Le problème
Les agents IA utilisant un seul serveur MCP de recherche ne peuvent interroger qu'une seule plateforme. Lorsqu'une tâche de recherche nécessite des résultats Google, des discussions Reddit et des tutoriels YouTube, l'agent se contente d'une seule source ou le développeur connecte trois serveurs MCP distincts avec des authentifications différentes.
La solution Scavio
Utilisez le serveur MCP de Scavio pour donner aux agents un accès à Google, YouTube, Reddit, Amazon et plus via une seule connexion MCP. L'agent spécifie le paramètre de plateforme et obtient des résultats structurés de n'importe quelle source sans configuration supplémentaire.
Avant
Trois serveurs MCP configurés (Brave pour le web, outil Reddit séparé, outil YouTube). Chacun a sa propre authentification, ses limites de débit et son format de résultat. Les définitions d'outils d'agent sont encombrées.
Après
Un serveur Scavio MCP couvre toutes les plateformes. La définition d'outil d'agent est une fonction avec un paramètre de plateforme. L'authentification est une seule clé API.
À qui cela s'adresse
Développeurs d'agents IA souhaitant une recherche multi-plateforme via un seul serveur MCP au lieu de gérer plusieurs intégrations d'outils de recherche.
Avantages clés
- Un serveur MCP couvre 6+ plateformes de recherche
- Une seule clé API pour toutes les plateformes
- Le JSON structuré réduit la consommation de tokens
- L'agent choisit la plateforme dynamiquement par requête
- Remplacement direct pour Brave, Tavily ou Serper MCP
Exemple Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
def mcp_search_tool(query: str, platform: str = "google") -> dict:
"""MCP-compatible search tool for AI agents.
Supports: google, youtube, reddit, amazon, google-maps, tiktok"""
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
json={"query": query, "platform": platform, "country_code": "us"},
timeout=15,
)
data = resp.json()
results = data.get("organic_results", [])[:10]
return {
"platform": platform,
"query": query,
"results": [
{"title": r.get("title", ""), "url": r.get("link", ""), "snippet": r.get("snippet", "")}
for r in results
],
}
# Agent can call with any platform
google = mcp_search_tool("react server components 2026", "google")
reddit = mcp_search_tool("react server components experience", "reddit")
youtube = mcp_search_tool("react server components tutorial", "youtube")
print(f"Google: {len(google['results'])}, Reddit: {len(reddit['results'])}, YouTube: {len(youtube['results'])}")Exemple JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function mcpSearch(query, platform='google') {
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {method:'POST', headers:H, body:JSON.stringify({query, platform, country_code:'us'})});
const d = await r.json();
return {platform, query, results:(d.organic_results||[]).slice(0,10).map(r=>({title:r.title, url:r.link, snippet:r.snippet}))};
}
const [g, r, y] = await Promise.all([mcpSearch('react 2026','google'), mcpSearch('react experience','reddit'), mcpSearch('react tutorial','youtube')]);
console.log('Google:'+g.results.length+' Reddit:'+r.results.length+' YouTube:'+y.results.length);Plateformes utilisées
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA
YouTube
Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit
Amazon
Recherche de produits avec prix, notes et avis