Apify MCP Server-integration

Hvad gør “Apify” MCP Server?

Apify MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og Apify-platformen og gør det muligt for AI-systemer at interagere problemfrit med Apify Actors—cloud-baserede scripts til webautomatisering, dataudtræk og workflow-automatisering. Ved at eksponere Actors gennem MCP-protokollen lader denne server AI-klienter udløse, administrere og hente resultater fra Actors. Dette forbedrer udviklingsworkflows ved at muliggøre opgaver som at køre webscrapers, automatisere browserhandlinger eller orkestrere komplekse datapipelines, alt tilgængeligt via standardiserede MCP-værktøjer og -ressourcer. Serveren understøtter både HTTP (SSE) og lokale stdio-tilstande, hvilket gør den fleksibel til integration i forskellige miljøer.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i det angivne repository-indhold.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller filliste.

Liste over Værktøjer

Ingen detaljeret liste over værktøjer (såsom query_database, read_write_file, call_api eller Actor-udløsningsværktøjer) er beskrevet i filerne eller dokumentationen tilgængelig via repository-oversigten. Serveren muliggør interaktion med Apify Actors, men specifikke værktøjsnavne eller beskrivelser er ikke til stede.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Webdataudtræk: Udviklere kan udløse Apify Actors til at scrape websider og udtrække strukturerede data, hvilket automatiserer gentagne dataindsamlingstasks.
• Automatisering af Workflows: AI-klienter kan orkestrere flertrins-automatisering med Apify Actors og derved strømline forretningsprocesser eller forskningspipelines.
• Browserautomatisering: Serveren lader AI-assistenter automatisere browseropgaver såsom formularudfyldning, navigation eller test ved at bruge browserautomatiserings-Actors.
• Integration med eksterne API’er: Gennem Apify Actors kan udviklere forbinde deres AI-workflows til eksterne API’er og tjenester for problemfri dataintegration.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (typisk windsurf.config.json).
3. Tilføj Apify MCP Server med følgende JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "apify-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Verificer, at Apify MCP Server vises i MCP-serverlisten.

Sikring af API-nøgler

Eksempel:

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Åbn Claude MCP-konfigurationsfilen.
3. Tilføj Apify MCP Server-indgang:

   {
     "mcpServers": {
       "apify-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installer Node.js.
2. Rediger din Cursor MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "apify-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek, at Apify MCP Server er på listen.

Sikring af API-nøgler

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Opdater Cline MCP-server-konfigurationsfilen.
3. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "apify-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline.
5. Bekræft, at MCP-serveren fungerer.

Sikring af API-nøgler

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow 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 indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "apify-mcp": {
    "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 kapaciteter. Husk at ændre "apify-mcp" til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation tilbyder Apify MCP Server en robust bro til Apify Actors, men mangler detaljeret dokumentation om MCP-specifikke prompts, ressourcer eller værktøjsskemaer i den offentlige README og filliste. Opsætningsprocessen er veldokumenteret, og sikkerhedsbest practices er inkluderet. Som følge heraf er serveren meget praktisk for Apify-brugere, men mindre informativ for generiske MCP-integrationer.

MCP-score

Vores vurdering:
På grund af manglen på eksplicitte MCP-prompt-, ressource- og værktøjsdefinitioner, men tilstedeværelsen af gode opsætningsvejledninger og open source-licens, vurderer vi denne MCP-server til 5/10 for generel MCP-brug. Hvis dit primære behov er integration af Apify Actors i AI-workflows, er den meget nyttig; for bredere MCP-scenarier ville mere detaljeret dokumentation være gavnlig.