XCrawl

AI 网页数据 API 平台 XCrawl 简介

XCrawl 是面向 AI 开发者的网页数据 API 平台，把抓取单页、爬取整站、站点地图导出和搜索引擎结果四类需求收进一套 API，返回干净的 JSON、Markdown 或截图，代理轮换与 JS 渲染由服务端处理，另提供 Python／Node SDK、CLI、MCP 服务器与 n8n 节点。

四类 API：Scrape（单页结构化）、Search（SERP 数据）、Crawl（整站按深度爬取）、Map（域名全量 URL 映射）
输出格式：JSON、Markdown、HTML 或截图，直连 LLM 与 RAG 管道无需后处理
集成生态：MCP 服务器（Claude 等 AI 助手直连）、n8n 无代码工作流、Python／Node SDK、CLI
反爬能力：浏览器指纹与住宅代理轮换由服务端承担，宣称 99% 以上抽取成功率
免费额度：注册送 1000 点

给 AI 应用喂数据的开发者都绕不开同一个坑：网页数据又脏又难拿。直接 requests 抓回来的 HTML 要自己洗，反爬站点直接把你挡在门外，JS 渲染的页面拿到的是空壳。XCrawl 把这些脏活收敛到服务端——你只管调 API 拿结构化结果，把精力放在 RAG 管道和 Agent 逻辑上。

核心功能：四类 API 覆盖数据获取全场景

Scrape API：单请求抽取任意页面的结构化数据，返回干净的 JSON、Markdown 或整页截图，适合给 LLM 直接消费。
Search API：采集 Google 等搜索引擎结果为结构化 SERP 数据，用于 SEO 监测与市场调研。
Crawl API：按可靠深度控制爬取整域或指定区块，适合知识库批量灌库。
Map API：几分钟内列出域名下全部可发现 URL，摸清站点结构再决定爬什么。
AI 结构化抽取：表格、列表、元数据与自定义字段按统一 schema 返回，可直接入库或喂给模型。

面向 AI 工作流的集成

MCP 服务器：原生支持 Model Context Protocol，Claude 等 AI 助手可以实时调用 XCrawl 拿网页数据，Agent 的「联网查资料」能力直接接上。
n8n 节点：在 n8n 里无代码串联 500 多个应用，抓取、转换、触发一条龙。
SDK 与 CLI：Python 包（pip install xcrawl-py）与 Node SDK 两行代码起步，脚本党也有 CLI 可用。

使用指南：从 Key 到第一份数据

第一步，注册拿 Key：注册即送 1000 免费点数，足够跑通完整链路。
第二步，选 API：单页用 Scrape、查排名用 Search、灌库用 Crawl、摸底用 Map。
第三步，接进工作流：SDK 直调，或把 MCP 接进 AI 助手、把 n8n 节点拖进自动化流程。

适用场景：谁在用它

RAG 知识库建设者：批量抓取文档与文章转 Markdown，直接进向量库。
AI Agent 开发者：通过 MCP 给智能体挂上实时联网查询能力。
电商与市场团队：盯竞品价格、评论与榜单，做动态定价与舆情监测。
SEO 与内容团队：SERP 追踪、内容聚合与媒体监控。

使用注意

合规优先：抓取前确认目标站点的服务条款与当地法规，涉及个人数据时履行相应义务；工具能力越强，使用边界越要自己把住。
成本结构：按请求量计费，具体价格以官网定价页为准；先用免费点数验证目标站点的成功率再放量。
数据质量抽查：结构化抽取虽方便，关键字段建议定期人工抽检，避免 schema 映射偏差悄悄污染下游模型。

与自建爬虫方案的成本对比

团队自建采集栈通常要维护四层：代理池与指纹伪装、无头浏览器渲染集群、解析规则与异常重试、任务调度与监控。每一层都要有人值守，反爬策略一变就可能整夜报警。XCrawl 把这四层收进服务端，团队只剩「调 API、收数据」两件事，维护成本接近零。对日均请求量在几千到几万级的团队，按量付费通常比养一台渲染集群加代理池更便宜；只有当采集对象高度固定、解析规则极少变化时，自建才有规模优势。官方文档与用例页提供了 LLM 训练数据、线索挖掘、价格监控、评论分析等场景的具体接法，开工前值得先照着对号的场景走一遍示例。