Claude Desktop. Você verá um ícone de ferramenta adicional próximo à caixa de entrada. Agora você pode perguntar diretamente ao Claude: “Search the latest price of Keiro Labs for me” (Pesquise o preço mais recente do Keiro Labs para mim) e ele chamará automaticamente a API e responderá.

4. captura e limpeza de dados

Para cenários em que você precisa ler o conteúdo de uma página da Web específica, use a opção /crawl Pontos finais:
Enviar uma mensagem contendo url O sistema lida automaticamente com a renderização de JavaScript e a validação de back-crawl de solicitações POST, retornando texto limpo. Isso é útil para criar uma base de conhecimento específica do domínio.

cenário do aplicativo

1. Criação de bots de inteligência instantânea no setor
   Os desenvolvedores podem usar a API de pesquisa do Keiro Labs para monitorar palavras-chave específicas do setor (por exemplo, “mudança de preço de semicondutores”) regularmente, capturando automaticamente as últimas notícias e gerando um relatório diário para enviar à equipe.
2. Automação da base de conhecimento do RAG
   Quando as empresas criam sistemas internos de perguntas e respostas, elas podem usar a função de rastreamento para processar em lote os sites de destino (por exemplo, documentos da concorrência, blogs técnicos) e armazenar os dados Markdown limpos no banco de dados de vetores para aumentar consideravelmente a precisão da recuperação.
3. Assistência para pesquisas acadêmicas e dissertações
   Ao integrar o assistente de IA do Keiro, os pesquisadores podem dar o comando “Find all key papers on multimodal models in the last three years” de uma só vez, e o sistema executa automaticamente pesquisas e resumos detalhados, economizando uma quantidade significativa de tempo em pesquisas bibliográficas.

QA

1. Qual é a diferença entre a Keiro Labs e a Tavily ou a Exa?
   A principal diferença éCustos (de fabricação, produção etc.)和formataçãoO Keiro Labs tem preço otimizado para chamadas de alta frequência para o AI Agent (cerca de 20%-30% da concorrência) e retorna um formato Markdown minimalista por padrão, economizando ainda mais a janela de contexto do LLM.
2. Ele pode rastrear sites que exigem um login?
   Normalmente, o Keiro Labs se concentra em dados públicos da Web. Ele lida bem com páginas renderizadas por meio de um cookie wall simples ou dinamicamente (por exemplo, aplicativos SPA de uma página), mas pode ser limitado para conteúdo atrás de um paywall rígido.
3. O que é o suporte da MCP e por que ele é importante?
   O MCP (Model Context Protocol) é um novo padrão que permite que os modelos de IA se conectem diretamente a ferramentas externas, e o suporte nativo do Keiro para o MCP significa que você não precisa escrever seu próprio “código de cola” para permitir que modelos como o Claude usem os recursos de pesquisa do Keiro diretamente, fora da caixa. pronto para uso.