应用 案例

通过结构化提取与多源研究，为你的 AI 智能体提供实时网页数据。用 29 个 MCP tools 构建可靠的数据管道，从 fetch_url 到 deep_research 一应俱全，让智能体始终基于最新信息工作。

跨数百个电商网站跟踪竞品价格与商品库存状态。当天即可发现对手降价抢单，从容做出调价决策。

审计你的网站及竞争对手的元数据、失效链接、内容缺口与排名机会。返回覆盖每个抓取页面的结构化报告，便于逐项排查修复。

借助隐身浏览与结构化提取，低调收集竞争对手数据。持续观察其定价、宣传口径与新品发布，不触发反爬机制。

从老旧站点提取并重组内容，迁移到现代平台。完整保留排版格式、媒体资源与站内链接，输出干净的 Markdown。

用公司数据、技术栈与联系方式丰富销售线索。把一份光秃秃的域名清单，变成可直接跟进的高质量销售管道。

采集并结构化大规模网页数据集，用于微调和训练 AI 模型。使用 crawl_deep 爬取整站、extract_content 提取干净正文，导出可直接用于 LLM 训练的高质量语料，全程按 credits 计费、成本可预测。

构建能检索网页、综合信息并输出最新研究结论的 AI 智能体。每条结论均标注来源，确保答案始终可核查。

把文档站点转换成干净、可直接分块的 markdown，用于检索增强生成（RAG）。先用 map_site 枚举全部页面，再用 scrape 抓取并剥离导航与广告等样板内容，最后用 summarize_content 生成摘要，在向量化之前就把语料整理干净。

无需自己编写解析器，就能从 PDF、年报和监管备案文件中提取结构化字段。process_document 负责读取文件并输出文本、章节与元数据，extract_with_llm 再按你定义的结构返回带类型的 JSON，默认走本地 Ollama，文档内容不出本机。

从需要翻页、懒加载或登录才能查看的招聘网站上采集职位。先用 scrape_with_actions 驱动真实浏览器让列表渲染出来，再用 extract_structured 把各家网站千差万别的版式统一映射到同一份 JSON 结构上。

逐个关键词查看一个域名在 Google 自然搜索结果中的真实排名，可按地区和设备区分，并看清占据其前后位次的究竟是哪些页面。用 serp_rank 汇报位次，用 search_web 观察竞争对手，历史数据全部留在你自己手里。

发布一份 llms.txt，让 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 正确读取并引用你的站点。用 generate_llms_txt 一次生成 llms.txt 和 llms-full.txt 两个文件，再用 map_site 核实 AI 爬虫实际能够抓到哪些页面。

跨电商平台、论坛和社交讨论跟踪客户对你产品的评价，输出情感分值、话题和一份真正有人看的简报。用 scrape_template 免维护地采集，再用 analyze_content 和 summarize_content 归纳成结论。

无需自备 VPN 或代理合同，就能看到其他国家的访客实际被展示的价格、货币和内容。用 localization 构建国家上下文，再用 stealth_mode 以指纹随机化的浏览器加载页面，逐个市场核验。