Retriever 2.0 trasforma il tuo browser in un hub di automazione AI a tutto tondo – Recensione delle funzionalità
Retriever 2.0 trasforma il tuo browser in un hub di automazione AI a tutto tondo – Recensione delle funzionalità
Introduzione
Il panorama dell’automazione AI ha compiuto un passo audace in avanti con il rilascio di Retriever 2.0. Ciò che è iniziato come una modesta estensione Chrome per il web‑scraping e il riempimento di moduli si è evoluto in uno strumento infrastrutturale completo che consente di eseguire flussi di lavoro complessi e multi‑step da un unico prompt. Trasformando il tuo browser in un server remoto MCP (Model Context Protocol) e offrendo una scalabilità cloud senza soluzione di continuità, Retriever 2.0 colma il divario tra i grandi modelli linguistici e il web in tempo reale, rendendo l’automazione guidata dall’AI più pratica che mai.
Da semplice scraper a piattaforma di automazione
Il Retriever originale
La prima versione di Retriever è stata apprezzata per la sua semplicità:
- Installata direttamente dal Chrome Web Store
- Eseguita in locale, mantenendo i dati privati
- Eseguiva compiti come estrarre informazioni da un sito web o compilare moduli con un semplice prompt in linguaggio naturale
Pur essendo efficace per lavori una tantum, mancava della capacità di gestire processi più grandi e multi‑fase o di integrarsi con altri strumenti AI.
Cosa c’è di nuovo nella versione 2.0
Retriever 2.0 introduce una serie di miglioramenti che lo trasformano da comoda estensione a robusto motore di automazione:
- Supporto MCP – Il tuo browser diventa un server MCP, permettendo a modelli AI esterni (Claude, Cursor, ecc.) di comandarlo da remoto.
- Esecuzione cloud – Esegui gli stessi agenti nel cloud, eliminando la necessità di un’estensione locale per carichi di lavoro pesanti o condivisi.
- Teach‑a‑Task – Registra un flusso di lavoro una volta e riproducilo su richiesta con un semplice comando.
- Integrazione WhatsApp – Attiva azioni web complesse dal tuo telefono tramite un’interfaccia chat.
- Gestione dati migliorata – Esporta direttamente risultati strutturati su Google Sheets e allega contesto da file o altri fogli.
Innovazioni chiave spiegate
Supporto MCP – Trasformare il browser in un endpoint AI
Il MCP (Model Context Protocol) è uno standard che consente a diversi servizi AI di scambiarsi contesto e comandi. Con Retriever 2.0, la tua istanza locale di Chrome funge da server MCP. In pratica, ciò significa:
- Copi l’URL MCP generato da Retriever.
- Lo incolli in un altro strumento AI (ad esempio Claude Code o un bot su Slack).
- Il modello esterno invia una richiesta — “recupera le ultime notizie sull’AI” — al tuo browser.
- Retriever naviga sul web, raccoglie i dati e restituisce il risultato al modello di origine.
Questo passaggio fluido offre ai potenti modelli linguistici un accesso in tempo reale all’ambiente web autenticato che già utilizzi.
Automazione cloud – Scalare oltre il desktop
Per gli utenti che necessitano di più potenza o vogliono condividere l’automazione all’interno di un team, Retriever ora offre un’interfaccia cloud:
- Scegli tra i modelli Flashlight, Flash e Pro, bilanciando velocità e profondità.
- Esegui i compiti interamente nel cloud, lasciando la tua macchina locale libera per altri lavori.
- Ideale per scraping a livello aziendale, aggregazione dati o qualsiasi flusso di lavoro che richieda uptime costante.
La modalità cloud replica l’esperienza locale — inserisci un prompt in linguaggio naturale, osserva Retriever attraversare i siti e ricevi un output curato.
Teach‑a‑Task – Registra una volta, esegui ovunque
Ripetere lo stesso processo multi‑step può diventare noioso. La funzione Teach‑a‑Task di Retriever lo risolve così:
- Registra le tue azioni (login, navigazione, download) la prima volta che le esegui.
- Impara i selettori DOM rilevanti e i pattern di interazione.
- Ti permette di invocare il flusso registrato in seguito con un breve comando, ad esempio
/d download report.
In questo modo una routine manuale diventa un’automazione a un click.
Integrazione WhatsApp – Automazione in movimento
L’integrazione WhatsApp di Retriever separa il motore di automazione dal tuo desktop:
- Collega il tuo numero di telefono a un account Retriever.
- Invia un messaggio chat del tipo “Controlla il prezzo dei Sony XM5 su Amazon e dimmi la data di consegna.”
- Retriever avvia un browser cloud, esegue la ricerca e risponde direttamente su WhatsApp.
Il risultato è un modo davvero mobile‑first per attivare compiti web sofisticati senza mai aprire il laptop.
Casi d’uso reali
- Raccolta dati per investitori – Estrarre i dettagli dei fondatori di startup AI da Y Combinator, arricchirli con dati di Crunchbase e esportarli in un Google Sheet.
- Briefing giornaliero sulle notizie AI – Chiedere all’agente di compilare i principali titoli AI da più fonti, fornendo un riassunto conciso.
- Scraping aziendale – Eseguire lavori di estrazione dati su larga scala nel cloud, superando limiti di velocità e vincoli hardware.
- Reportistica on‑demand – Dal telefono, richiedere un report PDF da una dashboard interna; Retriever effettua il login, naviga e restituisce il file.
Questi scenari mostrano come Retriever 2.0 possa sostituire la navigazione manuale, le acrobazie su fogli di calcolo e gli script ad‑hoc con un’unica interfaccia in linguaggio naturale.
Prezzi e accessibilità
Retriever mantiene un generoso piano gratuito, che offre agli utenti l’accesso alla maggior parte delle funzionalità core, inclusa l’operazione MCP locale e le attività cloud di base. Per le organizzazioni che necessitano di calcolo intensivo o scraping su larga scala, i piani a pagamento sbloccano:
- Limiti di concorrenza più alti
- Opzioni modello più veloci (tier Pro)
- Supporto prioritario e garanzie SLA
L’approccio a livelli rende la piattaforma accessibile agli hobbisti e al contempo adatta alle esigenze aziendali.
Conclusione
Retriever 2.0 rappresenta una pietra miliare significativa nell’automazione guidata dall’AI. Trasformando una semplice estensione del browser in una piattaforma completa — con capacità di server MCP, scalabilità cloud, registrazione di flussi di lavoro e integrazione mobile — risolve molte delle sfide di connettività e scalabilità che hanno limitato gli agenti AI precedenti.
Che tu sia un ricercatore solitario in cerca di rapidi estratti di dati, uno sviluppatore che vuole dare ai grandi modelli linguistici l’accesso al web in tempo reale, o un’impresa che mira ad automatizzare compiti web ripetitivi su larga scala, Retriever 2.0 offre una soluzione versatile e user‑friendly.
L’evoluzione da scraper locale a hub di automazione pronto per il cloud sottolinea una tendenza più ampia: gli strumenti AI stanno diventando sempre più il tessuto connettivo tra potenti modelli linguistici e il web dinamico e autenticato di cui dipendiamo ogni giorno.