用途：把智能体接到实时的电商商品数据，包括价格、库存、品牌、评分和图片 URL，数据来自零售商页面，无需自行托管。该技能指向 E-commerce Scraping Tool，这是 Apify 官方的付费 Actor。
两条路径：运行时调用与定时刷新不可互换，区别在成本模型。运行时调用适用于必须当下为真、商品数量少的场景，走 MCP，成本为每次调用一个 start 事件加按商品计费，用户会感受到数秒到数十秒延迟。定时刷新适用于被反复查询的目录，走 REST API，每批一个 start 事件，索引已热，无延迟。多数生产环境两者都用：定时刷新覆盖广度，运行时调用验证用户将要据以行动的单品价格。定时任务从 MCP 得不到收益，故走 REST API。
MCP 连接：服务器为 https://mcp.apify.com，可用 ?tools=apify/e-commerce-scraping-tool 收窄到该 Actor，使工具选择更可靠；去掉该参数则允许智能体在运行时搜索整个 Apify Store。交互式客户端首次使用走 OAuth，无人值守用 Apify Console 的 bearer token。
抓取流程需写入智能体指令：调用 Actor 返回运行元数据与 datasetId，不含商品；若状态非终态，用校验过的 runId 轮询 get-actor-run，直到成功或达到调用方设定的截止时间，FAILED、ABORTED、TIMED-OUT 视为失败，RUNNING 是正常状态；get-dataset-items 返回商品，用点号记法传 fields 投影以控制上下文体积。未投影记录约 88 KB、142 个字段。投影会把响应展平为字面点号键，代码需读 item["offers.price"]。服务器同时暴露 get-actor-run、get-dataset-items、get-key-value-store-record、abort-actor-run。
定时刷新：维护商品 URL 列表，按 Actor 超时与结果上限分批调用；失败或超时后检查 run ID 与数据集取部分结果，勿把部分结果当作完成；存储前按零售商归一化字段名与嵌套；每条文档打上抓取时间戳；用基于规范 URL 的稳定 id 做 upsert；丢弃既无名称也无价格的行。要让智能体知晓索引的新鲜度，把时间戳放进嵌入文本并指示其引用时说明读取时间，需要当下为真时改调工具。
成本控制：Actor 按事件计费，包括每次调用一个 start 事件、每推送一个商品，以及零售商需要时的住宅代理与浏览器渲染。maxProductResults 是结果上限，须设置但不能当作总花费上限。批量调用更省。scrapeMode 为 HTTP 更便宜更快，但浏览器渲染的价格会失败，AUTO 是安全默认。
参考实现：ecommerce-agent-starter 仓库用 Python 提供两条路径，含轮询至完成再抓取的 MCP 客户端、可插拔 sink 的批量刷新脚本，以及针对真实 Actor 输出做测试的归一化模块。
注意点：工具名为 apify--e-commerce-scraping-tool，两个连字符；须发送 additionalProperties: true，否则库存、评分、标价与标识符会缺失；首次调用元数据中的 itemCount 尚未确定，应统计实际返回；RUNNING 不是失败，重试 Actor 会重复付费；给代码解析用未投影，给模型读用投影；官方 mcp Python SDK 需 Python 3.10 以上且 API 为 snake_case，仅用 REST 可在 3.9 运行；additionalProperties 单品可达约 100 KB，Pinecone 元数据上限 40 KB 每向量，须排除；不同零售商及同 URL 不同调用的延迟差异大，如某 Amazon 商品一次 10 秒、一次 40 秒；SSE 传输已于 2026 年 4 月 1 日移除，改用 Streamable HTTP。