Karte Scraper
Spider read karte.io in 120 ms without a browser and returned 162 lines of clean markdown, including sections like "KARTE活用を加速させる", "AI-Ready”なデータ基盤を活かし、HISが生成AIベースのダッシュボードを 開発" and "「進研ゼミ」のベネッセコーポレーションがKARTEで挑む、お客様の期待に合わせた体験設計".
# データとAIで、自然言語の指示で、業務を自律的に実行するAIエージェントを構築できる基盤であるAgent Studio（β版）と、普段使い慣れたAIエージェントからKARTEの機能を呼び出せるRemote MCP（β版）。KARTEの中核を成すリアルタイムデータ解析基盤は、プレイドグループの共通基盤です。KARTEシリーズでの活用はもとより、グループ会社のRightTouchが提供する「QANT」シリーズと のシームレスな連携に対応。### 事業成長を加速させる### KARTE活用を加速させる### コンテクストを## カスタマーデータを活用し、## 導入インタビュー### “AI-Ready”なデータ基盤を活かし、HISが生成AIベースのダッシュボードを 開発#### 導入の背景### 「進研ゼミ」のベネッセコーポレーションがKARTEで挑む、お客様の期待に合わせた体験設計### コスメブランド「THREE」が顧客基盤を一新 店舗・EC・アプリで生み出す、パーソナルな顧客体験## オンボーディング・サポート### 導入サポート/### カスタマーサクセス### 運用サポート/### セミナー・イベント* KARTEデータ活用のためのAI分析入門 ― BIプロダクトCodatumでの実践方法もご紹介 2026年8月25日(火) 12:30 - 12:50### お役立ち資料* マルチチャネルMAの特徴｜KARTE Message 資料概要 マルチチャネルのパーソナライズ配信をシンプルに、そして効果的に実現する「KARTE Message」の5つの特徴をご紹介します。 資料の内容 1. 「KARTE Mess...* データ蓄積と活用の分断を解消｜KARTE Datahub KARTE Datahubは、社内外に存在する多種大量なデータを統合し、より高度なセグメンテーションやアクションの実行に加えて、ビジネス上の迅速な意思決定を支援する「データ統合・利...* アプリの分析から施策実行まで｜KARTE for App - KARTE for App 概要 - アプリエンゲージメントとその重要性 - KARTEが提供するアプローチ - サポートThe same call, in code.
The capture above came back as markdown. These examples add a key, so you get browser rendering, proxies, and concurrency on karte.io.
import { SpiderBrowser } from "spider-browser";
const spider = new SpiderBrowser({
apiKey: process.env.SPIDER_API_KEY!,
});
await spider.connect();
const page = spider.page!;
await page.goto("https://karte.io");
// No selectors, no schema. Spider reads the page and names the fields.
const data = await page.scrape();
console.log(data);
await spider.close();import { Spider } from "@spider-cloud/spider-client";
const spider = new Spider({ apiKey: process.env.SPIDER_API_KEY! });
const result = await spider.scrapeUrl("https://www.karte.io", {
return_format: "markdown",
});
console.log(result);Ready for volume? Get an API key →
Fields you can pull.
Spider names these from the page. The capture above came back as markdown; the same
call with return_format: "json" returns them as keys.
What karte.io costs to scrape.
The capture above cost $0.001092 to fetch. Pricing is $1 per GB of pre-transformation bandwidth plus $0.001 per CPU minute, so a page like this one lands at a fraction of a cent. Failed requests are billed at $0.
- Free balance on signup
- No card required to test
- Balance never expires
Run it keyless, no account
More AI & Developer scrapers.
ChatGPT Scraper
Extract shared ChatGPT conversations, prompts, and AI-generated content from public links.
Hugging Face Scraper
Extract ML model cards, dataset info, leaderboard data, and paper metadata from Hugging Face.
GitHub Scraper
Extract trending repositories, star counts, contributor data, and code snippets from GitHub.
Start scraping karte.io.
You already have the call. A key raises the rate limit and turns on browser rendering, proxies, and concurrency. Balance never expires, and top-ups go through secure checkout.