Puedes darle a Claude Desktop búsqueda web en vivo en unos minutos apuntándolo a un servidor MCP alojado, sin código, solo un bloque de configuración y un reinicio. Una vez conectado, puedes pedirle a Claude que busque en Google, Reddit, YouTube, Amazon o TikTok y llamará él mismo a la herramienta en lugar de adivinar a partir de sus datos de entrenamiento. Es la forma más rápida de fundamentar un asistente de escritorio que no para de inventarse cosas sobre cualquier tema reciente. El único detalle que a la gente se le escapa: el servidor MCP alojado se autentica con una cabecera x-api-key, no con el token Bearer que usa la API REST. Acierta con eso y el resto es copiar y pegar.
Requisitos previos
- Una API key de Scavio (50 créditos gratis para empezar)
- Un cliente MCP: Claude Desktop, Cursor, Windsurf o VS Code
- Dos minutos para editar un archivo de configuración
Guia paso a paso
Paso 1: Añade el servidor MCP alojado a la config de tu cliente
Apunta tu cliente MCP al servidor remoto de Scavio y pasa tu key en la cabecera x-api-key. Esta es toda la integración; no hay ningún paquete que instalar para la vía alojada.
{
"mcpServers": {
"scavio": {
"url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
"headers": { "x-api-key": "YOUR_SCAVIO_API_KEY" }
}
}
}Paso 2: Reinicia el cliente y confirma que las herramientas cargaron
Cierra por completo y vuelve a abrir la app para que reconecte. Las herramientas de búsqueda de Scavio (Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart, TikTok) deberían aparecer ahora en el panel de herramientas o MCP del cliente.
# In Claude Desktop: quit fully, reopen, open the tools/MCP panel and look for scavioPaso 3: Pídele que busque
Haz una pregunta que necesite datos actuales. El cliente decide llamar a la herramienta, ejecuta la búsqueda y fundamenta su respuesta en el JSON que vuelve en lugar de en su fecha de corte de entrenamiento.
# Prompt: "Search Google for the current Firecrawl pricing tiers and summarize them."Paso 4: ¿Prefieres un servidor local? Usa el paquete de npm
Si prefieres ejecutar el servidor tú mismo en vez del endpoint alojado, instala el paquete publicado y define tu key como variable de entorno. Las mismas herramientas, en un proceso local.
npx -y @scavio/mcp-server # set SCAVIO_API_KEY in the client envEjemplo en Python
# MCP is configured in the client, not called from code. To hit the same data
# directly from Python, use the REST API with a Bearer token:
import os, requests
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['SCAVIO_API_KEY']}"}
r = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/google", headers=H, json={"query": "firecrawl pricing"})Ejemplo en JavaScript
// The MCP config above is all most users need. For a code path, call REST directly:
const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/google", {
method: "POST",
headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.SCAVIO_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ query: "firecrawl pricing" }),
});Salida esperada
Tras el reinicio, el cliente lista las herramientas de Scavio y puede llamarlas a mitad de conversación. Una respuesta fundamentada cita resultados de búsqueda en vivo en lugar de la fecha de corte del modelo. Recuerda: MCP usa la cabecera x-api-key, mientras que la API REST usa Authorization: Bearer.