Agent Development Kit (ADK)

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).

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.

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

Pré-requisitos

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

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",
            ),
        )
    ],
)

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_session_manager import StdioConnectionParams
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset
from mcp import StdioServerParameters

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=StdioConnectionParams(
                server_params = StdioServerParameters(
                    command='npx',
                    args=[
                        "-y",
                        "evocrawl-mcp",
                    ],
                    env={
                        "EVOCRAWL_API_KEY": "YOUR-API-KEY",
                    }
                ),
                timeout=30,
            ),
        )
    ],
)

Ferramentas disponíveis

Ferramenta	Nome	Descrição
Scrape Tool	`evocrawl_scrape`	Extrair conteúdo de uma única URL com opções avançadas
Batch Scrape Tool	`evocrawl_batch_scrape`	Extrair múltiplas URLs de forma eficiente com controle de taxa integrado e processamento paralelo
Check Batch Status	`evocrawl_check_batch_status`	Verificar o status de uma operação em lote
Map Tool	`evocrawl_map`	Mapear um site para descobrir todas as URLs indexadas
Search Tool	`evocrawl_search`	Pesquisar na web e, opcionalmente, extrair conteúdo dos resultados de pesquisa
Crawl Tool	`evocrawl_crawl`	Iniciar um rastreamento assíncrono com opções avançadas
Check Crawl Status	`evocrawl_check_crawl_status`	Verificar o status de um trabalho de rastreamento
Extract Tool	`evocrawl_extract`	Extrair informações estruturadas de páginas da web usando recursos de LLM

Configuração

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

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)

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)

Boas práticas

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
Monitore seu uso: Configure limites de créditos para evitar consumo inesperado
Lide com erros de forma adequada: Configure tentativas de repetição (retries) com base no seu caso de uso
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.

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Como contribuir

Agent Development Kit (ADK)

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Configuração

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Configuração

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Exemplo: Agente de pesquisa na web

Boas práticas

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

Documentação do servidor MCP

Documentação oficial do Google ADK

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​Funcionalidades

​Pré-requisitos

​Configuração

​Ferramentas disponíveis

​Configuração

​Configuração obrigatória

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​Exemplo: Agente de pesquisa na web

​Boas práticas

​Recursos relacionados

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

Documentação do servidor MCP

Documentação oficial do Google ADK

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Configuração

Ferramentas disponíveis

Configuração

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Exemplo: Agente de pesquisa na web

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