接入 AI Agent 之后，格式选错才开始疼今年做 RAG 和 Agent 的项目多起来，同一个搜索端点，被三种完全不同的调用方在用：后台报表、爬虫补数、大模型读页面。一开始我都用默认的 json。后来发现喂给模型的场景里，模型要的是干净正文，json 里那一堆嵌套结构反而成了噪音；而补数的场景又需要原始页面里的链接，json 只给摘要不够用。SerpBase 的网页搜索支持三种返回格式，价格一

本文介绍了一个使用Python和SERP API自动监控关键词排名的解决方案。教程分四步：1）编写核心查询函数，通过API获取搜索结果；2）解析返回数据提取目标网站排名；3）批量处理关键词列表并输出CSV报告；4）常见问题排查。该方案无需自建爬虫，只需注册API账号获取免费额度即可运行，成本约为0.3美元/千次查询。最后还建议将脚本部署为定时任务，长期追踪排名变化趋势。整套代码简洁高效，可帮助SE

SerpBase推出Model Context Protocol(MCP)解决方案，将搜索功能转化为结构化工具调用，提升Agent工作效率。该方案通过MCP server将6个API端点暴露为工具，支持Claude等主流客户端集成。调用时采用结构化参数输入，返回包含排名、链接等信息的结构化结果，避免Agent解析文本。每次调用消耗1-2积分，建议复用结果或缓存相同查询。该方案适合交互式场景，服务端

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