问题所在
一个r/n8n帖子询问能集成搜索+内容提取用于LLM工作流的搜索API。大多数API返回摘要而非结构化数据，或需要单独的提取服务。
Scavio 解决方案
将Scavio的搜索和提取端点直接接入n8n HTTP Request节点。搜索返回10条类型化摘要；提取返回页面Markdown。一个API覆盖两个步骤。
之前
两个供应商技术栈（Tavily搜索 + Firecrawl提取），合计约$60/月。
之后
一个供应商$30/月，相同工作流结构，额外获得Reddit和YouTube作为奖励数据表面。
适用人群
运行LLM工作流的n8n用户、构建研究管道的RevOps团队、自动化咨询公司。
核心优势
- 一个供应商覆盖搜索+提取
- $30/月 vs Tavily+Firecrawl合计$60/月
- Reddit和YouTube作为奖励数据表面
- 即插即用n8n HTTP Request节点
- 可预测的每次查询成本
Python 示例
Python
import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def research(q):
s = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': q}).json()
out = []
for r in s.get('organic_results', [])[:5]:
e = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', headers=H, json={'url': r['link'], 'format': 'markdown'}).json()
out.append({'url': r['link'], 'md': e.get('markdown', '')[:3000]})
return outJavaScript 示例
JavaScript
// In n8n use HTTP Request nodes. The TS equivalent:
const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
async function research(q) {
const s = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', { method:'POST', headers:H, body: JSON.stringify({ query: q }) }).then(r => r.json());
return s;
}使用的平台
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