Casos de uso
01Respuesta rápida
Conecta CrawlForge a tu agente mediante MCP y obtiene 31 herramientas web que puede llamar directamente. Usa deep_research (10 credits) para análisis multifuente con detección de conflictos y extract_content (2 credits) para obtener resultados limpios y estructurados -- sin scrapers personalizados que construir o mantener. Una tarea de investigación típica consume unos 12 credits.
02El planteamiento
Los agentes de IA razonan bien, pero están ciegos ante los datos web en vivo. Crear scrapers personalizados para cada fuente de datos es lento, frágil y costoso de mantener. Los agentes necesitan información estructurada y en tiempo real para tomar decisiones precisas.
CrawlForge da a tus agentes acceso directo a los datos web mediante MCP. Usa deep_research para análisis multifuente con detección de conflictos, y extract_content para obtener resultados limpios y estructurados, sin necesidad de scrapers personalizados.
03En código
1// AI agent fetches and synthesizes live market data2const research = await mcp.deep_research({3 query: "Latest funding rounds in AI infrastructure startups Q1 2026",4 sources: 5,5 conflict_detection: true,6});7 8// Extract structured data from a specific source9const content = await mcp.extract_content({10 url: research.sources[0].url,11 format: "markdown",12});13 14console.log(research.summary);15console.log(content.main_content);04El pipeline
05Preguntas
04
Conecta CrawlForge a través de MCP y el agente obtiene 31 herramientas que puede invocar directamente. Usa deep_research para análisis de múltiples fuentes con detección de conflictos y extract_content para obtener resultados limpios y estructurados: sin código de scraper por fuente que escribir o mantener.
Es el flujo que alimenta a un agente autónomo con datos web estructurados y en tiempo real para que pueda razonar sobre hechos actuales. Con CrawlForge, el pipeline son simplemente llamadas a herramientas MCP: el agente busca, investiga y extrae bajo demanda en lugar de depender de una fecha de corte de entrenamiento desactualizada.
Alrededor de 12 credits: aproximadamente 10 por una llamada a deep_research más 2 por un extract_content de seguimiento. Todos los planes, incluido el nivel gratuito de 1,000-credit, pueden ejecutarla, y pagas por llamada, así que el costo escala según cuánta investigación haga el agente.
Sí. CrawlForge es MCP-native y también expone una API REST, así que se integra con LangChain, LlamaIndex, el Vercel AI SDK y cualquier cliente MCP como Claude o Cursor. El agente descubre automáticamente las 31 herramientas una vez conectado.
06Sigue explorando
Crea agentes de IA que buscan en la web, sintetizan hallazgos y entregan investigación actualizada. Cada afirmación cita su fuente para que sea verificable.
Recopila y estructura datos web a gran escala para el ajuste fino y entrenamiento de modelos de IA. Rastrea sitios y exporta texto limpio listo para entrenar.
Empieza a forjar
Cada cuenta nueva recibe 1,000 credits gratis. No se requiere tarjeta de crédito.