DumplingAI

一句話介紹

DumplingAI是一個面向AI Agent、開發者及自動化團隊的統一資料API平台，可透過同一帳戶來調用即時搜尋、網頁抓取、社交資料、文件與媒體提取、圖像生成、知識庫以及雲端程式碼執行等功能。

工具簡介

DumplingAI將原本分散在搜尋、爬蟲、YouTube、TikTok、LinkedIn、PDF以及模型服務中的各項功能，整合到一個統一的積分體系中。使用者可選擇直接使用API、無代碼自動化方式、MCP、CLI，或是內容自動化平台來進行操作。

官網稱該平台擁有50多種數據處理能力，目前公開的目錄中顯示有35個API端點。能力數量與端點數量的定義並不相同，一個端點可能支援多種模型、通道或處理參數。

接入方式

主要能力

即時搜尋與發現

搜尋功能涵蓋網頁、新聞、地圖、地點、搜尋建議以及 Google 評論。網頁搜尋可依國家、地點、語言和時間範圍進行過濾，並可選擇是否取得前幾個結果。

網頁抓取、爬取與結構化提取

平台可抓取單頁、遞歸爬取站點、截取網頁截圖，並根據用戶給定的指令和結構模式提取字段。動態頁面渲染、自動滾動和等待參數可能會增加成本。

YouTube數據

可獲取影片字幕、影片詳情、頻道資訊、頻道影片、Shorts、評論及搜尋結果。公開數據可用於研究與內容工作流程，但仍需遵守平台條款與內容權利。

TikTok與LinkedIn數據

目錄列出了TikTok用戶、影片、評論、關注關係、字幕以及用戶搜尋內容，同時也提供LinkedIn個人及公司資訊的提取功能。個人資料的使用涉及隱私問題、使用限制以及地區法律規定，因此不應該無差別地大量收集。

文件與PDF處理

API可將文件轉換為文字或PDF格式、合併PDF檔案、讀寫PDF的元資料，並從文件中提取結構化內容。不同的請求會根據次數、頁數或輸出檔案的大小來消耗積分。

圖片、音頻與影片提取

平台可從圖片提取文字或對象，從音頻生成轉錄與分析，並從影片中提取字幕、場景或對象。音頻依時長計算，影片則依秒數計算，因此長型媒體的成本會上升得比較快。

影片裁剪

影片裁剪可依起始與結束時間來產生片段，並可設定輸出品質與幀率。計費是依輸出影片的分鐘數向上取整，進行批次處理前應先計算預算。

AI圖像生成

圖像API支援FLUX.1 schnell、dev、pro、1.1 pro、Kontext pro和Recraft v3等模型，可設定提示詞、比例、數量、品質以及模型專屬參數。每張圖片的成本會因模型而有所不同。

AI Agent與知識庫

平台提供Agent Completion、知識庫搜尋及內容寫入功能，可將外部數據交給模型回答，或作為檢索的上下文。Agent的產生費用是根據輸入與輸出的總令牌數來計算的。

雲端Python與JavaScript執行

開發者工具可在受控的雲端環境中執行 Python 或 JavaScript，並可根據需求指定依賴項目、超時時間以及輸出檔案。外部輸入的內容無法直接被視為可信的程式碼來執行，因此必須限制其依賴項目、執行時間以及資料存取權限。

能力目錄

v1、v2與MCP的差異

v1和v2可以同存在於同一個帳戶中，不必立即將所有的舊工作流程都遷移過去。對於新功能以及長期整合的需求，應優先考慮使用v2；而那些已經穩定的端點，則可以在驗證其等價性之後，再逐步進行遷移。

