AgentQL MCP Server

Hvad laver “AgentQL” MCP Server?

AgentQL MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at integrere AgentQL’s avancerede dataudtræksfunktioner i AI-drevne udviklingsarbejdsgange. Ved at fungere som bro mellem AI-assistenter og webdata muliggør den problemfri udtrækning af struktureret information fra websider via tilpassede prompts. Dette giver udviklere og AI-klienter mulighed for at automatisere opgaver som webdataudtræk, kontekstindsamling og struktureret informationshentning til brug i efterfølgende applikationer eller arbejdsgange. AgentQL MCP Server er især nyttig i situationer, hvor der kræves realtids- eller on-demand-adgang til eksterne, webbaserede datasæt, og styrker AI-assistenter indenfor kodning, forskning og automatiseringsmiljøer.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i repoet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er nævnt i repoet.

Liste over Værktøjer

• extract-web-data
  Udtrækker strukturerede data fra en angivet URL. Værktøjet bruger en ‘prompt’ som en beskrivelse af dataene og felterne, der skal udtrækkes, hvilket muliggør målrettet og fleksibelt webdataudtræk.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Webdataudtræk til forskning
  Udtræk hurtigt tabeller, lister eller struktureret information fra websider for at fremskynde forskning, rapportering eller dataaggregeringsopgaver.

• Automatiseret indholdshentning
  Integrér i arbejdsgange for automatisk at hente og strukturere indhold fra specifikke URL’er som en del af en indholdspipeline eller vidensstyringssystem.

• AI-drevet arbejdsgangsautomatisering
  Gør det muligt for AI-assistenter (i værktøjer som Claude eller VS Code) at hente realtidsdata fra nettet og bruge det som kontekst til kodning, analyse eller beslutningstagning.

• Formular- og feltudtræk
  Automatisér udtrækning af nøglefelter eller formularoplysninger fra webbaserede kilder til videre behandling eller integration i databaser.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning for Windsurf er angivet i repoet.

Claude

1. Åbn Claude Desktop Indstillinger via ⌘ + , (ikke Kontoinstillinger).
2. Gå til Udvikler sidebjælkesektionen.
3. Klik på Rediger konfiguration for at åbne filen claude_desktop_config.json.
4. Tilføj AgentQL MCP Server inde i mcpServers-ordbogen i konfigurationsfilen:

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

5. Genstart appen.

Bemærk: Beskyt din API-nøgle ved at bruge miljøvariabler som vist ovenfor.

Cursor

Ingen opsætningsvejledning for Cursor er angivet i repoet.

Cline

Ingen opsætningsvejledning for Cline er angivet i repoet.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsæt dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “agentql” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

• Roots support: Ikke nævnt
• Sampling support: Ikke nævnt

Vores mening

AgentQL MCP Server er et fokuseret værktøj til webdataudtræk via MCP med simpel opsætning til Claude og VS Code. Dokumentationen er kortfattet, men mangler detaljer om prompts, ressourcer eller avancerede MCP-funktioner som roots og sampling. Dog er tilstedeværelsen af et velfungerende værktøj og klar håndtering af API-nøgler styrker. Den scorer godt på basal nytte, men kunne forbedres med mere omfattende MCP-integration og dokumentation.

MCP Score