Collega i tuoi agenti AI
al web
Ricerca ed estrazione in tempo reale su Google, le principali piattaforme social e i migliori siti di e-commerce, attraverso un'unica API sicura.
Piano gratuito incluso -- 50 crediti alla registrazione -- nessuna carta di credito richiesta
funziona con i tuoi framework e assistenti preferiti
/ il layer di dati per gli agenti
Amato dagli sviluppatori, fatto per la produzione
Contesto fresco e multipiattaforma
Risultati in tempo reale da ricerca web, e-commerce, video e community, restituiti come JSON strutturato su cui i tuoi agenti possono ragionare.
Velocita e affidabilita da produzione
Risposte in millisecondi, rate limiting integrato e chiavi cifrate, con un impegno di uptime del 99.9% sotto traffico reale.
Integrazione immediata con il tuo stack
Supporto nativo MCP per Claude, ChatGPT e Cursor, piu integrazioni ufficiali LangChain e n8n. Ti colleghi in meno di due minuti.
/ i numeri parlano
Affidabile in produzione. Provato su larga scala.
30M+
richieste mensili gestite
99.9% uptime
SLA a supporto dei carichi di agenti in produzione
~200 ms
risposta mediana in ricerca, per agenti in tempo reale
20K+
sviluppatori costruiscono con Scavio
100M+
risultati serviti come JSON strutturato senza downtime
Integrazione immediata
con i principali assistenti e framework IA (Claude, ChatGPT, LangChain, n8n)
Perché gli agenti AI hanno bisogno di una ricerca in tempo reale?
I grandi modelli linguistici vengono addestrati su dati statici con un taglio conoscitivo. Quando un agente AI ha bisogno di prezzi aggiornati, inventario in tempo reale, video di tendenza, sentiment della community su Reddit o notizie di oggi, deve cercare sul web in tempo reale. Un'API di ricerca in tempo reale come Scavio fornisce agli agenti accesso strutturato a Google, Amazon, YouTube, Walmart e Reddit in modo che possano prendere decisioni basate su ciò che sta accadendo ora, non su mesi fa.
Cos'è Scavio?
Scavio è un'API di ricerca in tempo reale costruita per agenti AI e sviluppatori. Un unico endpoint cerca su Google, Amazon, YouTube, Walmart e Reddit e restituisce JSON strutturato invece di HTML grezzo. Gli agenti ottengono titoli puliti, URL, descrizioni, prezzi, punteggi dei post, commenti e metadati su cui possono agire immediatamente. Nessuna automazione del browser, nessuna gestione dei proxy, nessuna infrastruttura di scraping necessaria.
Come usano gli agenti AI Scavio per la ricerca e il processo decisionale?
Un agente AI invia a Scavio una query e una piattaforma di destinazione, e riceve risultati strutturati su cui può ragionare. Un agente di shopping confronta i prezzi su Amazon e Walmart in un unico flusso di lavoro. Un agente di ricerca estrae risultati da Google, tutorial su YouTube e discussioni su Reddit sullo stesso argomento per un grounding multi-fonte. Un agente di monitoraggio del marchio tiene traccia delle menzioni e del sentiment su Reddit in tempo quasi reale. Scavio gestisce l'infrastruttura di ricerca in modo che l'agente si concentri sul suo compito.
In cosa Scavio è diverso da Tavily, SerpAPI o Google Custom Search?
La maggior parte delle API di ricerca restituisce solo risultati di Google. Scavio cerca su Google, Amazon, YouTube, Walmart e Reddit da un unico endpoint, quindi gli agenti possono confrontare i dati tra piattaforme senza gestire cinque integrazioni diverse. Le risposte sono JSON strutturati ottimizzati per il consumo da parte dell'AI, non HTML grezzo della SERP. Il prezzo è di 1 credito per richiesta con un livello gratuito di 50 crediti alla registrazione.
Cosa posso costruire con un'API di ricerca multi-piattaforma?