使用教學

用v2 API完成第一次呼叫

1. 註冊DumplingAI帳號，在儀表板建立API金鑰並儲存到安全的金鑰管理工具中。
2. 打開Workbench，搜尋所需的能力並確認輸入欄位、輸出結構和積分成本。
3. 使用統一運行入口，指定能力類型、能力識別碼和輸入參數。
4. 在Authorization請求頭中使用Bearer金鑰，不要把金鑰寫進瀏覽器前端。
5. 先用最小結果數、短檔案或單頁請求測試返回結構。
6. 讀取成功結果中的積分用量，並處理參數錯誤、限流和服務錯誤。
7. 上線時加入金鑰輪換、預算上限、退避重試、緩存和日誌脫敏。

連接遠端MCP

1. 確認所用AI客戶端支援遠端MCP和OAuth連接。
2. 在客戶端添加DumplingAI遠端MCP服務，並發起授權。
3. 使用DumplingAI帳號登入，只批准當前工作所需的訪問範圍。
4. 連接後查看暴露的搜尋、抓取、文件、媒體和程式碼工具。
5. 先執行低成本查詢，確認工具輸出和積分扣除符合預期。
6. 為網頁抓取、個人資料和代碼執行設定人工確認與調用邊界。
7. 不再使用時從帳號中撤銷OAuth連接。

在無代碼平台中創建數據工作流

1. 在DumplingAI創建專用於該工作流的API密鑰。
2. 在 Make、n8n、Zapier 或其他平台中將金鑰儲存為連線憑證。
3. 選擇搜尋、抓取、社交數據或文件處理作為工作流程步驟。
4. 用樣例輸入檢查欄位對應、分頁、空結果和錯誤分支。
5. 在將結果寫入表格、資料庫或內容系統之前，先執行去重與格式校驗。
6. 設定每次運行的頁數、檔案長度和最大積分預算。
7. 監控執行歷史，避免定時任務因循環或重複觸發快速耗盡積分。

搜尋與抓取流程

搜尋請求可返回自然結果、精選摘要、相關問題與相關搜尋，也可選擇抓取排名靠前的頁面。抓取結果數量最多10個，若未指定通常預設抓取3個。

• 搜尋基礎成本按結果頁計算，繼續抓取頁面會額外扣除抓取積分。
• 國家、地點、語言和日期範圍應與研究目標一致。
• 抓取輸出可選擇Markdown、HTML或截圖，並設定是否清理。
• 動態渲染和等待時間會增加運行時間，截圖也可能增加積分。
• 結果排名和頁面內容會變化，關鍵事實應保存時間並交叉核驗。
• 目標站點的訪問條款、robots規則以及個人資料限制仍適用。

文件與媒體處理

長影片的提取是按秒計費的，其成本可能遠高於字幕或搜尋功能的成本。對於批量處理的任務，應先取得短樣本來估算所需成本，再決定影片的長度、檔案數量以及失敗後的重試次數上限。

常用數據端點積分

AI能力積分

價格與套餐

截至2026年8月22日，官網公開了三種按年結算的套餐。頁面上顯示的是年付後的月均價格，全年的使用額度也會一次性列明，最終的稅費及結算金額則以購買頁面所示為準。

積分規則

• 一個餘額可用於平台的50多種數據與AI能力。
• 不同動作和參數每次消耗一個到多個積分，不能只按請求次數估算。
• 訂閱計劃積分不會結轉到下個週期。
• 單獨購買的積分包不會過期，並在訂閱積分用完後使用。
• 失敗請求不扣積分，只有成功請求收費。
• 可以啟用Auto Recharge，在餘額低於閾值時自動購買積分包。
• 持續高於公開套餐的用量可以聯繫官方商談大額方案。

積分口徑變更

官方在2025年11月19日調整了積分面額，新積分相當於舊積分的十分之一成本口徑。對賬舊記錄時需把歷史數值乘以10後再與現行表格比較，不能直接引用舊部落格中的積分數量。

