Intégration du serveur Apify MCP

Que fait le serveur “Apify” MCP ?

Le serveur Apify MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et la plateforme Apify, permettant aux systèmes d’IA d’interagir de façon transparente avec les Acteurs Apify—scripts cloud pour l’automatisation web, l’extraction de données et l’automatisation de flux de travail. En exposant les Acteurs via le protocole MCP, ce serveur permet aux clients IA de déclencher, gérer et récupérer les résultats des Acteurs. Cela améliore les flux de développement en permettant des tâches telles que l’exécution de web scrapers, l’automatisation de tâches navigateur, ou l’orchestration de pipelines de données complexes, le tout accessible via des outils MCP standardisés. Le serveur prend en charge les modes HTTP (SSE) et stdio local, offrant une flexibilité d’intégration dans divers environnements.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le contenu du dépôt fourni.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est détaillée dans la documentation ou les fichiers disponibles.

Liste des outils

Aucune liste détaillée d’outils (tels que query_database, read_write_file, call_api, ou outils de déclenchement d’Acteur) n’est décrite dans les fichiers ou la documentation accessible via l’aperçu du dépôt. Le serveur permet l’interaction avec les Acteurs Apify, mais aucun nom ou description d’outil spécifique n’est présent.

Cas d’usages de ce serveur MCP

• Extraction de données web : Les développeurs peuvent déclencher des Acteurs Apify pour extraire des pages web et des données structurées, automatisant ainsi la collecte répétitive de données.
• Automatisation de workflows : Les clients IA peuvent orchestrer une automatisation en plusieurs étapes grâce aux Acteurs Apify, rationalisant les processus métiers ou les pipelines de recherche.
• Automatisation du navigateur : Le serveur permet aux assistants IA d’automatiser des tâches navigateur, comme le remplissage de formulaires, la navigation ou les tests, en s’appuyant sur les Acteurs d’automatisation du navigateur.
• Intégration avec des API externes : Via les Acteurs Apify, les développeurs peuvent connecter leurs flux de travail IA à des API et services externes, facilitant une intégration de données transparente.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur Apify MCP avec ce bloc JSON :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur Apify MCP apparaît dans la liste des serveurs MCP.

Sécurisation des clés API

Exemple :

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

Claude

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude MCP.
3. Ajoutez l’entrée serveur Apify MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur est disponible.

Sécurisation des clés API

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

Cursor

1. Installez Node.js.
2. Modifiez votre fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur Apify MCP est listé.

Sécurisation des clés API

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

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Mettez à jour le fichier de configuration serveur MCP de Cline.
3. Insérez :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Confirmez que le serveur MCP est opérationnel.

Sécurisation des clés API

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "apify-mcp" par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Sur la base de la documentation disponible, le serveur Apify MCP fournit un pont robuste vers les Acteurs Apify mais manque de documentation détaillée sur les prompts MCP, ressources ou schémas d’outils dans le README et la liste de fichiers publics. Le processus de configuration est bien documenté et les bonnes pratiques de sécurité sont incluses. Le serveur est donc très pratique pour les utilisateurs d’Apify, mais moins informatif pour des intégrations MCP génériques.

Score MCP

Notre avis :
Compte tenu de l’absence de définitions explicites de prompt, ressource ou outil MCP, mais de la présence d’une bonne documentation de configuration et d’une licence open source, nous attribuons à ce serveur MCP la note de 5/10 pour un usage MCP général. Si votre besoin principal est d’intégrer les Acteurs Apify dans des workflows IA, il est très utile ; pour des scénarios MCP plus larges, une documentation plus détaillée serait souhaitable.