خادم AgentQL MCP

ماذا يفعل خادم “AgentQL” MCP؟

خادم AgentQL MCP هو خادم لبروتوكول سياق النماذج (MCP) صُمم لدمج قدرات AgentQL المتقدمة لاستخراج البيانات في تدفقات تطوير الذكاء الاصطناعي. من خلال العمل كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وبيانات الويب، يتيح استخراج المعلومات المنظمة من صفحات الويب بسهولة باستخدام مطالبات قابلة للتخصيص. يمكّن هذا المطورين وعملاء الذكاء الاصطناعي من أتمتة مهام مثل استخراج بيانات الويب، جمع السياق، واسترجاع المعلومات المنظمة لاستخدامها في التطبيقات أو تدفقات العمل اللاحقة. يُعد خادم AgentQL MCP مفيداً بشكل خاص في السيناريوهات التي تتطلب وصولاً فورياً أو حسب الطلب إلى مجموعات بيانات خارجية قائمة على الويب، مما يعزز قوة ومرونة مساعدي الذكاء الاصطناعي في بيئات البرمجة، البحث، والأتمتة.

قائمة المطالبات

لا توجد قوالب مطالبات مذكورة بشكل صريح في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد مذكورة بشكل صريح في المستودع.

قائمة الأدوات

• extract-web-data
  يستخرج بيانات منظمة من عنوان URL محدد. تستخدم الأداة “مطالبة” كوصف للبيانات والحقول المراد استخراجها، مما يمكّن من استخراج بيانات ويب موجه ومرن.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• استخراج بيانات الويب للبحث
  استخراج الجداول أو القوائم أو المعلومات المنظمة بسرعة من صفحات الويب لتسريع مهام البحث، التقارير، أو تجميع البيانات.

• جمع المحتوى بشكل آلي
  دمجه في تدفقات العمل لاسترجاع وتنظيم المحتوى تلقائياً من عناوين URL محددة كجزء من خط أنابيب المحتوى أو نظام إدارة المعرفة.

• أتمتة تدفقات العمل بالذكاء الاصطناعي
  تمكين مساعدي الذكاء الاصطناعي (في أدوات مثل Claude أو VS Code) من جلب بيانات فورية من الويب واستخدامها كسياق للبرمجة أو التحليل أو اتخاذ القرار.

• استخراج النماذج والحقول
  أتمتة استخراج الحقول الرئيسية أو بيانات النماذج من مصادر عبر الويب لمزيد من المعالجة أو التكامل مع قواعد البيانات.

كيفية إعداده

Windsurf

لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Windsurf في المستودع.

Claude

1. افتح الإعدادات في Claude Desktop عبر ⌘ + , (ليست إعدادات الحساب).
2. انتقل إلى قسم المطور في الشريط الجانبي.
3. اضغط على تحرير الإعدادات لفتح ملف claude_desktop_config.json.
4. أضف خادم AgentQL MCP داخل قاموس mcpServers في ملف الإعدادات:

   {
     "mcpServers": {
       "agentql": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "agentql-mcp"],
         "env": {
           "AGENTQL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل التطبيق.

ملاحظة: قم بتأمين مفتاح API الخاص بك باستخدام متغيرات البيئة كما هو موضح أعلاه.

Cursor

لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Cursor في المستودع.

Cline

لم يتم توفير تعليمات إعداد لـ Cline في المستودع.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام، أدخل تفاصيل خادم MCP باستخدام هذا التنسيق لـ JSON:

{
  "agentql": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا الـ MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “agentql” إلى اسم خادم MCP الفعلي واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

• دعم الجذور: غير مذكور
• دعم العينات: غير مذكور

رأينا

يعد خادم AgentQL MCP أداة مركزة لاستخراج بيانات الويب عبر MCP مع إعداد بسيط لـ Claude وVS Code. التوثيق موجز لكنه يفتقر للتفاصيل حول المطالبات والموارد أو ميزات MCP المتقدمة مثل الجذور والعينات. ومع ذلك، فإن توفر أداة عملية وآلية واضحة للتعامل مع مفتاح API يعتبر من نقاط القوة. يحصل على تقييم جيد من حيث الفائدة الأساسية، ويمكن تحسينه من خلال تكامل MCP أشمل وتوثيق أفضل.

تقييم MCP