Skills, patrones de MCP, tarificación de KOL, economía de los datos públicos y lecciones de las plataformas en vivo que los agentes llaman.
¿Usas ChatGPT, Claude Code u otro cliente? Mira los pasos
Lee este archivo como tres clústeres conectados: por qué los agentes son la puerta de entrada al trabajo con datos públicos, cómo ejecutarlos a través de MCP y cuándo UnifAPI es la capa adecuada frente a marketplaces, agentes de navegador, herramientas de búsqueda y plataformas de scraping.
Empieza aquí para contenido a nivel de tarea: tarificación de KOL, investigación de creadores, social listening y flujos de trabajo de datos públicos ejecutados a través de MCP.
Compara UnifAPI con marketplaces de APIs, herramientas de búsqueda, plataformas de scraping y stacks de agentes de navegador.
Copia flujos de trabajo de agentes prácticos para investigación en Reddit, enriquecimiento de datos sociales, tarificación de datos públicos y ejecuciones repetibles de MCP.
Configura MCP en Codex: codex mcp add para un servidor remoto, config.toml (remoto y stdio), OAuth con codex mcp login y cómo saber si las herramientas cargan.
Añade un servidor MCP a Cursor: dónde vive mcp.json (global o de proyecto), las formas url remota y command local, OAuth y el enlace de instalación con un clic.
Añade un servidor MCP en Claude.ai y Desktop (conectores personalizados), en claude_desktop_config.json (servidores locales) y en Claude Code (claude mcp add).
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Usa un visor de Threads para leer un perfil público y sus últimos posts, entender a un creador o marca y convertirlo en un flujo de agente.
Busca posts públicos de X con sus operadores: gratis en la página de búsqueda del navegador, o de pago por publicación desde scripts y agentes vía MCP o API.
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