Files
crewAI/docs/edge/pt-BR/tools/web-scraping/scrapegraphscrapetool.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

---------

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

197 lines
7.6 KiB
Plaintext

---
title: Ferramenta de Extração Scrapegraph
description: A `ScrapegraphScrapeTool` utiliza a API SmartScraper da Scrapegraph AI para extrair conteúdo de sites de forma inteligente.
icon: chart-area
mode: "wide"
---
# `ScrapegraphScrapeTool`
## Descrição
A `ScrapegraphScrapeTool` foi projetada para utilizar a API SmartScraper da Scrapegraph AI e extrair conteúdo de sites de maneira inteligente. Esta ferramenta oferece recursos avançados de web scraping com extração de conteúdo potencializada por IA, tornando-se ideal para coleta de dados direcionada e tarefas de análise de conteúdo. Diferente dos scrapers tradicionais, ela entende o contexto e a estrutura das páginas da web para extrair as informações mais relevantes, com base em instruções em linguagem natural.
## Instalação
Para utilizar esta ferramenta, é necessário instalar o cliente Python do Scrapegraph:
```shell
uv add scrapegraph-py
```
Você também precisa definir sua chave de API do Scrapegraph como uma variável de ambiente:
```shell
export SCRAPEGRAPH_API_KEY="your_api_key"
```
Você pode obter uma chave de API em [Scrapegraph AI](https://scrapegraphai.com).
## Passos para Começar
Para usar efetivamente a `ScrapegraphScrapeTool`, siga estes passos:
1. **Instale as dependências**: Instale o pacote necessário usando o comando acima.
2. **Configure a chave de API**: Defina sua chave de API do Scrapegraph como variável de ambiente ou forneça-a durante a inicialização.
3. **Inicialize a ferramenta**: Crie uma instância da ferramenta com os parâmetros necessários.
4. **Defina instruções de extração**: Crie prompts em linguagem natural para guiar a extração de conteúdos específicos.
## Exemplo
O exemplo a seguir demonstra como usar a `ScrapegraphScrapeTool` para extrair conteúdo de um site:
```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import ScrapegraphScrapeTool
# Initialize the tool
scrape_tool = ScrapegraphScrapeTool(api_key="your_api_key")
# Define an agent that uses the tool
web_scraper_agent = Agent(
role="Web Scraper",
goal="Extract specific information from websites",
backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
tools=[scrape_tool],
verbose=True,
)
# Example task to extract product information from an e-commerce site
scrape_task = Task(
description="Extract product names, prices, and descriptions from the featured products section of example.com.",
expected_output="A structured list of product information including names, prices, and descriptions.",
agent=web_scraper_agent,
)
# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[scrape_task])
result = crew.kickoff()
```
Você também pode inicializar a ferramenta com parâmetros pré-definidos:
```python Code
# Initialize the tool with predefined parameters
scrape_tool = ScrapegraphScrapeTool(
website_url="https://www.example.com",
user_prompt="Extract all product prices and descriptions",
api_key="your_api_key"
)
```
## Parâmetros
A `ScrapegraphScrapeTool` aceita os seguintes parâmetros durante a inicialização:
- **api_key**: Opcional. Sua chave de API do Scrapegraph. Se não for fornecida, será procurada a variável de ambiente `SCRAPEGRAPH_API_KEY`.
- **website_url**: Opcional. A URL do site a ser extraído. Se fornecida na inicialização, o agente não precisa especificá-la ao usar a ferramenta.
- **user_prompt**: Opcional. Instruções customizadas para extração de conteúdo. Se fornecida na inicialização, o agente não precisa especificá-la ao usar a ferramenta.
- **enable_logging**: Opcional. Define se o registro (logging) na Scrapegraph deve ser ativado. O padrão é `False`.
## Uso
Ao usar a `ScrapegraphScrapeTool` com um agente, será necessário fornecer os seguintes parâmetros (a menos que tenham sido especificados durante a inicialização):
- **website_url**: A URL do site a ser extraída.
- **user_prompt**: Opcional. Instruções customizadas para extração de conteúdo. O padrão é "Extract the main content of the webpage".
A ferramenta retornará o conteúdo extraído com base no prompt fornecido.
```python Code
# Example of using the tool with an agent
web_scraper_agent = Agent(
role="Web Scraper",
goal="Extract specific information from websites",
backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
tools=[scrape_tool],
verbose=True,
)
# Create a task for the agent to extract specific content
extract_task = Task(
description="Extract the main heading and summary from example.com",
expected_output="The main heading and summary from the website",
agent=web_scraper_agent,
)
# Run the task
crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[extract_task])
result = crew.kickoff()
```
## Tratamento de Erros
A `ScrapegraphScrapeTool` pode lançar as seguintes exceções:
- **ValueError**: Quando a chave da API está ausente ou o formato da URL é inválido.
- **RateLimitError**: Quando o limite de requisições da API é excedido.
- **RuntimeError**: Quando a operação de extração falha (problemas de rede, erros da API).
Recomenda-se instruir os agentes a lidarem com potenciais erros de forma apropriada:
```python Code
# Create a task that includes error handling instructions
robust_extract_task = Task(
description="""
Extract the main heading from example.com.
Be aware that you might encounter errors such as:
- Invalid URL format
- Missing API key
- Rate limit exceeded
- Network or API errors
If you encounter any errors, provide a clear explanation of what went wrong
and suggest possible solutions.
""",
expected_output="Either the extracted heading or a clear error explanation",
agent=web_scraper_agent,
)
```
## Limitações de Taxa
A API do Scrapegraph possui limites de requisição que variam conforme o seu plano de assinatura. Considere as seguintes boas práticas:
- Implemente atrasos apropriados entre requisições ao processar múltiplas URLs.
- Trate erros de limite de requisição de forma apropriada em sua aplicação.
- Verifique os limites do seu plano de API no painel do Scrapegraph.
## Detalhes de Implementação
A `ScrapegraphScrapeTool` utiliza o cliente Python do Scrapegraph para se comunicar com a API SmartScraper:
```python Code
class ScrapegraphScrapeTool(BaseTool):
"""
A tool that uses Scrapegraph AI to intelligently scrape website content.
"""
# Implementation details...
def _run(self, **kwargs: Any) -> Any:
website_url = kwargs.get("website_url", self.website_url)
user_prompt = (
kwargs.get("user_prompt", self.user_prompt)
or "Extract the main content of the webpage"
)
if not website_url:
raise ValueError("website_url is required")
# Validate URL format
self._validate_url(website_url)
try:
# Make the SmartScraper request
response = self._client.smartscraper(
website_url=website_url,
user_prompt=user_prompt,
)
return response
# Error handling...
```
## Conclusão
A `ScrapegraphScrapeTool` oferece uma maneira poderosa de extrair conteúdo de sites utilizando o entendimento do formato das páginas pela IA. Ao permitir que os agentes direcionem informações específicas por meio de prompts em linguagem natural, ela torna tarefas de web scraping mais eficientes e focadas. Esta ferramenta é especialmente útil para extração de dados, monitoramento de conteúdo e pesquisas em que informações específicas precisam ser extraídas de páginas web.