Serveur ScrAPI MCP

Que fait le serveur “ScrAPI” MCP ?

Le serveur ScrAPI MCP permet aux assistants IA de scraper des pages web en se connectant au service ScrAPI. Il agit comme un pont entre les clients IA et le contenu web externe, permettant l’extraction automatisée de HTML ou de Markdown depuis presque n’importe quel site—même ceux protégés par la détection de bots, des captchas ou des restrictions géographiques. Cet outil est utile pour intégrer des données web en temps réel dans les workflows IA, ce qui le rend idéal pour les développeurs ayant besoin d’informations web à jour ou difficiles d’accès. En exposant des endpoints API simples, le serveur ScrAPI MCP simplifie les tâches de collecte de contenu, d’extraction de données et d’enrichissement contextuel pour les modèles de langage, renforçant leur capacité à interagir avec et exploiter des données web en direct dans divers scénarios de développement et d’automatisation.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est listée dans le dépôt.

Liste des outils

• scrape_url_html
  • Scrape un site web via le service ScrAPI et récupère le résultat au format HTML. Utile lorsque des informations de structure ou un parsing avancé sont nécessaires sur des contenus difficiles d’accès.
• scrape_url_markdown
  • Scrape un site web via le service ScrAPI et récupère le résultat au format Markdown. Adapté lorsque le contenu textuel de la page web est plus important que sa structure.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Extraction automatisée de contenu
  • Les développeurs peuvent automatiser l’extraction du contenu HTML ou Markdown depuis des pages web, même protégées par des mesures anti-bots.
• Enrichissement des données pour LLM
  • Améliorez les réponses d’un modèle IA en fournissant du contenu web à jour comme contexte, pour plus de précision et de pertinence.
• Analyse concurrentielle et de marché
  • Collectez rapidement des données sur des sites concurrents ou des sources marché difficiles à scraper à cause de barrières techniques.
• Veille de contenu
  • Mettez en place des solutions de veille qui récupèrent et analysent régulièrement les changements de certains sites pour la conformité, les mises à jour ou les alertes d’actualités.
• Automatisation de la recherche
  • Rationalisez la recherche académique ou de marché en collectant automatiquement des informations web et en les convertissant dans des formats exploitables pour l’analyse.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique pour Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Obtenez une clé API optionnelle sur https://scrapi.tech (recommandé pour des limites d’utilisation plus élevées).
2. Ouvrez votre fichier claude_desktop_config.json.
3. Ajoutez le serveur ScrAPI MCP en utilisant la configuration Docker ci-dessous.
4. Enregistrez le fichier et redémarrez Claude Desktop.
5. Vérifiez la configuration en testant l’utilisation de l’outil dans l’interface Claude.

Exemple de JSON :

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

Sécurisation des clés API :
Placez votre clé API dans la section env comme montré ci-dessus, au lieu de l’intégrer en dur dans le code.

Cursor

Aucune instruction spécifique pour Cursor n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction spécifique pour Cline n’est fournie dans le dépôt.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du 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 du MCP système, saisissez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "scrapi": {
    "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 “scrapi” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre instance MCP.

Vue d’ensemble

D’après les deux tableaux ci-dessus, le serveur ScrAPI MCP est simple, ciblé et prêt pour la production dans sa fonction principale (web scraping), mais il manque de fonctionnalités avancées MCP (comme les ressources, le sampling ou les roots) et de documentation multiplateforme. Sa valeur est élevée pour le scraping web, mais limitée si vous avez besoin de primitives MCP avancées ou de nombreux workflows de prompts.

Score MCP

Note globale : 6/10
Le serveur ScrAPI MCP couvre les bases de l’exposition d’outils et de la configuration sécurisée, mais manque de profondeur dans le support des prompts/ressources et la documentation multiplateforme. Excellent pour son usage spécifique, mais ce n’est pas une solution MCP « full-stack ».