Scrapeless 周刊变更日志：2026年8月17日至23日 更新
Senior Web Scraping Engineer
TL;DR:
- TikTok Scraper 即将上线。 计划覆盖内容包括创作者个人资料、创作者工作列表和 TikTok 商店产品详情。
- Fanout 查询数据现在支持三个 AI 引擎。 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 支持此功能，相应的文档现已可用。
- Scrapeless MCP 服务器有了新的 Crawl 工具。 连接到 MCP 的代理可以通过相同的工具界面启动更广泛的爬虫工作流。
- ChatGPT 和 Grok 的稳定性有所提高。 服务端的改进增强了稳定性，而无需要求客户修改请求。
本周的发布扩展了团队如何收集社交商务数据、分析 AI 答案路径以及将爬虫与代理工作流连接。从 8 月 17 日到 23 日，Scrapeless 为发布准备了 TikTok Scraper，增加了三个 AI 引擎的 fanout 查询支持，推出了 Scrapeless MCP 服务器的 Crawl 工具，并提高了 ChatGPT 和 Grok 的稳定性。
💥 即将推出：TikTok Scraper
TikTok Scraper 是本周的第一个亮点。即将推出的工具旨在帮助团队收集公共创作者和商业数据，而无需为每种页面类型维护单独的浏览器工作流。
计划的覆盖范围包括：
- 创作者个人资料 用于检索公共账户和个人资料详情。
- 创作者工作列表 用于收集创作者发布的内容列表。
- TikTok 商店产品详情 用于从支持的产品页面提取结构化信息。
公共文档仍在准备中，因此请求参数、响应字段和一般可用性将另行公布。评估这些工作流的团队应仅收集公共数据，并应用自己的合规、保存和访问政策。
💫 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 的 Fanout 查询支持
scraper.chatgpt, scraper.gemini 和 scraper.perplexity 现在支持 fanout 查询数据，相应的文档已发布。
Fanout 数据帮助团队检查在 AI 答案工作流中生成的相关查询路径。它可以支持答案引擎监控、提示研究、内容缺口分析以及跨多个引擎的下游发现管道。
由于可用性可能取决于返回的答案，因此集成应在处理之前检查 fanout 数据是否存在。在更新生产解析器之前，请查看相关的 LLM Chat Scraper 文档。
🌟 Scrapeless MCP 服务器的新 Crawl 工具
Scrapeless MCP 服务器 现在包括一个 Crawl 工具，扩展代理工作流，超越单页面检索。连接到 MCP 的应用可以使用该工具启动更广泛的爬虫任务，同时保持数据收集在同一服务器集成内部。
这符合 MCP 工具模型：服务器暴露命名功能，模型可以发现和调用，如 官方 MCP 工具规范 中所述。该规范还定义了工具参数的输入模式和结构化结果的可选输出模式。构建客户端的开发者可以参考 MCP 模式参考，而 官方示例服务器 展示了常见的集成模式。
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⬆️ 服务可靠性改进
更稳定的 ChatGPT 收集
scraper.chatgpt 收到了服务端的稳定性改进，减少了中断收集并提高了成功结果的交付。现有的集成无需新请求参数即可受益于此更新。
Grok 状态处理修复
scraper.grok 收到了服务端的状态处理修复，以解决无效会话的问题。该更改提高了收集的连贯性，并减少了空白或中断的工作流，而无需更改面对客户的调用。
👀 这对开发者的意义
此次发布强化了现代数据工作流程的三个部分。TikTok Scraper将增加针对社交电商的覆盖，fanout查询数据提供了另一种研究AI回答行为的方法，而MCP爬虫工具使代理驱动的应用程序能够更广泛地收集数据。对ChatGPT和Grok的可靠性工作支持了更可靠的定期任务。
探索LLM Chat Scraper，查看使用Scrapeless MCP Server的五种方式，或在规划生产工作负载时查看Scrapeless定价。
结论
8月17日至23日的发布预览了TikTok Scraper，增加了对ChatGPT、Gemini和Perplexity的fanout查询支持，将Crawl引入Scrapeless MCP Server，并改善了ChatGPT和Grok的可靠性。
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