El problema
Los ingenieros de ML pasan horas buscando datos de entrenamiento en repositorios dispersos. Ninguna fuente cubre todos los conjuntos de datos disponibles y la búsqueda manual omite los conjuntos de datos recientemente publicados.
Como ayuda Scavio
- Busque múltiples fuentes de conjuntos de datos a través de servidores MCP en una sesión de agente
- Búsqueda en Google de anuncios y repositorios de conjuntos de datos
- Referencia cruzada con Hugging Face, Kaggle y bases de datos académicas
- Catalogación automatizada de conjuntos de datos con extracción de metadatos
- Costo: $0,005/consulta para la capa de búsqueda web del canal de descubrimiento
Plataformas relevantes
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
Inicio rapido: ejemplo en Python
Aqui tienes un ejemplo rapido buscando Google por "healthcare sentiment analysis dataset 2026":
import requests
API_KEY = "your_scavio_api_key"
response = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={
"x-api-key": API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
json={"query": query},
)
data = response.json()
for result in data.get("organic_results", [])[:5]:
print(f"{result['position']}. {result['title']}")
print(f" {result['link']}\n")Creado para Ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y equipos de investigación que crean conjuntos de datos de capacitación y evaluación.
Scavio se encarga de la infraestructura de busqueda — proxies, CAPTCHAs, limites de velocidad y deteccion anti-bots — para que puedas concentrarte en construir tu solucion de descubrimiento de conjuntos de datos de ml a través de mcp pipeline. La API devuelve JSON estructurado listo para procesar, analizar o alimentar a agentes de IA.
Comienza con el plan gratuito (50 creditos al registrarte, sin tarjeta de credito) y escala a planes de pago cuando necesites mayor volumen.