Web, medios y documentación
Todas las demás áreas de la conexión entran en tu cuenta — tus registros, tus agentes, tus
memorias. Estas tres miran hacia afuera. Son la caja de herramientas propia del asistente:
atornillada al banco de trabajo, idéntica para todos, de nadie en particular. Un metro no pertenece a
la casa que estás midiendo, y web.search no pertenece a tus datos.
Todo lo de esta página se ejecuta con nirvai_execute bajo las áreas web, media y docs. Lee
primero la referencia MCP si la gramática de alias te resulta nueva.
Los verbos
| Verbo | Permiso | Qué hace |
|---|---|---|
web.search | run | Busca en la web abierta y devuelve resultados ordenados. |
web.fetch | run | Lee una página entera, como texto. |
media.image | run | Genera una imagen a partir de una descripción escrita. |
media.image_edit | run | Edita o combina imágenes que ya existen. |
docs.search | read | Encuentra la página correcta en la documentación oficial de Nirvai. |
docs.read | read | Carga una página de documentación completa, con su enlace público. |
docs.index | read | Obtiene un mapa de todo el sitio de documentación. |
Son verbos fijos, no cosas que tú tengas. Nunca aparecen en nirvai_list_resources — no hay nada
que descubrir, porque toda cuenta recibe exactamente estos siete.
Publicar en Meta, abrir un issue en GitHub, enviar por un canal — esas son tus herramientas
guardadas, en Herramientas y conexiones. web y media son solo los
cuatro verbos integrados de arriba.
Web: buscar y después leer
web.search recibe un query y devuelve resultados ordenados — título, enlace y fragmento cada uno.
search_type elige el tipo de búsqueda (search, news, images, shopping, places, maps,
scholar), num cuántos resultados, date_filter qué tan recientes (all, o una ventana como
qdr:w para la última semana) y location desde qué país o ciudad buscar.
web.fetch recibe una sola url y devuelve el texto legible de esa página. Un enlace de YouTube
devuelve la transcripción en vez del armazón de la página.
La combinación es lo importante: la búsqueda dice qué página vale la pena leer, y fetch es lo que
de verdad la lee. Una respuesta armada solo con fragmentos es una respuesta armada con titulares.
Medios: generar y editar
media.image necesita un prompt y acepta aspect_ratio (1:1 si no dices otra cosa) y
output_format (png, jpeg, webp). media.image_edit necesita un prompt más image_urls —
hasta cuatro imágenes para editar o combinar, ya sea como enlaces públicos o como identificadores de
nirvai_transfer_file.
Nunca pasas un modelo. El correcto se elige por ti, y mejora sin que tú cambies nada.
Cada generación es una ejecución real. Un buen asistente produce dos o tres y elige una, en vez de sacar veinte variaciones camino a una imagen de cabecera.
Documentación: el manual del propio producto
docs.* consulta este sitio de documentación — las páginas que estás leyendo ahora mismo. Es la
única área que no toca nada tuyo: documentación pública del producto, de solo lectura, y sin
sesión.
Existe para que tu asistente responda desde lo que Nirvai hace hoy, y no desde lo que recuerda a
medias. El comando /nirvai:help es exactamente esto, empaquetado: buscar, leer, responder y citar
la página.
Busca con palabras clave cortas, no con una frase — el orden es por palabras clave, así que
whatsapp channel encuentra la página mientras que "cómo conecto WhatsApp a un agente" se
dispersa. Después docs.read recibe un path de esos resultados y devuelve la página completa más
la url pública para citarla. docs.index devuelve el mapa del sitio cuando tu asistente prefiere
mirar el índice antes que buscar.
Ejemplos
Investigar una empresa y después anotarlo. Busca candidatas, lee la que importa y solo entonces toca tu base de datos:
nirvai_execute(
alias = "web.search",
args = { query: "Acme Corp funding round", search_type: "news", date_filter: "qdr:y" },
description = "Find recent news about Acme's funding"
)
nirvai_execute(
alias = "web.fetch",
args = { url: "https://example.com/acme-series-b" },
description = "Read the Series B announcement in full"
)
Crear una imagen de cabecera para un boletín:
nirvai_execute(
alias = "media.image",
args = { prompt: "A quiet desk at sunrise, warm light, editorial photography",
aspect_ratio: "16:9", output_format: "png" },
description = "Generate the header image for issue #1"
)
Verificar el producto antes de prometerlo. Cuando tu asistente no está seguro de si Nirvai soporta algo, lo consulta en vez de adivinar:
nirvai_execute(alias = "docs.search", args = { query: "kanban view" },
description = "Find the docs page on board views")
nirvai_execute(alias = "docs.read", args = { path: "/databases/views" },
description = "Read the views page before answering")
Límites y garantías
- Los resultados son acotados. Una imagen generada vuelve como un enlace que puedes abrir y una página descargada como texto acotado — nunca bytes crudos pegados en tu chat. Los resultados grandes devuelven un resumen más un identificador con el que tu asistente puede pedir el contenido completo.
docs.*no necesita sesión ni acceso a tus datos. Es documentación pública, solo permisoread, y funciona incluso antes de que hayas creado nada en Nirvai.web.*ymedia.*necesitanrun. Ejecutan algo, así que un token de soloreadse rechaza — de forma limpia y explicando por qué.- Nada de esto escribe en tu cuenta. Buscar, leer y generar producen resultados; no crean registros, herramientas ni archivos en Nirvai salvo que una acción aparte lo haga después.
- Nunca hay nombres de modelos. La generación de imágenes y la búsqueda se eligen y ajustan del lado de Nirvai; no hay un argumento de modelo que equivocar, ni una versión que tu asistente tenga que fijar.
- Todo sigue quedando en el feed. Cada llamada lleva su
description, así que en el Feed de Actividad ves "Read the Series B announcement in full" — no una URL suelta.