Context.dev

Qué es Context.dev y cómo funciona

Context.dev es una API unificada de contexto web para equipos que construyen software y agentes de inteligencia artificial. Con una sola clave puedes leer cualquier página, rastrear un sitio entero, extraer datos estructurados, obtener información de empresas y vigilar cambios en webs, sin montar ni mantener tu propia infraestructura de scraping.

¿Para quién es Context.dev?

Es una herramienta para desarrolladores, equipos de producto y creadores de agentes de IA que necesitan datos de la web dentro de su aplicación. Encaja en proyectos de RAG, buscadores internos, enriquecimiento de leads, comparadores de precios y agentes que deben consultar internet en tiempo real. También sirve a equipos de datos que hoy mantienen scrapers propios y quieren dejar de pelearse con proxies, navegadores y bloqueos.

¿Cómo funciona Context.dev?

Te registras, obtienes una clave de API y llamas al endpoint que necesitas desde tu código. La respuesta llega en Markdown optimizado para modelos de lenguaje o en JSON tipado y validado contra tu esquema. Hay SDK oficiales para TypeScript, Python, Ruby, Go y PHP, además de soporte MCP para conectar la API directamente a asistentes como Claude. El coste se cuenta en créditos: un crédito por página raspada con éxito.

Funcionalidades principales

• Scraping en Markdown y HTML con renderizado de JavaScript
• Crawling de sitios completos para alimentar bases de conocimiento y sistemas RAG
• Búsqueda web con opción de raspar los resultados en la misma llamada
• Extracción de JSON validado por esquema, incluida la normalización de catálogos de producto
• Conversión de documentos y archivos a Markdown
• Sitemaps, imágenes y capturas de pantalla de cualquier URL
• Brand intelligence: perfiles de empresa por dominio, email o nombre, clasificación de industria (NAICS/SIC), identificación de comercios y logos servidos por CDN
• Recuperación de design tokens y tipografías de una web
• Monitorización de páginas, sitemaps y datos estructurados con avisos por webhook
• Una única clave de API para todos los servicios, SDK en cinco lenguajes y soporte MCP

Precios de Context.dev

• Plan Free (0 $/mes): créditos de prueba para evaluar la API
• Plan Developer (25 $/mes): 10.000 créditos
• Plan Pro (149 $/mes): 200.000 créditos
• Plan Scale (499 $/mes): 1.000.000 de créditos
• Plan Enterprise: a medida, a partir de 2 millones de créditos, con SLA del 99,9 % de disponibilidad

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Casos de uso prácticos

1. Base de conocimiento para RAG: rastreas la documentación de un producto y la conviertes en Markdown listo para indexar
2. Agente con acceso a internet: tu agente busca, lee y cita páginas reales en lugar de inventar
3. Enriquecimiento de leads: a partir de un dominio o un email obtienes el perfil de la empresa y su sector
4. Vigilancia de competencia: recibes un webhook cuando una página de precios cambia
5. Catálogos de producto: extraes fichas de varias tiendas y las normalizas al mismo esquema JSON

Ventajas de Context.dev

• Varios servicios que normalmente exigen tres o cuatro proveedores distintos, bajo una sola API
• Precio predecible: se paga por página raspada con éxito
• Salida pensada para modelos de lenguaje, sin limpiar HTML a mano
• Certificación SOC 2 Tipo I y SLA de disponibilidad en el plan Enterprise

Limitaciones

• Es un producto para desarrolladores: no hay interfaz visual sin código
• El plan gratuito sirve para probar, no para producción
• Webs con protección anti-bot muy agresiva pueden seguir siendo difíciles de leer

¿Cómo se compara Context.dev con otras herramientas?

Compite con Firecrawl, Apify y Exa. Firecrawl está muy centrado en scraping y crawling para LLM; Apify es un mercado de actores con mucha configuración; Exa se orienta a la búsqueda semántica. La diferencia de Context.dev es la amplitud: scraping, búsqueda, extracción estructurada, datos de empresa y monitorización con la misma clave y el mismo modelo de créditos.

Cómo empezar con Context.dev en 4 pasos

1. Crea una cuenta gratuita y copia tu clave de API
2. Instala el SDK de tu lenguaje o conecta el servidor MCP a tu asistente
3. Lanza tu primera llamada de scrape sobre una URL y revisa el Markdown que devuelve
4. Pasa a extracción por esquema o a crawling cuando necesites datos estructurados a escala