Chegou o servidor MCP

Dê ao seu agente de programação ou assistente de IA respostas ao vivo da busca com IA: ele pergunta ao ChatGPT, ao Gemini, ao Perplexity e aos outros mecanismos e lê os resultados sozinho.

O que você recebe

• run_prompt: envia um prompt a qualquer mecanismo e espera a resposta, em uma única chamada de ferramenta.
• submit_prompt e get_task: coloque um trabalho longo na fila e leia o resultado depois.
• A mesma chave de API, os mesmos mecanismos e os mesmos preços em créditos da API REST.

Como funciona

MCP é o padrão aberto que os agentes de IA usam para chamar ferramentas externas. Adicione o servidor do querying.ai às configurações MCP do seu agente com a sua chave de API, e o agente consulta os mecanismos de busca com IA enquanto trabalha: pesquisa um mercado, confere como os mecanismos descrevem uma marca ou reúne fontes para um rascunho.

O agente escolhe o mecanismo e o país a cada chamada e recebe o mesmo JSON que o seu código obtém da API, então as conclusões dele se baseiam em respostas reais.

Onde ajuda

• Peça ao seu agente de programação para conferir como o ChatGPT e o Gemini respondem a uma pergunta antes de você escrever conteúdo para ela.
• Deixe um agente de pesquisa reunir respostas e fontes de vários mecanismos e resumi-las para você.

Como começar

Adicione o servidor onde o seu agente guarda os servidores MCP. Claude Code e Codex leem a chave da variável de ambiente QUERYING_API_KEY, então exporte-a no shell que inicia o agente.

claude mcp add --transport http querying \
  https://mcp.querying.ai/mcp \
  --header 'Authorization: Bearer ${QUERYING_API_KEY}'

Em qualquer outro cliente, cole a entrada de mcp.json e troque YOUR_API_KEY por uma chave do painel. O servidor usa Streamable HTTP em https://mcp.querying.ai/mcp.

Ferramentas

Depois de conectado, o agente chama estas ferramentas. As de monitoramento leem e gravam os mesmos monitores do seu painel, e cada tarefa aparece em Atividade como uma chamada de API.

run_prompt

Envia um prompt e espera a resposta, até o tempo limite da própria ferramenta: 180 segundos por padrão, 900 no máximo. Uma tarefa ainda em execução volta então como um ID de tarefa para get_task.

submit_prompt

Envia um prompt e devolve na hora a tarefa na fila.

get_task

Lê o status, ou a resposta concluída, de uma tarefa enviada.

research_prompts

Recebe um tema e devolve as perguntas que as pessoas fazem aos assistentes de IA sobre ele, ordenadas pela demanda de busca mensal, com o conjunto que um monitor deve acompanhar. KR e US, 12 créditos.

scrape_page

Recebe uma página web e devolve o conteúdo principal em Markdown, com imagens, título, autor e data de publicação. 1 crédito por página.

create_monitor

Cria um monitor agendado. Cada execução gasta os créditos de prompts × mecanismos tarefas, conforme a cadência do monitor.

run_monitor

Dispara uma execução agora, pelos créditos de uma execução agendada.

get_monitor_analytics

Taxas, o período anterior de mesma duração, variações em pontos percentuais, taxas por mecanismo, share of voice, oportunidades e cobertura.

get_monitor_results

As linhas de respostas pontuadas. includeEvidence adiciona o texto salvo da resposta e as citações.

get_monitor_answer

Uma resposta completa: Markdown, fontes, e os aliases e concorrentes usados na pontuação.

Preço

As tarefas iniciadas pelo MCP usam os mesmos créditos da API e são cobradas quando concluídas.