面临的问题
AI 智能体的推理能力很强，但无法获取实时网页数据。为每个数据源构建自定义抓取程序既缓慢又脆弱，维护成本也很高。智能体需要结构化的实时信息才能做出准确决策。
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 31 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。
预估费用：每个研究任务约 12 credits
01快速解答
通过 MCP 将 CrawlForge 连接到您的 agent，它便可直接调用 31 个网页工具。使用 deep_research（10 credits）进行带冲突检测的多来源分析，使用 extract_content（2 credits）获得干净、结构化的输出——无需构建或维护自定义抓取器。一次典型的研究任务约消耗 12 credits。
02问题与方案
解决方案
CrawlForge 让你的智能体通过 MCP 直接访问网页数据。使用 deep_research 进行带冲突检测的多源分析，使用 extract_content 获取干净、结构化的输出——无需编写自定义抓取程序。
03代码
代码示例
ai-agent-data-pipelines.js
// AI agent fetches and synthesizes live market dataconst research = await mcp.deep_research({ query: "Latest funding rounds in AI infrastructure startups Q1 2026", sources: 5, conflict_detection: true,}); // Extract structured data from a specific sourceconst content = await mcp.extract_content({ url: research.sources[0].url, format: "markdown",}); console.log(research.summary);console.log(content.main_content);04工具链
使用的工具
12◆ credits
预估费用：每个研究任务约 12 credits
- https://…
- 01deep_
research 10 credits - 02extract_
content 2 credits - JSON · markdown
05常见问题
常见问题
01如何在不构建自定义爬虫的情况下，为 AI agent 提供实时网页数据？
通过 MCP 连接 CrawlForge，agent 便可直接调用 31 个工具。使用 deep_research 进行带冲突检测的多来源分析，使用 extract_content 获得干净、结构化的输出——无需编写或维护任何针对单个来源的爬虫代码。
02什么是 AI agent 数据管道？
它是为自主 agent 输送结构化实时网页数据的流程，让 agent 能够基于最新事实进行推理。有了 CrawlForge，这条管道只是一系列 MCP 工具调用：agent 按需搜索、研究和提取，而不必依赖已经过时的训练数据截止点。
03一次典型的 agent 研究任务大约消耗多少 credits？
大约 12 credits——一次 deep_research 调用约 10 credits，再加上一次 extract_content 后续调用约 2 credits。包括免费的 1,000-credit 套餐在内的所有套餐都能运行它，而且按调用计费，所以成本会随着 agent 研究量的多少而变化。
04CrawlForge 能与 LangChain 和 LlamaIndex 的 agent 配合使用吗？
可以。CrawlForge 是 MCP-native 的，同时还提供 REST API，因此可以接入 LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK，以及任何 MCP 客户端，例如 Claude 或 Cursor。连接后，agent 会自动发现全部 31 个工具。