Supadata: transforme vídeos públicos em dados para suas automações
Pessoal, a Supadata (não tem nada a ver com Supabase) já está no HUB de ferramentas. É mais uma opção de scraping, com foco em transformar vídeos públicos em informações que você consegue usar em automações e agentes de IA.
Tem suporte a vídeos públicos do YouTube, TikTok, Instagram, Facebook e X. Você fornece a URL e escolhe o que precisa:
Transcrição: a fala em texto simples ou em trechos com timestamps, para voltar ao ponto certo do vídeo.
Metadados: informações como título, autor, descrição e métricas disponíveis da publicação.
Análise audiovisual: a IA analisa o que aparece e é ouvido no vídeo e organiza as informações em JSON, conforme os campos que você pedir.
Transcrição e análise visual são funções diferentes. Para localizar uma fala, a transcrição pode bastar. Para organizar etapas mostradas em uma demonstração, a análise audiovisual pode fazer sentido.
Ela também lê páginas web e tem API e integrações documentadas para n8n e Make.
MCP para agentes de IA
A Supadata também tem um MCP oficial. Com a conexão configurada em um cliente de IA compatível, seu agente pode buscar transcrições, consultar metadados ou analisar o conteúdo audiovisual de vídeos públicos. Por exemplo, obter a transcrição de uma entrevista e usar esse texto para preparar um resumo. As consultas pelo MCP seguem os mesmos créditos e limites da API.
Onde isso pode ser útil?
Pesquisa e conteúdo: obter a transcrição de uma entrevista pública, levar o texto para uma IA preparar um resumo e conferir os trechos no original.
Organização de referências: montar uma planilha de vídeos com autoria, descrição, métricas disponíveis e link de origem.
Automação: extrair etapas de um tutorial ou características mostradas em uma demonstração de produto, em campos que outra etapa do fluxo consiga usar. O resultado precisa de revisão.
Dá para começar gratuitamente
O plano Free oferece 100 créditos por mês, sem cartão. Os créditos não acumulam, e o consumo muda conforme a operação:
Transcrição nativa: 1 crédito para buscar uma transcrição existente.
Transcrição gerada por IA: 2 créditos por minuto de vídeo.
Análise audiovisual: 5 créditos por minuto iniciado, com mínimo de 5 por pedido.
Por exemplo: gerar por IA a transcrição de um vídeo de 50 minutos consome os 100 créditos do mês. Consultas adicionais, como metadados, têm consumo próprio.
Um primeiro teste pode ser com um vídeo público curto que você conhece. Escolha só os dados necessários, compare a saída com o original e confira os créditos consumidos antes de aumentar o volume.
A mídia precisa estar acessível publicamente. Vídeos privados, que exigem login ou assinatura e lives em andamento não são suportados.
Deixei na ficha do HUB os recursos, exemplos, documentação e limites para você avaliar:
Em que parte da sua automação você usaria dados de vídeos? Conta aqui nos comentários.