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Flujo de trabajo

Coding Agent Documentation Lookup via MCP

Add en tiempo real documentacion lookup to AI coding agents via MCP. Search for actual API docs, package versiones, y Stack Overflow soluciones.

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Resumen

Configura un coding agent to search for actual documentacion cuando it encounters uncertainty about library APIs, package versiones, o deprecated functions. Uses MCP to integrate search sin modifying agent code.

Desencadenador

Automatic cuando el coding agent encounters API uncertainty

Programación

On demand (activado by agent uncertainty)

Pasos del flujo de trabajo

1

Add MCP servidor to agent config

Add Scavio's MCP servidor URL y clave API to el coding agent's MCP configuracion file.

2

Agent detecta uncertainty

During code generation, el agent recognizes it es unsure about un library's actual API, version, o metodo signature.

3

Agent invokes search herramienta

El agent calls el google_search MCP herramienta con un consulta like 'library_name actual API docs 2026'.

4

Analizar resultados de busqueda

El agent lee el resultados de busqueda, identifies el official documentacion enlace, y extrae el relevante API informacion.

5

Generar code de actual docs

Using el actualizado API informacion, el agent genera correct code ese funciona con el actual library version.

6

Cite fuente in comentarios

Optionally, el agent agrega un brief inline comentario linking to el documentacion fuente for future reference.

Implementacion en Python

Python
# Add to coding agent MCP config (e.g. ~/.claude/mcp.json)
# {
#   "mcpServers": {
#     "scavio": {
#       "url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
#       "headers": {"x-api-key": "YOUR_API_KEY"}
#     }
#   }
# }

# Manual test: verify docs lookup works
import requests, os
H = {"x-api-key": os.environ["SCAVIO_API_KEY"]}

def lookup_docs(library, topic=""):
    query = f"{library} documentation {topic} 2026".strip()
    r = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search", headers=H,
        json={"platform": "google", "query": query}, timeout=10).json()
    for result in r.get("organic", [])[:3]:
        print(f"{result.get('title')}")
        print(f"  {result.get('link')}")
        print(f"  {result.get('snippet', '')[:100]}")
        print()

lookup_docs("langchain", "tool calling")

Implementacion en JavaScript

JavaScript
// MCP config for Claude Code or similar agent
const mcpConfig = {
  mcpServers: {
    scavio: {
      url: "https://mcp.scavio.dev/mcp",
      headers: {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY}
    }
  }
};

// Manual test
const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
  method: "POST",
  headers: {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
  body: JSON.stringify({platform: "google", query: "langchain tool calling docs 2026"})
}).then(r => r.json());
(r.organic || []).slice(0, 3).forEach(r =>
  console.log(r.title + "\n  " + r.link));

Plataformas utilizadas

Google

Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA

Reddit

Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit

Preguntas frecuentes

Configura un coding agent to search for actual documentacion cuando it encounters uncertainty about library APIs, package versiones, o deprecated functions. Uses MCP to integrate search sin modifying agent code.

Este flujo de trabajo usa un automatic cuando el coding agent encounters api uncertainty. On demand (activado by agent uncertainty).

Este flujo de trabajo usa las siguientes plataformas de Scavio: google, reddit. Cada plataforma se llama a traves del mismo endpoint de API unificado.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin tarjeta de credito. Es suficiente para probar y validar este flujo de trabajo antes de escalarlo.

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