LangChain DaaS + Caché + Pila MCP

El problema

El scraping en tiempo real en los agentes de LangChain es frágil, costoso y difícil de almacenar en caché. Las tuberías de Live Selenium se rompen semanalmente; Los costos por consulta son compuestos.

La solucion de Scavio

Arquitectura DaaS asíncrona: descubrimiento de dorks de Scavio → /extracción de descuento → transformación LLM → caché SQLite → servicio MCP para agentes posteriores. Patrón de r/LangChain.

Para quien es

Equipos de LangChain que crean agentes DaaS, creadores de CrewAI que ejecutan equipos de múltiples agentes, SDR de datos gubernamentales y equipos de investigación de cumplimiento.

Beneficios clave

• Lecturas de caché de 50 ms a través de SQLite
• JSON escrito servido por MCP para agentes posteriores
• Soporte PDF vía /extract
• Sin fragilidad que raspe la vida
• Se adapta a múltiples equipos de LangChain

Ejemplo en Python

import os, requests, sqlite3, json, time
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
conn = sqlite3.connect('daas.db')
conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS items(url TEXT PRIMARY KEY, payload TEXT, ts REAL)')

def discover(q):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': q}).json()

def fetch(url):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', headers=H, json={'url': url, 'format': 'markdown'}).json()

Ejemplo en JavaScript

const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
async function discover(q) { return fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', { method:'POST', headers:H, body: JSON.stringify({ query: q }) }).then(r => r.json()); }

Plataformas utilizadas