¿Qué proveedor de búsqueda usáis?

Rotamos entre proveedores (Brave, SerpAPI, Tavily) para mayor resiliencia y calidad. Los resultados se normalizan a un único esquema antes de que el modelo los vea.

¿Puede leer sitios tras un inicio de sesión?

Fetch no: usa un cliente HTTP no autenticado. Para sitios con muro de inicio de sesión, usa Browser Control, que arranca un Chromium real con tu sesión guardada.

¿Cómo de actualizados están los datos?

Los resultados de búsqueda son en tiempo real. Las páginas obtenidas se cargan en vivo, no desde caché, así que lo que ves es lo que hay actualmente en la página.

¿Y los sitios de pago?

Fetch lee lo que sirve el editor; algunos sitios de pago solo devuelven un adelanto. No sorteamos los muros de pago. Para acceso de nivel de investigación, apunta a réplicas de acceso abierto o usa Deep Research con fijación de fuentes académicas.

Herramientas y automatización

Web Search and Fetch

Busca en la web abierta y lee cualquier URL, con citas.

Dos herramientas fundamentales a las que tiene acceso cada chat. Web Search ejecuta una consulta de búsqueda real y devuelve resultados ordenados. Fetch carga cualquier URL y la lee de forma limpia. Combinadas, permiten que MoClaw responda preguntas sobre información en vivo —noticias, precios, documentación, repositorios de código— sin salir del chat.

Probar gratis Todas las integraciones

Cómo funciona

3 pasos para conectar Web Search and Fetch, sin ingeniería.

1

Haz una pregunta que necesite la web

«¿Cuál es el precio más reciente de AWS RDS?», «Lee esta página de documentación y resúmela», «¿Qué anunciaron hoy en el evento de Apple?»
2

MoClaw ejecuta búsqueda y fetch según haga falta

Puede buscar para encontrar URL candidatas, hacer fetch de algunas de ellas y luego sintetizar. Las citas van en línea para que puedas verificar la fuente de cada afirmación.
3

Para investigaciones de varias fuentes, usa Deep Research

Search y Fetch son buenas para 1 a 3 fuentes. Para más de 10 fuentes o un informe estructurado con contraste cruzado, Deep Research es la herramienta adecuada.

Prueba diciendo

Prompts reales que puedes pegar en Web Search and Fetch.

› ¿Cuál es el precio actual de un SSD de 2 TB en Amazon, y es más barato que hace 6 meses?
› Lee la página de precios de la API de Anthropic y dime la tarifa de entrada cacheada frente a no cacheada para Sonnet 5.
› Encuentra el repositorio de GitHub del vector store de Postgres de langchain y léeme el README.

Demo paso a paso

Qué ocurre realmente cuando envías el prompt.

Prompt 01 3 pasos

“Lee la página de precios de la API de Anthropic y dime la tarifa de entrada cacheada frente a no cacheada para Sonnet 5.”

Qué hace MoClaw

1 Busca «Anthropic API pricing site:anthropic.com».
2 Hace fetch del primer resultado (anthropic.com/pricing) y lee la tabla de modelos.
3 Extrae la fila de Sonnet 5: entrada 3 $ por 1M de tokens, entrada cacheada 0,30 $ por 1M (90 % de descuento).

Resultado

Responde: «Sonnet 5 cuesta 3 $ por millón de tokens de entrada sin cachear, 0,30 $ por millón cuando se cachean: un 90 % de descuento. Las escrituras de caché se facturan a 3,75 $ por millón (una prima del 25 % sobre la entrada sin cachear). Fuente: anthropic.com/pricing.»

Creado para estos workflows

Workflows que la gente automatiza con Web Search and Fetch en MoClaw.

Caso de uso

Automate Research With AI

Run recurring research workflows that collect sources, filter noise, and deliver a readable brief before you open your laptop.