Co dělá “AgentQL” MCP Server?

AgentQL MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro integraci pokročilých schopností extrakce dat služby AgentQL do workflow poháněných umělou inteligencí. Funguje jako most mezi AI asistenty a webovými daty a umožňuje bezproblémovou extrakci strukturovaných informací z webových stránek pomocí přizpůsobitelných promptů. To umožňuje vývojářům a AI klientům automatizovat úlohy, jako je extrakce webových dat, shromažďování kontextu a získávání strukturovaných informací pro použití v dalších aplikacích nebo workflow. AgentQL MCP Server je obzvlášť užitečný tam, kde je potřeba v reálném čase nebo na vyžádání přistupovat k externím webovým datovým sadám, a posiluje tak možnosti a flexibilitu AI asistentů v programování, výzkumu a automatizačních prostředích.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• extract-web-data
  Extrahuje strukturovaná data ze zadané URL. Nástroj využívá ‘prompt’ jako popis dat a polí k extrakci, což umožňuje cílenou a flexibilní extrakci webových dat.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Extrakce webových dat pro výzkum
  Rychle extrahujte tabulky, seznamy nebo strukturované informace z webových stránek a urychlete tak výzkum, reportování či úlohy agregace dat.

• Automatizovaný sběr obsahu
  Integrujte do svých workflow pro automatické získávání a strukturování obsahu z konkrétních URL jako součást obsahu pipeline nebo systému pro správu znalostí.

• AI-poháněná automatizace workflow
  Umožněte AI asistentům (například v nástrojích jako Claude nebo VS Code) získávat v reálném čase data z webu a používat je jako kontext pro programování, analýzu nebo rozhodovací procesy.

• Extrakce formulářů a polí
  Automatizujte extrakci klíčových polí nebo dat z formulářů z webových zdrojů pro další zpracování nebo integraci do databází.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce k nastavení pro Windsurf.

Claude

1. Otevřete Nastavení Claude Desktop pomocí ⌘ + , (nejedná se o Nastavení účtu).
2. Přejděte do postranní nabídky Vývojář.
3. Klikněte na Upravit konfiguraci pro otevření souboru claude_desktop_config.json.
4. Přidejte AgentQL MCP Server do slovníku mcpServers v konfiguračním souboru:

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

5. Restartujte aplikaci.

Poznámka: API klíč zabezpečte pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše.

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce k nastavení pro Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce k nastavení pro Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. V sekci systémových MCP konfigurací vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Jakmile je nakonfigurováno, může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “agentql” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho vlastního MCP serveru.

Přehled

• Podpora roots: Není zmíněno
• Podpora sampling: Není zmíněno

Náš názor

AgentQL MCP Server je specializovaný nástroj na extrakci webových dat přes MCP s jednoduchým nastavením pro Claude a VS Code. Dokumentace je stručná, ale postrádá detaily ohledně promptů, zdrojů či pokročilých MCP funkcí jako roots a sampling. Přesto je výhodou existence funkčního nástroje a jasné zacházení s API klíčem. Hodnotíme jej kladně pro základní využití, potenciál ke zlepšení spočívá v širší MCP integraci a dokumentaci.

MCP hodnocení