MCP與CLI

API認證與工程實踐

• API密鑰只放在服務端密鑰管理中，不提交到Git、日誌或前端代碼。
• 按開發、測試和生產環境分開密鑰，並設定輪換和撤銷流程。
• 讀取速率限制回應欄位，使用指數退避而非無上限重試。
• 為分頁、媒體時長和爬取頁數設定硬上限。
• 成功回應也應校驗結構、渠道、空值和積分用量。
• 對搜尋與抓取結果使用緩存，避免重複請求和資料來源壓力。
• 遠端MCP不再使用時撤銷OAuth授權，本地MCP則及時輪換API密鑰。

適合哪些用戶

• AI Agent開發者：需要搜尋、網頁、社交、文件和代碼等統一工具。
• 自動化工程師：在Make、n8n或Zapier中組合多種資料處理步驟。
• 內容團隊：提取影片字幕、評論和文件內容並進入發布流程。
• 研究與監測團隊：獲取即時網頁、新聞、地點及公開社交數據。
• SaaS開發者：透過統一的API來降低維護多個資料供應商連線的成本。
• MCP用戶：讓Claude、Codex、Cursor或ChatGPT直接調用外部數據能力。

典型使用場景

• 讓研究Agent先搜尋新聞，再抓取頁面並輸出結構化摘要。
• 定期獲取YouTube字幕和評論，形成選題與用戶反饋資料庫。
• 從PDF、圖片、音頻和影片中提取內容並寫入知識庫。
• 抓取網站產品資訊並按固定結構輸出到表格或CRM。
• 根據公開企業頁面豐富公司記錄，但對個人數據設定合規邊界。
• 在雲端運行短Python或JavaScript邏輯清洗API結果。
• 透過MCP將搜尋、文件和媒體工具交給AI用戶端按需調用。

隱私與資料處理

隱私政策說明，使用者可以將資料提供給DumplingAI，以協助「訓練」AI，其中部分資料可能會被儲存在系統中，用於改善服務品質。在處理敏感的、屬於客戶或受合約保護的資料之前，應先向官方確認具體的資料範圍、選擇退出的方式以及資料的保存期限。

該平台使用 PostHog 和 Google 來進行網頁及產品分析，Stripe 則負責處理支付業務，而一些任務則可能由 OpenAI、Anthropic、Perplexity、Groq 等模型供應商來處理。根據其政策，不會公開分享使用者資料，但出於法律要求或需要第三方協助時則為例外。

隱私與合規建議

• 不要把API密鑰、密碼、私有倉庫內容及未脫敏的客戶資料交給公開任務。
• 處理個人資料時記錄合法用途、最小字段、保留週期和刪除流程。
• LinkedIn、TikTok、YouTube以及網頁抓取也受到目標平台的規則約束。
• 使用雲端代碼執行時禁止把不可信網頁內容直接拼接為代碼。
• 對媒體檔案和生成資產確認臨時或永久儲存選項。
• 歐洲及其他地區的使用者可申請存取或刪除個人資訊。
• 企業採購前應補充資料處理協議、子處理商和安全控制核驗。

內容、版權與數據許可

• API能夠獲取公開數據並不代表使用者自動擁有複製、再發布或商業銷售權。
• 搜尋結果、社交資料、評論、字幕、圖片和文件各有不同的權利渠道。
• 網站條款中的臨時瀏覽許可不能簡單等同API結果的無限商業許可。
• 抓取受登入、付費或訪問限制的內容可能違反目標服務規則。
• AI圖像仍應檢查品牌、角色、人物肖像和訓練數據相關風險。
• 對外發布的資料集應保存渠道、抓取時間、欄位用途和刪除機制。

API、SDK與開源情況

產品優勢

• 一個帳號和積分餘額覆蓋搜尋、抓取、社交、文件、媒體、AI和代碼。
• v2統一API減少不同能力之間的認證與調用差異。
• v1與v2並存，方便現有集成逐步遷移。
• 同時支援API、無代碼、遠端MCP、本地MCP和CLI。
• 信用成本文件細化到頁、分鐘、秒、圖片和模型，便於預算。
• 失敗請求不扣積分，額外積分包不過期，可應對短期峰值。
• 官方MCP伺服器使用MIT許可證，可檢查和擴展連接器代碼。

