Oxylabs MCP Server

Oxylabs MCP Server

Oxylabs MCP Server propojuje AI s webem a umožňuje spolehlivou, strukturovanou extrakci dat a obohacení AI workflow v reálném čase.

Co dělá “Oxylabs” MCP Server?

Oxylabs MCP (Model Context Protocol) Server je most mezi AI asistenty a reálným webem, poskytuje jednotné API pro doručování čistých, strukturovaných dat z jakéhokoliv webu. Díky integraci do ekosystému MCP umožňuje tento server AI modelům a agentům přistupovat k externím datovým zdrojům, dotazovat je a využívat je na vyžádání. To umožňuje úlohy jako je automatizovaná extrakce webových dat, obohacení AI workflow aktuálními informacemi a snadný přístup k webovému obsahu pro velké jazykové modely. Oxylabs MCP Server je navržen pro zefektivnění vývojářských workflow tím, že umožňuje bezproblémovou interakci mezi AI klienty a webem, což je cenné pro vývojáře, kteří potřebují programový přístup ke komplexním, aktuálním datům.

Seznam promptů

V dostupném obsahu repozitáře nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupném obsahu repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupném obsahu repozitáře nejsou viditelné žádné definice server.py nebo nástrojů.

Případy použití tohoto MCP serveru

  • Extrakce webových dat: Umožňuje vývojářům získávat strukturovaná data z téměř jakékoliv webové stránky a automatizovat sběr dat pro výzkum, analýzu či monitoring.
  • Obohacení AI workflow: AI asistenti mohou doplňovat své odpovědi daty z webu v reálném čase, což zvyšuje přesnost a relevanci například v zákaznické podpoře nebo při generování obsahu.
  • Market intelligence: Usnadňuje sběr konkurenčních cen, produktových listingů a oborových trendů pro firmy a datové analytiky.
  • Agregace obsahu: Pohání agregační platformy získáváním, normalizací a poskytováním obsahu z více online kanálů pro zpravodajství, blogy nebo diskusní fóra.
  • Automatizace výzkumu: Pomáhá výzkumníkům programově sbírat velké datové sady z webu a podporovat tak data-driven analýzy a studie.

Jak to nastavit

Windsurf

  1. Zajistěte splnění všech požadavků (Node.js, atd.).
  2. Najděte svůj konfigurační soubor (například windsurf.config.json).
  3. Přidejte Oxylabs MCP Server pomocí následujícího JSON úseku:
    {
      "mcpServers": {
        "oxylabs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte nastavení kontrolou stavu MCP serveru ve Windsurf.

Claude

  1. Zkontrolujte požadavky pro platformu Claude.
  2. Otevřete odpovídající konfigurační soubor Claude.
  3. Přidejte konfiguraci Oxylabs MCP Serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "oxylabs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Claude.
  5. Ověřte, že je server aktivní a dostupný.

Cursor

  1. Nainstalujte potřebné závislosti (Node.js, atd.).
  2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
  3. Vložte následující definici MCP serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "oxylabs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte změny a restartujte Cursor.
  5. Zkontrolujte připojení k MCP serveru v rozhraní Cursor.

Cline

  1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány všechny systémové požadavky.
  2. Upravte konfigurační soubor Cline.
  3. Přidejte položku MCP serveru:
    {
      "mcpServers": {
        "oxylabs-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte soubor a restartujte Cline.
  5. Ověřte, že Oxylabs MCP Server v Cline běží.

Zabezpečení API klíčů:
Ukládejte citlivé API klíče jako proměnné prostředí. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "oxylabs-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"],
      "env": {
        "OXYLABS_API_KEY": "${OXYLABS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OXYLABS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "oxylabs-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude váš AI agent moci tento MCP používat jako nástroj a bude mít přístup ke všem jeho funkcím a možnostem. Nezapomeňte změnit “oxylabs-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastním URL serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetail/poznámky
PřehledPřehled z README.md
Seznam PromptůNebyly nalezeny šablony promptů
Seznam ZdrojeNejsou explicitně uvedeny zdroje
Seznam NástrojůNejsou viditelné definice nástrojů
Zabezpečení API klíčůNávod k nastavení obsahuje příklad s env
Podpora vzorkování (méně důležité)Není zmíněno
Roots SupportNení zmíněno

Na základě přehledu a dostupných detailů nabízí Oxylabs MCP Server dobře zdokumentovaný postup nastavení a jasný přehled, ale v dostupných souborech chybí podrobnosti o promptech, zdrojích i nástrojích.

Náš názor

Oxylabs MCP Server je profesionálně zpracovaný a snadno nastavitelný, s důvěryhodnou licencí a kvalitní dokumentací. Nicméně absence viditelných šablon promptů, definic zdrojů a popisů nástrojů znamená, že pro vývojáře, kteří chtějí porozumět všem možnostem out-of-the-box, je méně informativní. Na základě výše uvedeného hodnotím tento MCP server 4/10 za úplnost a připravenost pro vývojáře, zejména kvůli chybějícím technickým detailům.

MCP skóre

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků10
Počet Stars39

Často kladené otázky

Co je Oxylabs MCP Server?

Oxylabs MCP Server je middleware, který umožňuje AI agentům získávat strukturovaná data v reálném čase z jakékoliv webové stránky a poskytuje čistá data pro automatizaci, výzkum a obohacení workflow.

Jaké jsou hlavní případy použití?

Klíčové případy použití zahrnují extrakci webových dat, obohacení workflow AI, market intelligence, agregaci obsahu a automatizaci výzkumu.

Jak zajistím bezpečnost svých API klíčů při nastavování?

Ukládejte své API klíče jako proměnné prostředí a odkazujte na ně v konfiguraci MCP serveru, aby citlivá data nebyla vystavena v kódu.

Mohu použít Oxylabs MCP s FlowHunt?

Ano. Přidejte komponent MCP ve FlowHunt, nakonfigurujte ji pomocí údajů o vašem Oxylabs MCP a vaši AI agenti získají přístup k webovým datům v reálném čase.

Jsou součástí i šablony promptů a MCP nástroje?

V aktuálním obsahu repozitáře nejsou viditelné žádné šablony promptů ani definice nástrojů; server poskytuje most a instrukce k nastavení.

Jaké je celkové hodnotící skóre?

MCP server skóruje 4/10 za úplnost a připravenost pro vývojáře, má dobrou dokumentaci k nastavení, ale chybí podrobnosti o promtech a nástrojích.

Vyzkoušejte Oxylabs MCP Server s FlowHunt

Odemkněte webová data v reálném čase pro své AI agenty a posuňte automatizaci na vyšší úroveň díky Oxylabs MCP Serveru.

Zjistit více

Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)
Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Integrace serveru ModelContextProtocol (MCP)

Server ModelContextProtocol (MCP) slouží jako most mezi AI agenty a externími zdroji dat, API a službami, což umožňuje uživatelům FlowHunt vytvářet kontextově o...

3 min čtení
AI Integration +4
XMind MCP Server
XMind MCP Server

XMind MCP Server

XMind MCP Server bezproblémově propojuje AI asistenty se soubory myšlenkových map XMind, což umožňuje pokročilé dotazování, extrakci a analýzu myšlenkových map ...

5 min čtení
AI Mind Mapping +5
Axiom MCP Server
Axiom MCP Server

Axiom MCP Server

Axiom MCP Server propojuje AI asistenty s datovou platformou Axiom, umožňuje dotazy APL v reálném čase, objevování datasetů a automatizaci analytiky. Přineste s...

4 min čtení
AI MCP Server +5