Oxylabs MCP Server

Hvad gør “Oxylabs” MCP Server?

Oxylabs MCP (Model Context Protocol) Server er en bro mellem AI-assistenter og det virkelige web, som leverer et samlet API til at levere rene, strukturerede data fra enhver side. Ved at integrere med MCP-økosystemet gør denne server det muligt for AI-modeller og -agenter at tilgå, forespørge og udnytte eksterne datakilder efter behov. Dette muliggør opgaver som automatiseret webdataudtrækning, berigelse af AI-arbejdsgange med liveinformation og forenklet adgang til webindhold for store sprogmodeller. Oxylabs MCP Server er designet til at forbedre udviklingsarbejdsgange ved at muliggøre problemfri interaktioner mellem AI-klienter og internettet, hvilket gør den værdifuld for udviklere, der har behov for programmatisk adgang til omfattende, realtidsdata.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i det tilgængelige repository-indhold.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er nævnt i det tilgængelige repository-indhold.

Liste over Værktøjer

Ingen server.py eller værktøjsdefinitioner er synlige i det tilgængelige repository-indhold.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Webdataudtrækning: Gør det muligt for udviklere at hente strukturerede data fra næsten enhver hjemmeside, og automatisere dataindsamling til forskning, analyse eller overvågning.
• Berigelse af AI-arbejdsgange: Giver AI-assistenter mulighed for at supplere deres svar med webdata i realtid, hvilket øger nøjagtigheden og relevansen i opgaver som kundesupport eller indholdsgenerering.
• Markedsintelligens: Letter indsamling af konkurrentpriser, produktlister og branchens tendenser for forretnings- og dataanalytikere.
• Indholdsaggregering: Understøtter aggregeringsplatforme ved at indsamle, normalisere og levere indhold fra flere onlinekanaler til nyheder, blogs eller fora.
• Forskning Automatisering: Hjælper forskere med programmatisk at indsamle store datasæt fra internettet, hvilket understøtter datadrevne indsigter og studier.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at forudsætningerne er opfyldt (Node.js osv.).
2. Find din konfigurationsfil (f.eks. windsurf.config.json).
3. Tilføj Oxylabs MCP Server ved at bruge følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at tjekke MCP-serverstatus i Windsurf.

Claude

1. Bekræft Claudes platformforudsætninger.
2. Åbn den relevante Claude-konfigurationsfil.
3. Tilføj Oxylabs MCP Server-konfigurationen:

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

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

Cursor

1. Installer de nødvendige afhængigheder (Node.js osv.).
2. Åbn Cursors konfigurationsfil.
3. Indsæt følgende MCP-serverdefinition:

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

4. Gem ændringerne og genstart Cursor.
5. Tjek MCP-serverforbindelsen i Cursor UI.

Cline

1. Sørg for at systemforudsætningerne er installeret.
2. Redigér Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj MCP-serverposten:

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

4. Gem filen og genstart Cline.
5. Verificér at Oxylabs MCP Server kører i Cline.

Sikring af API-nøgler:
Gem følsomme API-nøgler som miljøvariabler. Eksempel:

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

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 sektionen for system-MCP-konfiguration indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "oxylabs-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 “oxylabs-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem oversigten og de tilgængelige detaljer leverer Oxylabs MCP Server veldokumenterede opsætningsinstruktioner og en klar oversigt, men mangler synlige detaljer om prompts, ressourcer og værktøjer i de leverede filer.

Vores vurdering

Oxylabs MCP Server er professionelt præsenteret og nem at sætte op, med en troværdig licens og god dokumentation. Dog gør manglen på synlige promptskabeloner, ressourcebeskrivelser og værktøjsbeskrivelser det mindre informativt for udviklere, der ønsker at forstå dets fulde muligheder ud-af-boksen. Baseret på ovenstående vil jeg vurdere denne MCP-server til 4/10 for fuldstændighed og udviklerparathed, primært pga. manglende tekniske detaljer.

MCP Score