Integración del Servidor MCP de Apify

¿Qué hace el Servidor MCP “Apify”?

El Servidor MCP de Apify (Model Context Protocol) actúa como un puente entre asistentes de IA y la plataforma Apify, permitiendo que los sistemas de IA interactúen sin problemas con los Actores de Apify—scripts en la nube para automatización web, extracción de datos y automatización de flujos. Al exponer los Actores mediante el protocolo MCP, este servidor permite a los clientes de IA activar, gestionar y recuperar resultados de los Actores. Esto mejora los flujos de desarrollo al posibilitar tareas como ejecutar scrapers web, automatizar acciones de navegador u orquestar pipelines de datos complejos, todo accesible mediante herramientas y recursos MCP estandarizados. El servidor soporta tanto modos HTTP (SSE) como stdio local, haciéndolo flexible para integración en varios entornos.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt explícitas en el contenido del repositorio proporcionado.

Lista de Recursos

No se detallan recursos MCP explícitos en la documentación o listados de archivos disponibles.

Lista de Herramientas

No se describe una lista detallada de herramientas (como query_database, read_write_file, call_api, o herramientas de activación de Actores) en los archivos o documentación disponible a través del resumen del repositorio. El servidor permite la interacción con Actores de Apify, pero no hay nombres o descripciones específicas de herramientas presentes.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Extracción de Datos Web: Los desarrolladores pueden activar Actores de Apify para raspar páginas web y extraer datos estructurados, automatizando la recolección repetitiva de datos.
• Automatización de Flujos de Trabajo: Los clientes de IA pueden orquestar automatización de múltiples pasos usando Actores de Apify, optimizando procesos de negocio o pipelines de investigación.
• Automatización de Navegador: El servidor permite a los asistentes de IA automatizar tareas de navegador, como rellenar formularios, navegación o pruebas, aprovechando Actores de automatización de navegador.
• Integración con APIs Externas: A través de Actores de Apify, los desarrolladores pueden conectar sus flujos de trabajo de IA con APIs y servicios externos, facilitando la integración de datos sin fisuras.

¿Cómo configurarlo?

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf (normalmente windsurf.config.json).
3. Agrega el Servidor MCP de Apify con el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el Servidor MCP de Apify aparezca en la lista de servidores MCP.

Protección de claves API

Ejemplo:

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

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Abre el archivo de configuración MCP de Claude.
3. Agrega la entrada del Servidor MCP de Apify:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor esté disponible.

Protección de claves API

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

Cursor

1. Instala Node.js.
2. Edita tu archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Agrega:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Verifica que el Servidor MCP de Apify esté listado.

Protección de claves API

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

Cline

1. Asegúrate de tener Node.js instalado.
2. Actualiza el archivo de configuración del servidor MCP de Cline.
3. Inserta:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Confirma que el servidor MCP esté operativo.

Protección de claves API

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "apify-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "apify-mcp" por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la documentación disponible, el Servidor MCP de Apify ofrece un puente robusto a los Actores de Apify pero carece de documentación detallada sobre prompts, recursos o esquemas de herramientas MCP en el README y lista de archivos públicos. El proceso de configuración está bien documentado y se incluyen buenas prácticas de seguridad. Como resultado, el servidor es muy práctico para usuarios de Apify, pero menos informativo para integraciones MCP genéricas.

Puntuación MCP

Nuestra opinión:
Dada la falta de definiciones explícitas de prompts, recursos y herramientas MCP, pero la presencia de buena documentación de configuración y una licencia open source, calificaríamos este servidor MCP con 5/10 para uso general MCP. Si tu necesidad principal es integrar Actores de Apify en flujos de trabajo de IA, es muy útil; para escenarios MCP más amplios, una documentación más detallada sería beneficiosa.