Servidor Oxylabs MCP

¿Qué hace el Servidor “Oxylabs” MCP?

El Servidor Oxylabs MCP (Model Context Protocol) es un puente entre asistentes de IA y la web real, proporcionando una API unificada para entregar datos limpios y estructurados de cualquier sitio. Al integrarse con el ecosistema MCP, este servidor permite que modelos y agentes de IA accedan, consulten y utilicen fuentes de datos externas bajo demanda. Esto habilita tareas como la extracción automatizada de datos web, el enriquecimiento de flujos de trabajo de IA con información en vivo y el acceso simplificado a contenido web para grandes modelos de lenguaje. El Servidor Oxylabs MCP está diseñado para mejorar los flujos de desarrollo permitiendo interacciones fluidas entre clientes de IA y la web, siendo valioso para desarrolladores que necesitan acceso programático a datos completos y en tiempo real.

Lista de Prompts

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

Lista de Recursos

No se mencionan recursos MCP explícitos en el contenido accesible del repositorio.

Lista de Herramientas

No se ven server.py ni definiciones de herramientas en el contenido accesible del repositorio.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Extracción de Datos Web: Permite a los desarrolladores obtener datos estructurados de casi cualquier sitio web, automatizando la recolección de datos para investigación, análisis o monitoreo.
• Enriquecimiento de Flujos de Trabajo de IA: Permite que los asistentes de IA complementen sus respuestas con datos web en tiempo real, aumentando la precisión y relevancia en tareas como soporte al cliente o generación de contenido.
• Inteligencia de Mercado: Facilita la recopilación de precios de competidores, listados de productos y tendencias de la industria para analistas de negocios y datos.
• Agregación de Contenido: Potencia plataformas de agregación obteniendo, normalizando y sirviendo contenido de múltiples canales en línea para noticias, blogs o foros.
• Automatización de la Investigación: Ayuda a investigadores a recopilar programáticamente grandes conjuntos de datos de la web, apoyando estudios e insights basados en datos.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de cumplir con los requisitos previos (Node.js, etc.).
2. Localiza tu archivo de configuración (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Agrega el Servidor Oxylabs MCP usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica la instalación comprobando el estado del servidor MCP en Windsurf.

Claude

1. Confirma los requisitos previos de la plataforma Claude.
2. Abre el archivo de configuración correspondiente de Claude.
3. Agrega la configuración del Servidor Oxylabs MCP:

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

4. Guarda y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor está activo y accesible.

Cursor

1. Instala las dependencias necesarias (Node.js, etc.).
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta la siguiente definición del servidor MCP:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Comprueba la conexión del servidor MCP en la interfaz de Cursor.

Cline

1. Asegúrate de tener instalados los requisitos previos del sistema.
2. Edita el archivo de configuración de Cline.
3. Agrega la entrada del servidor MCP:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Cline.
5. Verifica que el Servidor Oxylabs MCP esté funcionando en Cline.

Protegiendo las claves API:
Guarda las claves API sensibles usando variables de entorno. Ejemplo:

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

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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "oxylabs-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 “oxylabs-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre el resumen y los detalles disponibles, el Servidor Oxylabs MCP proporciona instrucciones de configuración bien documentadas y una visión general clara, pero carece de detalles visibles sobre prompts, recursos y herramientas en los archivos proporcionados.

Nuestra opinión

El Servidor Oxylabs MCP está presentado profesionalmente y es fácil de configurar, con una licencia creíble y buena documentación. Sin embargo, la falta de plantillas de prompt, definiciones de recursos y descripciones de herramientas visibles lo hace menos informativo para los desarrolladores que buscan comprender todas sus capacidades de inmediato. Según lo anterior, calificaría este servidor MCP con un 4/10 en integridad y preparación para desarrolladores, principalmente por la falta de detalles técnicos.

Puntuación MCP