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Integre o Evocrawl ao Agent Development Kit (ADK) do Google para criar agentes de IA avançados com recursos de web scraping por meio do Model Context Protocol (MCP).

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Visão geral

O Evocrawl oferece um servidor MCP que se integra perfeitamente ao ADK do Google, permitindo que seus agentes façam scraping, crawling e extraiam dados estruturados de qualquer site com eficiência. A integração é compatível tanto com instâncias do Evocrawl em nuvem quanto auto-hospedadas, com HTTP transmissível (streaming) para desempenho ideal.

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Funcionalidades

  • Raspagem, rastreamento e descoberta de conteúdo eficientes em qualquer site
  • Busca avançada e extração inteligente de conteúdo
  • Pesquisa aprofundada e raspagem em lote de alto volume
  • Implantação flexível (na nuvem ou auto-hospedada)
  • Otimizado para a web moderna com suporte a HTTP por streaming

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Pré-requisitos

  • Obtenha uma chave de API do Evocrawl em evocrawl.dev
  • Instale o Google SDK

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Configuração

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

EVOCRAWL_API_KEY = "YOUR-API-KEY"

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="evocrawl_agent",
    description='Um assistente útil para fazer scraping de sites com o Evocrawl',
    instruction='Ajude o usuário a buscar conteúdo de sites',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"https://mcp.evocrawl.dev/{EVOCRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

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Ferramentas disponíveis

FerramentaNomeDescrição
Scrape Toolevocrawl_scrapeExtrair conteúdo de uma única URL com opções avançadas
Batch Scrape Toolevocrawl_batch_scrapeExtrair múltiplas URLs de forma eficiente com controle de taxa integrado e processamento paralelo
Check Batch Statusevocrawl_check_batch_statusVerificar o status de uma operação em lote
Map Toolevocrawl_mapMapear um site para descobrir todas as URLs indexadas
Search Toolevocrawl_searchPesquisar na web e, opcionalmente, extrair conteúdo dos resultados de pesquisa
Crawl Toolevocrawl_crawlIniciar um rastreamento assíncrono com opções avançadas
Check Crawl Statusevocrawl_check_crawl_statusVerificar o status de um trabalho de rastreamento
Extract Toolevocrawl_extractExtrair informações estruturadas de páginas da web usando recursos de LLM

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Configuração

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Configuração obrigatória

EVOCRAWL_API_KEY: Sua chave de API do Evocrawl
  • Obrigatório ao usar a API em nuvem (padrão)
  • Opcional ao usar uma instância auto-hospedada com EVOCRAWL_API_URL

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Configuração opcional

URL da API do Evocrawl (para instâncias self-hosted):
  • EVOCRAWL_API_URL: Endpoint de API personalizado
  • Exemplo: https://evocrawl.your-domain.com
  • Se não for informada, a API em nuvem será utilizada
Configuração de tentativas (retry):
  • EVOCRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS: Número máximo de tentativas (padrão: 3)
  • EVOCRAWL_RETRY_INITIAL_DELAY: Atraso inicial em milissegundos (padrão: 1000)
  • EVOCRAWL_RETRY_MAX_DELAY: Atraso máximo em milissegundos (padrão: 10000)
  • EVOCRAWL_RETRY_BACKOFF_FACTOR: Multiplicador de backoff exponencial (padrão: 2)
Monitoramento do uso de créditos:
  • EVOCRAWL_CREDIT_WARNING_THRESHOLD: Limite de aviso (padrão: 1000)
  • EVOCRAWL_CREDIT_CRITICAL_THRESHOLD: Limite crítico (padrão: 100)

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Exemplo: Agente de pesquisa na web

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StreamableHTTPServerParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset

EVOCRAWL_API_KEY = "YOUR-API-KEY"

# Criar um agente de pesquisa
research_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-pro",
    name="research_agent",
    description='Um agente de IA que pesquisa tópicos através de scraping e análise de conteúdo web',
    instruction='''Você é um assistente de pesquisa. Quando receber um tópico ou pergunta:
    1. Use a ferramenta de busca para encontrar sites relevantes
    2. Faça scraping das páginas mais relevantes para obter informações detalhadas
    3. Extraia dados estruturados quando necessário
    4. Forneça respostas abrangentes e bem fundamentadas''',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StreamableHTTPServerParams(
                url=f"https://mcp.evocrawl.dev/{EVOCRAWL_API_KEY}/v2/mcp",
            ),
        )
    ],
)

# Usar o agente
response = research_agent.run("Quais são os recursos mais recentes do Python 3.13?")
print(response)

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Boas práticas

  1. Use a ferramenta certa para a tarefa:
    • evocrawl_search quando você precisar encontrar primeiro as páginas relevantes
    • evocrawl_scrape para páginas individuais
    • evocrawl_batch_scrape para múltiplas URLs conhecidas
    • evocrawl_crawl para descobrir e extrair sites inteiros
  2. Monitore seu uso: Configure limites de créditos para evitar consumo inesperado
  3. Lide com erros de forma adequada: Configure tentativas de repetição (retries) com base no seu caso de uso
  4. Otimize o desempenho: Use operações em lote ao extrair múltiplas URLs

Guia completo para criar agentes de IA com o Google Agent Development Kit (ADK) e Evocrawl

Aprenda a criar sistemas de IA multiagentes poderosos usando o ADK do Google com o Evocrawl para recursos de web scraping.

Documentação do servidor MCP

Saiba mais sobre a integração e os recursos do servidor Model Context Protocol (MCP) do Evocrawl.

Documentação oficial do Google ADK

Explore a documentação oficial do Google Agent Development Kit para guias completos e referências de API.