ScrAPI MCP Server

ScrAPI MCP Server

MCP Server Web Scraping FlowHunt AI Integration

Co dělá “ScrAPI” MCP Server?

ScrAPI MCP Server umožňuje AI asistentům získávat webové stránky připojením ke službě ScrAPI. Funguje jako most mezi AI klienty a externím webovým obsahem a umožňuje automatizované získávání HTML nebo Markdownu z téměř jakéhokoliv webu – i těch chráněných detekcí botů, captchou či geolokačními omezeními. Tento nástroj se hodí pro integraci webových dat v reálném čase do AI workflow, což je ideální pro vývojáře, kteří potřebují aktuální nebo obtížně dostupné webové informace. Díky zpřístupnění jednoduchých API endpointů ScrAPI MCP Server zjednodušuje úlohy jako sběr obsahu, získávání dat a obohacení kontextu pro jazykové modely a posiluje jejich schopnost pracovat s aktuálními webovými daty v různých scénářích vývoje a automatizace.

Seznam Promptů

V repozitáři nejsou zmíněny žádné šablony promptů.

Seznam Zdroje

V repozitáři nejsou uvedeny žádné explicitní zdroje.

Seznam Nástrojů

  • scrape_url_html
    • Scrapuje webovou stránku pomocí služby ScrAPI a výsledek vrací jako HTML. Užitečné, když potřebujete pokročilé parsování nebo strukturální informace z obtížně dostupného webového obsahu.
  • scrape_url_markdown
    • Scrapuje webovou stránku pomocí služby ScrAPI a výsledek vrací jako Markdown. Vhodné v případě, že je důležitý textový obsah stránky a ne její struktura.

Scénáře použití tohoto MCP Serveru

  • Automatizovaná extrakce obsahu
    • Vývojáři mohou automatizovat získávání HTML nebo Markdown obsahu z webových stránek – i těch chráněných proti botům.
  • Obohacení dat pro LLM
    • Zlepšete odpovědi AI modelů tím, že jim dodáte aktuální webový obsah jako kontext a zvýšíte tak jejich přesnost a relevanci.
  • Konkurenční a tržní analýza
    • Rychle získávejte data z konkurenčních nebo tržních webů, které jsou jinak těžko scrapovatelné kvůli technickým bariérám.
  • Monitoring obsahu
    • Nastavte monitoring, který pravidelně stahuje a analyzuje změny na konkrétních webech kvůli souladu, aktualizacím nebo upozorněním na novinky.
  • Automatizace výzkumu
    • Zefektivněte akademický nebo tržní výzkum programovým sběrem webových informací a jejich převodem do použitelných formátů pro analýzu.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny specifické instrukce pro Windsurf.

Claude

  1. Získejte volitelný API klíč z https://scrapi.tech (doporučeno pro vyšší limity využití).
  2. Otevřete soubor claude_desktop_config.json.
  3. Přidejte ScrAPI MCP Server pomocí níže uvedené Docker konfigurace.
  4. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop.
  5. Ověřte nastavení tím, že zkontrolujete úspěšné použití nástroje v rozhraní Claude.

Příklad JSON:

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

Zabezpečení API klíčů:
Umístěte svůj API klíč do sekce env dle výše uvedeného příkladu místo jeho přímého vložení do kódu.

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny specifické instrukce pro Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny specifické instrukce pro Cline.

Jak tento MCP použít uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a jejím propojením s vaším AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON tvaru:

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

Po nastavení může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “scrapi” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho vlastního MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
Přehled
Seznam PromptůV repozitáři nebyly nalezeny žádné šablony promptů
Seznam ZdrojeŽádné zdroje nejsou uvedeny
Seznam Nástrojůscrape_url_html, scrape_url_markdown
Zabezpečení API klíčůpřes env v JSON konfiguraci
Podpora vzorkování (méně důležité pro hodnocení)Není zmíněno

Na základě výše uvedených tabulek je ScrAPI MCP server jednoduchý, zaměřený a připravený pro produkční nasazení v rámci své hlavní funkce (web scraping), ale postrádá pokročilé MCP funkce (jako zdroje, vzorkování nebo roots) a širší dokumentaci pro platformy. Jeho hodnota je vysoká pro použití při web scrapingu, ale omezená, pokud potřebujete pokročilé MCP prvky nebo mnoho prompt workflow.


