خادم ScrAPI MCP

ماذا يفعل خادم “ScrAPI” MCP؟

يتيح خادم ScrAPI MCP للمساعدين الذكاء الاصطناعي تجريف صفحات الويب عبر الاتصال بخدمة ScrAPI. يعمل كجسر بين عملاء الذكاء الاصطناعي والمحتوى الخارجي للويب، مما يتيح الاستخلاص التلقائي لـ HTML أو Markdown من أي موقع تقريبًا — حتى تلك المحمية باكتشاف الروبوتات أو الكابتشا أو القيود الجغرافية. هذه الأداة مفيدة لدمج بيانات الويب الفورية في سير عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها مثالية للمطورين الذين يحتاجون إلى معلومات ويب حديثة أو يصعب الوصول إليها. من خلال توفير نقاط نهاية API بسيطة، يبسط خادم ScrAPI MCP مهام مثل جمع المحتوى، واستخلاص البيانات، وإثراء السياق لنماذج اللغة، مما يعزز قدرتها على التفاعل مع بيانات الويب الحية واستخدامها في سيناريوهات التطوير والأتمتة المختلفة.

قائمة المحفزات

لا توجد قوالب محفزات مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة مدرجة في المستودع.

قائمة الأدوات

• scrape_url_html
  • يجرف موقعًا إلكترونيًا باستخدام خدمة ScrAPI ويسترجع النتيجة كـ HTML. مفيد عند الحاجة إلى تحليل متقدم أو معلومات بنيوية من محتوى ويب يصعب الوصول إليه.
• scrape_url_markdown
  • يجرف موقعًا إلكترونيًا باستخدام خدمة ScrAPI ويسترجع النتيجة كـ Markdown. مناسب عندما يكون محتوى النص للصفحة مهمًا أكثر من بنية الصفحة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• استخلاص المحتوى الآلي
  • يمكن للمطورين أتمتة عملية استخلاص محتوى HTML أو Markdown من صفحات الويب، حتى تلك المحمية بإجراءات مكافحة الروبوتات.
• إثراء البيانات لنماذج LLM
  • تعزيز استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي عبر تزويدها بمحتوى ويب حديث كسياق، مما يحسن الدقة والملاءمة.
• التحليل التنافسي والسوقي
  • جمع بيانات بسرعة من مواقع المنافسين أو مصادر السوق التي يصعب تجريفها بسبب الحواجز التقنية.
• مراقبة المحتوى
  • إعداد حلول مراقبة تسحب وتحلل التغيرات من مواقع محددة بانتظام من أجل الامتثال أو التحديثات أو تنبيهات الأخبار.
• أتمتة البحث
  • تسريع البحث الأكاديمي أو السوقي من خلال جمع المعلومات من الويب تلقائيًا وتحويلها إلى صيغ قابلة للتحليل.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات محددة لـ Windsurf في المستودع.

Claude

1. احصل على مفتاح API اختياري من https://scrapi.tech (موصى به لحدود استخدام أعلى).
2. افتح ملف claude_desktop_config.json الخاص بك.
3. أضف خادم ScrAPI MCP باستخدام إعداد Docker أدناه.
4. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude Desktop.
5. تحقق من الإعداد عبر التأكد من نجاح استخدام الأداة في واجهة Claude.

مثال JSON:

{
  "mcpServers": {
    "scrapi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "SCRAPI_API_KEY",
        "deventerprisesoftware/scrapi-mcp"
      ],
      "env": {
        "SCRAPI_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API:
ضع مفتاح API الخاص بك في قسم env كما هو موضح أعلاه بدلاً من كتابته مباشرة في الكود.

Cursor

لا توجد تعليمات محددة لـ Cursor في المستودع.

Cline

لا توجد تعليمات محددة لـ Cline في المستودع.

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعداد نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل من JSON:

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

بمجرد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “scrapi” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى الجدولَين أعلاه، فإن خادم ScrAPI MCP بسيط ومركّز وجاهز للإنتاج لوظيفته الأساسية (تجريف الويب)، لكنه يفتقر إلى ميزات MCP المتقدمة (مثل الموارد أو العينات أو الجذور) وإلى توثيق أوسع للمنصات. قيمته مرتفعة في حالات استخدام تجريف الويب، لكنها محدودة إذا كنت بحاجة إلى بدائيات MCP متقدمة أو العديد من تدفقات المحفزات.

تقييم MCP

التقييم الكلي: 6/10
يغطي خادم ScrAPI MCP أساسيات كشف الأدوات والإعداد الآمن، لكنه يفتقر إلى العمق في دعم المحفزات/الموارد وتوثيق الإعداد عبر المنصات. ممتاز لاستخدامه المحدد، لكنه ليس حل MCP “متكامل”.