선호하는 프레임워크와 어시스턴트에서 바로 사용
/ 에이전트를 위한 데이터 레이어
개발자가 사랑하고, 프로덕션을 위해 설계
신선한 멀티 플랫폼 컨텍스트
웹 검색, 이커머스, 동영상, 커뮤니티의 실시간 결과를 에이전트가 추론할 수 있는 구조화된 JSON으로 반환합니다.
프로덕션급 속도와 안정성
밀리초 단위 응답, 내장 속도 제한, 암호화된 키. 실제 트래픽에서도 99.9% 가동률을 약속합니다.
기존 스택에 바로 통합
Claude, ChatGPT, Cursor를 위한 네이티브 MCP 지원과 LangChain, n8n 공식 통합. 2분 안에 연결하세요.
/ 숫자로 증명
프로덕션에서 신뢰받고, 스케일로 검증되었습니다.
30M+
월간 처리 요청 수
99.9% uptime
프로덕션 에이전트 워크로드를 지원하는 SLA
~200 ms
검색 중간값 응답, 실시간 에이전트를 위한 설계
20K+
Scavio로 개발하는 개발자
100M+
무중단으로 제공된 구조화 JSON 결과
즉시 통합
주요 AI 어시스턴트 및 프레임워크 지원 (Claude, ChatGPT, LangChain, n8n)
AI 에이전트가 실시간 검색을 필요로 하는 이유는 무엇인가요?
대규모 언어 모델은 지식 마감일이 있는 정적 데이터로 학습됩니다. AI 에이전트가 현재 가격, 실시간 재고, 트렌드 동영상, Reddit 커뮤니티 반응, 오늘의 뉴스 등을 필요로 할 때 실시간으로 웹을 검색해야 합니다. Scavio 같은 실시간 검색 API는 에이전트가 Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit에 구조적으로 접근할 수 있게 해주어, 몇 달 전이 아닌 지금 벌어지고 있는 일을 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
Scavio란 무엇인가요?
Scavio는 AI 에이전트와 개발자를 위해 구축된 실시간 검색 API입니다. 하나의 엔드포인트로 Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit을 검색하고 원시 HTML 대신 구조화된 JSON을 반환합니다. 에이전트는 깔끔한 제목, URL, 설명, 가격, 게시물 점수, 댓글, 메타데이터를 즉시 활용할 수 있습니다. 브라우저 자동화, 프록시 관리, 스크래핑 인프라가 필요하지 않습니다.
AI 에이전트는 연구 및 의사 결정을 위해 Scavio를 어떻게 사용하나요?
AI 에이전트는 Scavio에 쿼리와 대상 플랫폼을 보내고, 추론할 수 있는 구조화된 결과를 받습니다. 쇼핑 에이전트는 단일 워크플로우에서 Amazon과 Walmart의 가격을 비교합니다. 연구 에이전트는 동일한 주제에 대해 Google 결과, YouTube 튜토리얼, Reddit 토론을 가져와 다중 소스 근거를 확보합니다. 브랜드 모니터링 에이전트는 Reddit 언급과 감정을 거의 실시간으로 추적합니다. Scavio가 검색 인프라를 처리하므로 에이전트는 자신의 작업에 집중할 수 있습니다.
Scavio는 Tavily, SerpAPI 또는 Google Custom Search와 어떻게 다른가요?
대부분의 검색 API는 Google 결과만 반환합니다. Scavio는 하나의 엔드포인트로 Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit을 검색하므로 에이전트가 5개의 다른 통합을 관리하지 않고도 여러 플랫폼의 데이터를 비교할 수 있습니다. 응답은 AI 소비에 최적화된 구조화된 JSON이며, 원시 SERP HTML이 아닙니다. 가격은 요청당 1크레딧이며, 무료 티어는 가입 시 50크레딧을 제공합니다.
다중 플랫폼 검색 API로 무엇을 구축할 수 있나요?
개발자는 Scavio를 사용하여 Amazon과 Walmart의 가격을 비교하는 AI 쇼핑 어시스턴트, Google, YouTube, Reddit에서 정보를 가져오는 연구 에이전트, 실시간 웹 및 커뮤니티 데이터로 LLM 응답을 근거하는 RAG 파이프라인, 마켓플레이스 전반의 제품과 Reddit 대화를 추적하는 경쟁 인텔리전스 도구, 실시간 검색 결과로 구동되는 콘텐츠 추천 엔진을 구축합니다.