MCP Skóre

Má LICENSE✅ (MIT)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků1
Počet Hvězdiček4

Celkové hodnocení: 6/10
ScrAPI MCP Server pokrývá základy zpřístupnění nástrojů a bezpečného nastavení, ale postrádá hloubku v podpoře promptů/zdrojů a dokumentaci k nastavení napříč platformami. Skvělý pro specifické použití, ale není to „full-stack“ MCP řešení.

Často kladené otázky

Co je ScrAPI MCP Server?

ScrAPI MCP Server propojuje AI klienty se službou ScrAPI pro web scraping a umožňuje automatizované získávání HTML nebo Markdownu z prakticky jakéhokoliv webu – i těch chráněných detekcí botů nebo captchou.

Jaké nástroje ScrAPI MCP Server poskytuje?

Zpřístupňuje dva hlavní nástroje: `scrape_url_html` pro získávání webových stránek jako HTML a `scrape_url_markdown` pro získávání obsahu jako Markdown.

Jaké jsou běžné scénáře použití tohoto MCP serveru?

ScrAPI MCP Server je ideální pro automatizovanou extrakci obsahu, obohacení dat pro LLM, konkurenční analýzu, monitoring obsahu a automatizaci výzkumu – obzvláště tam, kde tradiční scrapy selhávají kvůli bezpečnostním bariérám.

Jak zabezpečím svůj ScrAPI API klíč?

Uchovávejte svůj API klíč vždy v sekci `env` v konfiguraci MCP serveru, ne přímo v kódu. Tím chráníte klíč před nechtěným zveřejněním.

Je ScrAPI MCP Server připravený pro produkční nasazení?

Je zaměřený a spolehlivý pro použití v oblasti web scrapingu se zabezpečeným nastavením a zpřístupněním nástrojů. Nicméně postrádá pokročilé MCP funkce jako podporu promptů nebo zdrojů.

Lze ScrAPI MCP Server použít s FlowHunt?

Ano! Stačí přidat MCP komponentu do vašeho workflow ve FlowHunt, nakonfigurovat ji údaji o ScrAPI serveru a vaši AI agenti mohou nově přistupovat k aktuálním webovým datům v rámci svých toků.

Integrujte ScrAPI MCP Server s FlowHunt

Posilte své AI workflow aktuálními a dostupnými webovými daty – bez ohledu na úroveň ochrany webu. Začněte používat ScrAPI MCP Server s FlowHunt ještě dnes.

Zjistit více

Scrapling Fetch MCP Server
Scrapling Fetch MCP Server

Scrapling Fetch MCP Server

Scrapling Fetch MCP Server umožňuje AI asistentům a chatbotům přistupovat k textovému a HTML obsahu z webových stránek s ochranou proti botům, což umožňuje získ...

3 min čtení
MCP Server Web Scraping +4
Puppeteer Vision MCP Server
Puppeteer Vision MCP Server

Puppeteer Vision MCP Server

Puppeteer Vision MCP Server umožňuje AI asistentům stahovat a převádět webové stránky do formátu Markdown pomocí pokročilé AI interakce, která zvládá i překážky...

5 min čtení
Web Scraping AI +6
Jakýkoliv OpenAPI MCP Server
Jakýkoliv OpenAPI MCP Server

Jakýkoliv OpenAPI MCP Server

Propojte AI asistenty jako Claude s jakýmkoli API využívajícím OpenAPI (Swagger) specifikaci. Jakýkoliv OpenAPI MCP Server umožňuje sémantické objevování endpoi...

4 min čtení
AI MCP Server +4