Skills de datos públicos Agent First: de las tareas a MCP
Guía central del modelo Skills-first de UnifAPI: flujos de tareas para agentes, MCP como vía de conexión y APIs de datos públicos como evidencia.
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Notas de la construcción de Skills de datos públicos centradas en agentes
Skills, patrones de MCP, tarificación de KOL, economía de los datos públicos y lecciones de las plataformas en vivo que los agentes llaman.
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Cómo ejecutar un agente de tarifas de KOL con MCP
Guía de precios KOL para creadores de X: entradas, configuración MCP, prompt, plantilla, cálculo de costes, reglas de confianza y límites de datos.
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UnifAPI vs TinyFish: Skills de datos públicos frente a agentes de navegador
Los agentes de navegador tipo TinyFish operan sitios web; UnifAPI da datos públicos estructurados y Skills vía MCP. Cuándo usar cada uno.
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UnifAPI vs Browserbase / Stagehand: Skills de datos públicos frente a agentes de navegador
Browserbase + Stagehand guían agentes por sitios web; UnifAPI les da Skills de datos públicos y registros HTTP. Elige según si la tarea necesita navegador.
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UnifAPI vs Exa: datos públicos nativos de plataforma frente a búsqueda web neuronal
Exa es búsqueda web neuronal; UnifAPI da a los agentes datos públicos nativos de cada plataforma y Skills para creadores, precios KOL y social listening.
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Por qué las Skills de datos públicos necesitan una envoltura de respuesta unificada
Cada plataforma devuelve una forma distinta. UnifAPI las unifica en un solo envelope para que las Skills consulten, comparen y se recuperen con fiabilidad.
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Diseño de herramientas del catálogo MCP: de docenas de endpoints a un gran conjunto de operaciones
Cómo UnifAPI pasó de decenas de endpoints a un gran conjunto de operaciones tras tres herramientas MCP, y por qué las Skills ocultan la complejidad.
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El stack mínimo viable de agentes para Skills de datos públicos
Guía de arquitectura para Skills de datos públicos: cliente de agente, runtime MCP, capa de datos unificada, observabilidad, costes y límites de fallo.
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Crea un agente de investigación de Reddit con UnifAPI + MCP (sin código)
Crea una Skill de investigación en Reddit con un solo prompt MCP: revisa feeds, trae los mejores comentarios y resume, desde cualquier agente MCP.
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Da a los agentes datos públicos de TikTok, Instagram y YouTube a través de Skills
Usa datos públicos de TikTok, Instagram y YouTube en Skills de creadores y social listening: primero con MCP, con HTTP al llevarlo a producción.
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UnifAPI vs Firecrawl / Tavily: lectores de páginas frente a Skills de datos públicos
Firecrawl y Tavily leen páginas web para agentes; UnifAPI les da datos sociales públicos y Skills como precios KOL y social listening.
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UnifAPI vs SerpAPI: especialistas en búsqueda frente a Skills de datos públicos
SerpAPI es un wrapper de SERPs; UnifAPI es una capa de datos sociales públicos centrada en Skills para creadores, precios KOL e inteligencia competitiva.
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