실시간 검색이 RAG 파이프라인을 어떻게 개선하나요?
검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 검색된 데이터가 최신이고 관련성이 높을 때 가장 잘 작동합니다. Scavio는 여러 플랫폼의 실시간 결과를 제공하므로 RAG 파이프라인이 정적 지식 베이스가 아닌 실시간 웹 데이터에 LLM 출력을 근거할 수 있습니다. 이는 최신 이벤트, 제품 가용성, 가격 또는 정보가 자주 변경되는 도메인에 대한 쿼리에 중요합니다.
어떤 AI 에이전트 프레임워크가 Scavio와 함께 작동하나요?
Scavio는 HTTP 요청을 할 수 있는 모든 프레임워크에서 작동합니다: LangChain, CrewAI, AutoGen, OpenAI Assistant, 사용자 정의 에이전트 등. API는 JSON을 반환하는 단일 POST 엔드포인트이므로 프레임워크별 SDK를 설치할 필요가 없습니다. 대부분의 개발자는 10분 이내에 에이전트를 Scavio에 연결합니다.
왜 Google 대신 Amazon, YouTube, Walmart, Reddit을 검색하나요?
Google은 웹 페이지를 제공하지만, 많은 AI 에이전트 작업에는 특화된 데이터가 필요합니다. 제품 연구에는 Amazon과 Walmart의 실제 가격과 리뷰가 필요합니다. 동영상 발견에는 YouTube의 조회수, 업로드 날짜 같은 메타데이터가 필요합니다. 커뮤니티 신호와 필터링되지 않은 의견은 Reddit에 있으며, 이는 AI 개요가 다음에 인용할 내용에 대한 선행 지표 역할도 합니다. 다중 플랫폼 검색 API를 사용하면 에이전트가 Google 링크에서 모든 것을 추출하려고 시도하는 대신 각 작업에 적합한 데이터 소스에 접근할 수 있습니다.
MCP란 무엇이며 Scavio는 이를 어떻게 지원하나요?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트를 외부 도구 및 데이터에 연결하기 위한 개방형 표준입니다. Scavio는 mcp.scavio.dev/mcp에서 MCP 서버를 실행하며, Google 검색, Amazon, Walmart, YouTube, Reddit을 다루는 11개의 도구를 노출합니다. Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, ChatGPT, Cline, Zed 등 모든 MCP 호환 클라이언트는 단일 JSON 구성으로 연결할 수 있습니다. 코드가 필요 없으며 설정에 2분 미만이 소요됩니다.
MCP를 통해 Scavio와 함께 작동하는 AI 어시스턴트는 무엇인가요?
Scavio의 MCP 서버는 Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code(GitHub Copilot), ChatGPT, Cline, Zed 및 Model Context Protocol을 지원하는 기타 모든 도구와 함께 작동합니다. 서버는 HTTP 전송을 사용하므로 로컬에 설치할 것이 없습니다. AI 어시스턴트는 네트워크를 통해 직접 연결됩니다. 연결되면 Google, Amazon, Walmart, YouTube, Reddit을 검색하기 위한 11개의 도구에 접근할 수 있습니다.
무료 티어가 있나요?
네. Scavio는 가입 시 50크레딧의 무료 플랜을 제공하며 신용카드가 필요 없습니다. 각 검색 요청은 플랫폼에 관계없이 1크레딧입니다. 이는 AI 에이전트 통합을 구축 및 테스트하거나, 소규모 프로덕션 프로젝트를 실행하거나, 다중 플랫폼 검색이 워크플로우에 가치를 더하는지 평가하기에 충분합니다. 유료 플랜은 월 $30부터 시작합니다.
Scavio는 데이터 신선도를 어떻게 처리하나요?
모든 Scavio API 호출은 대상 플랫폼에서 실시간으로 가져온 라이브 결과를 반환합니다. 캐싱 레이어나 오래된 인덱스가 없습니다. 에이전트가 Amazon을 검색하면 현재 가격과 재고를 얻습니다. YouTube를 검색하면 최신 업로드를 얻습니다. Reddit을 검색하면 최신 게시물, 점수, 댓글을 얻습니다. 이는 정확성이 최신성에 의존하는 사용 사례(가격 모니터링, 트렌드 탐지, 재고 추적, 커뮤니티 감성, 뉴스 수집)에 Scavio를 이상적으로 만듭니다.
