Resumen
AI agents ese necesita datos de Google, TikTok, y Maps typically requiere three separate API integraciones con three auth flows y three esquemas. Este flujo de trabajo connects el agent to Scavio's MCP servidor once y orchestrates calls a traves de todos servicios a traves de el MCP herramienta protocol. El agent discovers disponible herramientas dynamically.
Desencadenador
Agent tarea solicitud ese requiere multi-platform datos.
Programación
On-demand
Pasos del flujo de trabajo
Connect to MCP Server
Establish un single MCP connection to mcp.scavio.dev/mcp con el clave API.
Descubrir Disponible Herramientas
Call herramientas/lista to descubrir que search, TikTok, y maps herramientas son disponible on el servidor.
Plan Herramienta Calls
Based on el agent tarea, determine cual combination of herramientas to call y in que order.
Ejecutar Herramienta Chain
Call cada herramienta via herramientas/call a traves de el MCP connection. Recopilar resultados.
Agregar Resultados
Combine resultados de multiples herramienta calls en un unified respuesta for el agent's decision layer.
Implementacion en Python
import requests, os, json
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
MCP_URL = "https://mcp.scavio.dev/mcp"
MH = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
def mcp_call(method: str, params: dict = None) -> dict:
payload = {"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": method}
if params:
payload["params"] = params
resp = requests.post(MCP_URL, headers=MH, json=payload, timeout=15)
return resp.json().get("result", {})
def orchestrate_market_research(brand: str) -> dict:
"""Multi-service research through single MCP connection."""
# Search for brand on Google
google_data = mcp_call("tools/call", {
"name": "search",
"arguments": {"query": f"{brand} reviews 2026", "country_code": "us"}
})
# Search for brand on YouTube
youtube_data = mcp_call("tools/call", {
"name": "search",
"arguments": {"query": brand, "platform": "youtube", "country_code": "us"}
})
# Check physical presence on Maps
maps_data = mcp_call("tools/call", {
"name": "search",
"arguments": {"query": f"{brand} near me", "platform": "google-maps", "country_code": "us"}
})
return {
"brand": brand,
"google": google_data,
"youtube": youtube_data,
"maps": maps_data,
}
result = orchestrate_market_research("lululemon")
print(f"Market research for {result['brand']}: {len(str(result))} chars of data")Implementacion en JavaScript
const MCP_URL = 'https://mcp.scavio.dev/mcp';
const MH = {'Authorization': 'Bearer '+process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function mcpCall(method, params) {
const payload = {jsonrpc:'2.0', id:1, method};
if (params) payload.params = params;
const r = await fetch(MCP_URL, {method:'POST', headers:MH, body:JSON.stringify(payload)});
return (await r.json()).result || {};
}
async function orchestrateMarketResearch(brand) {
const google = await mcpCall('tools/call', {name:'search', arguments:{query:brand+' reviews 2026', country_code:'us'}});
const youtube = await mcpCall('tools/call', {name:'search', arguments:{query:brand, platform:'youtube', country_code:'us'}});
const maps = await mcpCall('tools/call', {name:'search', arguments:{query:brand+' near me', platform:'google-maps', country_code:'us'}});
return {brand, google, youtube, maps};
}
const result = await orchestrateMarketResearch('lululemon');
console.log('Market research for '+result.brand+': '+JSON.stringify(result).length+' chars of data');Plataformas utilizadas
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
YouTube
Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos
Google Maps
Búsqueda de negocios locales con calificaciones e información de contacto
TikTok
Descubrimiento de videos, creadores y productos en tendencia