ScrAPI MCP Server

Hvad gør “ScrAPI” MCP Server?

ScrAPI MCP Server gør det muligt for AI-assistenter at scrape websider ved at forbinde til ScrAPI-tjenesten. Den fungerer som en bro mellem AI-klienter og eksternt webindhold og muliggør automatiseret udtrækning af HTML eller Markdown fra stort set enhver hjemmeside – selv dem, der er beskyttet af bot-detektion, captchas eller geografiske restriktioner. Dette værktøj er nyttigt til at integrere realtids webdata i AI-workflows, hvilket gør det ideelt for udviklere, der har brug for opdateret eller svært tilgængelig webinformation. Ved at eksponere simple API-endpoints forenkler ScrAPI MCP Server opgaver som indsamling af indhold, dataudtrækning og kontekstberigelse for sprogmodeller, hvilket forbedrer deres evne til at interagere med og udnytte live webdata i forskellige udviklings- og automatiseringsscenarier.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repositoriet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er opført i repositoriet.

Liste over Værktøjer

• scrape_url_html
  • Scraper et website ved hjælp af ScrAPI-tjenesten og henter resultatet som HTML. Nyttigt, når avanceret parsing eller strukturel information er nødvendig fra webindhold, der er svært at tilgå.
• scrape_url_markdown
  • Scraper et website ved hjælp af ScrAPI-tjenesten og henter resultatet som Markdown. Velegnet når tekstindholdet på websiden er vigtigt, snarere end dens struktur.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Automatiseret Indholdsudtrækning
  • Udviklere kan automatisere processen med at udtrække enten HTML- eller Markdown-indhold fra websider, selv dem der er beskyttet af anti-bot-foranstaltninger.
• Data-berigelse for LLMs
  • Forbedr AI-modellers svar ved at levere opdateret webindhold som kontekst, hvilket øger nøjagtighed og relevans.
• Konkurrent- og Markedsanalyse
  • Indsaml hurtigt data fra konkurrenters sider eller markedskilder, som ellers er udfordrende at scrape pga. tekniske barrierer.
• Indholdsovervågning
  • Opsæt overvågningsløsninger, der regelmæssigt henter og analyserer ændringer fra specifikke hjemmesider til compliance, opdateringer eller nyhedsalarmer.
• Forskningsautomatisering
  • Strømlin akademisk eller markedsresearch ved programmatisk at indsamle webbaseret information og konvertere den til brugbare formater til analyse.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen specifikke instruktioner for Windsurf er angivet i repositoriet.

Claude

1. Hent en valgfri API-nøgle fra https://scrapi.tech (anbefales for højere brugsgrænser).
2. Åbn din claude_desktop_config.json fil.
3. Tilføj ScrAPI MCP Server ved hjælp af Docker-konfigurationen nedenfor.
4. Gem filen og genstart Claude Desktop.
5. Bekræft opsætningen ved at tjekke for succesfuld værktøjsbrug i Claude-grænsefladen.

Eksempel på JSON:

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

Sikring af API-nøgler:
Placer din API-nøgle i env-sektionen som vist ovenfor i stedet for at hardcode den.

Cursor

Ingen specifikke instruktioner for Cursor er angivet i repositoriet.

Cline

Ingen specifikke instruktioner for Cline er angivet i repositoriet.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

{
  "scrapi": {
    "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 egenskaber. Husk at ændre “scrapi” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Baseret på de to tabeller ovenfor er ScrAPI MCP server enkel, fokuseret og klar til produktion for sin kernefunktion (web scraping), men mangler avancerede MCP-funktioner (såsom ressourcer, sampling eller roots) og bredere platformdokumentation. Dens værdi er høj for web scraping-brugsscenarier, men begrænset hvis du har brug for avancerede MCP-primitiver eller mange prompt-workflows.

MCP Score

Samlet vurdering: 6/10
ScrAPI MCP Server dækker det grundlæggende i værktøjseksponering og sikker opsætning, men mangler dybde i prompt-/ressource-support og dokumentation for opsætning på tværs af platforme. Fremragende til sit specifikke formål, men ikke en “full-stack” MCP-løsning.