Cloro

cloro.dev – Die einheitliche Search-API für das KI-Zeitalter
cloro.dev ist eine universelle API, die Echtzeit-Suchergebnisse und strukturierte Antworten aus allen führenden KI-Suchmaschinen und klassischen Suchnetzwerken aggregiert. Entwickler, SEO-Spezialisten und Data Scientists erhalten über eine einzige, standardisierte Schnittstelle Zugriff auf die vollständigen Payloads verschiedenster Plattformen – ganz ohne den Aufwand, eigene, fehleranfällige Web-Scraper zu warten.

🛠️ Unterstützte Engines & Ökosysteme
Die API vereint die führenden Akteure des modernen Webs in einem System:
KI-Suchmaschinen: Perplexity, ChatGPT Search, Microsoft Copilot und Google Gemini.
Google-Ökosystem: AI Overviews (SGE), die klassische Google-Suche sowie Google News.

✨ Kernfunktionen im Überblick
Strukturierte JSON-Ausgabe: Alle Antworten werden standardisiert geliefert – wahlweise als strukturierter Text, sauberes Markdown oder HTML.
Quellen- & Zitations-Parsing: Neben dem Antworttext extrahiert die API ein klares Array mit echten URLs, Quellen und exakten Zitationen der jeweiligen Engine. Perfekt für das Tracking der eigenen Markenpräsenz im LLM-Zeitalter.
Geotargeting: Abfragen lassen sich präzise auf Länder- oder Regionalebene steuern, um standortabhängige KI-Antworten und Suchergebnisse exakt zu analysieren.
Native MCP-Integration: Dank der Unterstützung des Model Context Protocol (MCP) lässt sich die API nahtlos als Tool in KI-Editoren wie Cursor, Windsurf oder Claude einbinden.

📈 Typische Anwendungsbereiche
GEO & AI SEO: Überwachen Sie systematisch, wann, wie oft und mit welchen Quellen Ihre Marke oder Ihre Keywords in KI-generierten Antworten (z. B. ChatGPT oder Perplexity) auftauchen.
LLM-Erweiterung (RAG): Statten Sie Ihre eigenen KI-Agenten und Applikationen mit verifizierten Live-Web-Ergebnissen und aktuellen Nachrichten aus.
Markt- & Trendforschung: Automatisieren Sie Datenabfragen über verschiedene Such-Plattformen hinweg, ohne sich um Captchas, IP-Sperren oder Proxy-Infrastrukturen kümmern zu müssen.

Benötigst du für die Beschreibung noch ein passendes Code-Beispiel (z. B. in Python oder Node.js) oder möchtest du einen bestimmten Aspekt wie die MCP-Integration stärker hervorheben?