使用限制與注意事項

• 公開套餐全部按年結算，頁面月價只是年付折算。
• 訂閱積分不結轉，低使用月份可能產生餘額浪費。
• 每項能力成本不同，長影片、地圖和結構化提取可能快速消耗積分。
• 服務聚合多個外部供應商，穩定性、覆蓋範圍及資料結構可能隨渠道變化。
• 社交與個人資料介面存在隱私、平台規則和數據準確性風險。
• 隱私政策允許部分訓練或改進用途，敏感數據必須額外確認。
• 開源MCP伺服器只是連接器，實際資料處理仍依賴收費雲端API。
• 沒有發現官方通用語言SDK，開發團隊需自行封裝重試、分頁和類型。

基本資訊

推薦指數

推薦指數：4.5 / 5。DumplingAI的能力覆蓋廣、接入方式完整、成本文件詳細，並透過v2、MCP和CLI適配現代AI Agent工作流。

主要門檻是年付起點、複雜的積分機制以及跨資料來源的合規要求。這種方式適合那些能夠設定預算、管理緩存、處理資料並解決錯誤的開發團隊，但不適合將抓取功能與個人資料介面視為可隨時使用的資料來源。

常見問題

DumplingAI免費嗎？

目前，公開的價格頁面中沒有固定的免費套餐，最低的方案是Starter年付版，折算下來為每月40美元。一旦通過Creator Program的申請，就可以獲得每月最多1萬點的免費積分，但這並非所有使用者都能自動享有此免費服務。

Starter實際一年多少錢？

頁面顯示為每月40美元，按年結算，全年的費用為480美元，其中包含120萬的年度積分。稅金及最終金額請以結算頁面所示為準。

積分會結轉嗎？

訂閱計劃的積分不會結轉，單獨購買的積分包則不會過期。積分包可用於在訂閱積分用盡之後使用。

失敗請求扣積分嗎？

不扣費，官網說明只有成功請求才會收費。開發者仍應限制重試次數，避免錯誤恢復後產生大量成功呼叫。

v1和v2有什麼區別？

v1保留現有的直接端點結構，v2則依功能統一調用，並建議用於新整合。兩者可在同一帳戶中共存，並共享API金鑰。

DumplingAI支援MCP嗎？

支持，遠端MCP v2使用OAuth，也提供需要API密鑰的官方開源MCP伺服器。兩種接入方式不要混淆。

可以在Codex或ChatGPT中使用嗎？

官方文件列出了Codex、ChatGPT、Claude和Cursor等MCP用戶端。是否能夠連線，則取決於用戶端版本、組織權限以及連接器設定。

提供API SDK嗎？

提供完整的 API、CLI 和 MCP，但沒有發現面向多語言的官方通用 SDK。開發者可以依照 v2 文件自行封裝。

DumplingAI是開源的嗎？

託管平台本身並非開源，官方的MCP伺服器則採用MIT許可證。開源連接器仍需調用DumplingAI雲端API，並會消耗帳戶積分。

數據會用於訓練嗎？

隱私政策表示，部分用戶提供的資料可能會被儲存，並用於改進人工智慧系統。對於敏感或屬於客戶的資料，在提交之前應先向相關單位確認有關訓練、使用、保留及刪除的細節。

搜尋和抓取結果能直接商用嗎？

不能一概而論，API訪問能力不會自動轉移目標內容的版權、資料庫權或平台許可。需要按數據來源、地區和用途分別審查。

總結

DumplingAI將外部資料、文件處理、媒體提取、AI功能以及程式碼執行等功能整合為一個適用於各種Agent的統一基礎架構。透過v2、MCP、CLI以及無程式碼連接等方式，不同技術水準的使用者都能輕鬆接入該系統。

正式部署前應先建立每項能力的積分預算、緩存、合規邊界和故障處理。使用短樣本驗證成本與輸出結構，再逐步擴大頁數、媒體時長和自動化頻率。