Oxylabs MCP Server

Que fait le serveur “Oxylabs” MCP ?

Le serveur Oxylabs MCP (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et le web réel, fournissant une API unifiée pour délivrer des données propres et structurées depuis n’importe quel site. En s’intégrant à l’écosystème MCP, ce serveur permet aux modèles et agents IA d’accéder, d’interroger et d’utiliser à la demande des sources de données externes. Cela permet l’extraction automatisée de données web, l’enrichissement des workflows IA avec des informations en temps réel et un accès simplifié au contenu web pour les grands modèles de langage. Le serveur Oxylabs MCP est conçu pour améliorer les workflows de développement en facilitant les interactions transparentes entre clients IA et web, le rendant précieux pour les développeurs ayant besoin d’un accès programmatique à des données complètes et en temps réel.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est mentionnée dans le contenu du dépôt accessible.

Liste des outils

Aucun server.py ni définition d’outil n’est visible dans le contenu du dépôt accessible.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Extraction de données web : permet aux développeurs de récupérer des données structurées depuis presque n’importe quel site, automatisant la collecte de données pour la recherche, l’analytique ou la veille.
• Enrichissement des workflows IA : permet aux assistants IA de compléter leurs réponses avec des données web en temps réel, augmentant la précision et la pertinence pour des tâches comme le support client ou la génération de contenu.
• Veille concurrentielle : facilite la collecte de prix concurrents, de fiches produits et de tendances sectorielles pour les analystes métiers et données.
• Agrégation de contenu : alimente les plateformes d’agrégation en collectant, normalisant et diffusant du contenu issu de multiples sources en ligne pour l’actualité, les blogs ou les forums.
• Automatisation de la recherche : aide les chercheurs à collecter de grands ensembles de données du web de manière programmatique, facilitant les analyses et études data-driven.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que les prérequis sont installés (Node.js, etc.).
2. Trouvez votre fichier de configuration (ex : windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur Oxylabs MCP à l’aide du snippet JSON suivant :

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

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en consultant le statut du serveur MCP dans Windsurf.

Claude

1. Confirmez les prérequis de la plateforme Claude.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude concerné.
3. Ajoutez la configuration du serveur Oxylabs MCP :

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

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

Cursor

1. Installez les dépendances nécessaires (Node.js, etc.).
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez la définition suivante du serveur MCP :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la connexion au serveur MCP depuis l’interface Cursor.

Cline

1. Vérifiez que les prérequis système sont installés.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez l’entrée suivante pour le serveur MCP :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur Oxylabs MCP est bien actif dans Cline.

Sécurisation des clés API :
Stockez les clés API sensibles sous forme de variables d’environnement. Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois la configuration terminée, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “oxylabs-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Entre l’aperçu et les détails disponibles, le serveur Oxylabs MCP fournit une documentation d’installation claire et un bon aperçu, mais il manque des informations visibles sur les prompts, ressources et outils dans les fichiers fournis.

Notre avis

Le serveur Oxylabs MCP est professionnellement présenté et simple à installer, avec une licence crédible et une bonne documentation. Cependant, l’absence de modèles de prompt, de définitions de ressources et d’outils le rend moins informatif pour les développeurs souhaitant comprendre pleinement ses capacités par défaut. Sur cette base, nous attribuons à ce serveur MCP une note de 4/10 pour l’exhaustivité et la préparation développeur, principalement en raison du manque de détails techniques.

Score MCP