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Dois caminhos de integração, conforme o estágio do projeto

O SDK segue a rota leve dentro do processo, o MCP segue a rota de serviço — os dois compartilham a mesma API key e fonte de dados, e podem ser alternados ou combinados a qualquer momento.

SDK

Use direto no código (melhor para começar)—envolva o Thordata SERP como uma LangChain Tool dentro do processo do agente: importe e funciona.

  • Zero implantação, roda ao instalar
  • Menor latência dentro do processo
  • Alterações no código valem na hora, fácil de depurar
  • Integra direto de scripts a notebooks

Usos típicos: projetos pessoais, validação de demo, ambientes locais e experimentais.

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MCP

Dados como serviço (escolha para escalar)—a busca roda no Thordata MCP Server e o LangChain se conecta por um adaptador: ferramentas e agentes totalmente desacoplados.

  • Processo independente, escala horizontal sob demanda
  • Ferramentas versionadas e lançadas à parte, agentes sem impacto
  • Um serviço reutilizado por vários agentes e equipes
  • Três transportes à escolha: stdio / HTTP / SSE

Usos típicos: implantação em produção, sistemas multiagente, compartilhamento entre equipes.

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Etapas de integração

Em 3 etapas, do API token a um agente LangChain funcionando com busca em tempo real.

1

Obtenha um API token

Crie uma conta Thordata e receba um API token grátis, sem cartão de crédito.

2

Escolha o caminho de integração

Para desenvolvimento próprio, envolva um Tool com o SDK; para conectar sistemas existentes ou fluxos multiagente, escolha o MCP.

3

Comece a obter resultados em tempo real

O agente decide quando buscar e retorna dados estruturados prontos para uso.

STEP 1Instalar SDK (BASH)
pip install langchain-thordata
STEP 2Conectar agente (PYTHON)
import os 
os.environ["THORDATA_API_KEY"] = "your-api-key"

from langchain_thordata import ThorDataSearchTool
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 1. Initialize the search tool
tool = ThorDataSearchTool()

# 2. Bind it to your model. The agent decides when to run live web search
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
model_with_tools = llm.bind_tools([tool])

# 3. Ask a question. The model triggers real-time search when needed
response = model_with_tools.invoke("Search for coffee")
print(response)
Ver documentação completa no Github
Exemplo de retorno real - JSON
1{2"engine": "google",3"query": "coffee",4"taskId": "65f2a1b8c9d0e4f7a1b2",5"result": {6  "organic": [7    {8      "link": "https://en.wikipedia.org/wiki/Coffee",9      "display_link": "en.wikipedia.org",10      "title": "Coffee",11      "description": "Coffee is a beverage brewed from roasted beans."12    },13    {14      "link": "https://www.britannica.com/topic/coffee",15      "display_link": "britannica.com",16      "title": "Coffee | Origin, Types, Uses, History, & Facts",17      "description": "Coffee, beverage brewed from the roasted seeds of the fruit."18    }19  ],20  "people_also_ask": [21    {22      "question": "How is coffee made?",23      "answers": "Coffee is brewed from roasted coffee beans."24    }25  ]26}
SDK e MCP são LangChain Tools padrão. Funcionam com Calculator, Browser e outras ferramentas e retornam a mesma estrutura. O SDK também inclui ferramentas de histórico e estatísticas para diagnóstico e monitoramento de uso.

Por que escolher a integração Thordata com LangChain?

thordata.com

Mantenha os agentes LangChain abastecidos com dados de busca em tempo real, confiáveis e estruturados.

  • Integração de vários mecanismos—uma chamada de API ao Google, Bing e DuckDuckGo, com busca multilíngue em mais de 190 países e regiões.
  • Agentes que buscam sob demanda—o LangChain Agent chama a ferramenta de busca por conta própria quando precisa de dados atuais, sem orquestração manual.
  • Consumo de tokens otimizado—os resultados são limpos e organizados automaticamente, mantendo só o conteúdo mais relevante: menos tokens e respostas mais rápidas.
  • Confiabilidade corporativa—desempenho estável da API, novas tentativas automáticas e suporte a desenvolvedores mantêm os agentes confiáveis em escala.

Desenvolvimento nativo para agentes—mais que uma API de busca, uma cadeia completa de suprimento para desenvolver agentes.

  • Integração rápida—registre uma ferramenta LangChain em poucas linhas de código.
  • Suporte a MCP—a busca como serviço independente, conectada a vários agentes e fluxos.
  • Depuração fácil—campos de resposta estruturados e estáveis tornam o problema óbvio.
  • Infraestrutura totalmente gerenciada—100M+ IPs residenciais, tratamento de CAPTCHA e novas tentativas pela plataforma.
thordata.com

Capacidades principais

Um conjunto de capacidades feito para agentes LangChain—recuperação, segmentação, saída e escala de uma só vez.

Dados SERP em tempo real

Resultados do Google, Bing e DuckDuckGo no momento da requisição: as respostas do agente sempre vêm da web mais recente.

Geotargeting em 190+ países

Busque por país, cidade, idioma e dispositivo—você vê o mesmo que os usuários do seu mercado-alvo.

Saída estruturada

Campos estáveis, o agente consome direto sem limpeza.

Camada de coleta totalmente gerenciada

100M+ IPs residenciais rotativos, renderização JavaScript e tratamento de CAPTCHA, tudo por conta da plataforma.

Controle refinado de recuperação

Paginação, tipo de busca, domínio e dispositivo ajustáveis item a item, delimitando os dados com precisão.

Escala sem atrito

Do protótipo ao uso corporativo com a mesma Key, sem reconstruir, com cobrança por uso transparente.

Casos de uso típicos

Veja como a Thordata ajuda desenvolvedores e equipes a criar aplicações de IA com busca em tempo real.

Assistente de informações em tempo real

O agente de IA busca e responde com as informações mais recentes da web—a resposta sempre parte do agora.

Assistente de pesquisa e análise

Busca e consolida automaticamente informações de várias fontes, apoiando tarefas de pesquisa e análise competitiva.

Sistema de perguntas e respostas em tempo real

Respostas precisas com base nos dados mais recentes—preços, rankings, lançamentos de produtos.

Assistente de geração de conteúdo

Gera artigos, resumos e relatórios de pesquisa a partir de informações atuais da web.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre a integração LangChain e chamar a API diretamente?

A integração LangChain oferece uma camada de abstração avançada criada para agentes de IA: chamadas automáticas de ferramentas, orquestração de tarefas e encaixe perfeito nos fluxos do agente, reduzindo o gerenciamento manual de requisições. Se precisar de controle total sobre a estrutura da requisição e pipelines próprios, ainda pode chamar a API diretamente.

thordata.com

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Comece a usar a Thordata SERP API grátis e adicione busca em tempo real aos seus agentes LangChain.