Gli sviluppatori usano Scavio per creare assistenti di shopping AI che confrontano i prezzi su Amazon e Walmart, agenti di ricerca che estraggono informazioni da Google, YouTube e Reddit, pipeline RAG che ancorano le risposte degli LLM a dati web e comunitari in tempo reale, strumenti di intelligence competitiva che monitorano prodotti e discussioni su Reddit in vari marketplace, e motori di raccomandazione dei contenuti basati su risultati di ricerca in tempo reale.
In che modo la ricerca in tempo reale migliora le pipeline RAG?
La generazione aumentata di recupero funziona meglio quando i dati recuperati sono aggiornati e pertinenti. Scavio fornisce risultati in tempo reale da più piattaforme, quindi la tua pipeline RAG può ancorare gli output dell'LLM a dati web live anziché a una base di conoscenza statica. Ciò è fondamentale per query su eventi attuali, disponibilità di prodotti, prezzi o qualsiasi dominio in cui le informazioni cambiano frequentemente.
Quali framework di agenti AI funzionano con Scavio?
Scavio funziona con qualsiasi framework in grado di effettuare richieste HTTP: LangChain, CrewAI, AutoGen, OpenAI Assistants, agenti personalizzati e altro ancora. L'API è un unico endpoint POST che restituisce JSON, quindi non ci sono SDK specifici del framework da installare. La maggior parte degli sviluppatori collega i propri agenti a Scavio in meno di 10 minuti.
Perché cercare su Amazon, YouTube, Walmart e Reddit invece che solo su Google?
Google ti dà pagine web, ma molti compiti degli agenti AI necessitano di dati specializzati. La ricerca di prodotti ha bisogno di prezzi e recensioni reali da Amazon e Walmart. La scoperta di video richiede metadati di YouTube come conteggio visualizzazioni e date di caricamento. I segnali della community e le opinioni non filtrate vivono su Reddit, che funge anche da indicatore anticipatore di ciò che AI Overviews citerà successivamente. Un'API di ricerca multi-piattaforma consente agli agenti di accedere alla giusta fonte di dati per ogni compito invece di cercare di estrarre tutto dai link di Google.
Cos'è MCP e come lo supporta Scavio?
MCP (Model Context Protocol) è uno standard aperto per collegare assistenti AI a strumenti e dati esterni. Scavio gestisce un server MCP su mcp.scavio.dev/mcp che espone 11 strumenti che coprono Google Search, Amazon, Walmart, YouTube e Reddit. Qualsiasi client compatibile con MCP — inclusi Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, ChatGPT, Cline e Zed — può connettersi con una singola configurazione JSON. Nessun codice richiesto, la configurazione richiede meno di 2 minuti.
Quali assistenti AI funzionano con Scavio tramite MCP?
Il server MCP di Scavio funziona con Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code (GitHub Copilot), ChatGPT, Cline, Zed e qualsiasi altro strumento che supporti il Model Context Protocol. Il server utilizza il trasporto HTTP, quindi non c'è nulla da installare localmente — il tuo assistente AI si connette direttamente tramite rete. Una volta connesso, ottiene accesso a 11 strumenti per cercare su Google, Amazon, Walmart, YouTube e Reddit.
C'è un livello gratuito?
Sì. Scavio offre un piano gratuito con 50 crediti alla registrazione e non è richiesta alcuna carta di credito. Ogni richiesta di ricerca costa 1 credito indipendentemente dalla piattaforma. Questo è sufficiente per costruire e testare un'integrazione con un agente AI, eseguire un piccolo progetto di produzione o valutare se la ricerca multi-piattaforma aggiunge valore al tuo flusso di lavoro. I piani a pagamento partono da $30/mese.
Come gestisce Scavio la freschezza dei dati?
Ogni chiamata API Scavio restituisce risultati live recuperati in tempo reale dalla piattaforma di destinazione. Non c'è alcun livello di caching o indice obsoleto. Quando il tuo agente cerca su Amazon, ottiene prezzi e disponibilità correnti. Quando cerca su YouTube, ottiene gli ultimi caricamenti. Quando cerca su Reddit, ottiene gli ultimi post, punteggi e commenti. Questo rende Scavio ideale per casi d'uso in cui l'accuratezza dipende dalla tempestività: monitoraggio dei prezzi, rilevamento delle tendenze, tracciamento dell'inventario, sentiment della community e aggregazione di notizie.
