
Integrazione del Server ModelContextProtocol (MCP)
Il Server ModelContextProtocol (MCP) funge da ponte tra agenti AI e fonti dati esterne, API e servizi, consentendo agli utenti FlowHunt di costruire assistenti ...
Integra le solide capacità di automazione web ed estrazione dati di Apify nei tuoi flussi di lavoro AI con Apify MCP Server, disponibile per FlowHunt e altre piattaforme compatibili MCP.
L’Apify MCP (Model Context Protocol) Server agisce come ponte tra assistenti AI e la piattaforma Apify, consentendo ai sistemi AI di interagire senza soluzione di continuità con gli Apify Actors—script cloud per l’automazione web, l’estrazione dati e l’automazione dei flussi di lavoro. Espone gli Actors tramite protocollo MCP, permettendo ai client AI di attivare, gestire e recuperare risultati dagli Actors. Questo migliora i flussi di sviluppo consentendo operazioni come l’esecuzione di web scraper, l’automazione di azioni browser o l’orchestrazione di pipeline dati complesse, tutto accessibile tramite strumenti MCP standardizzati. Il server supporta sia modalità HTTP (SSE) che stdio locale, risultando flessibile per l’integrazione in diversi ambienti.
Nessun template di prompt esplicito è menzionato nei contenuti del repository fornito.
Nessuna risorsa MCP esplicita è dettagliata nella documentazione o negli elenchi di file disponibili.
Nessun elenco dettagliato di strumenti (come query_database, read_write_file, call_api o strumenti di attivazione Actor) è descritto nei file o nella documentazione disponibile tramite la panoramica del repository. Il server permette l’interazione con Apify Actors, ma nomi o descrizioni di strumenti specifici non sono presenti.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
Esempio:
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"apify-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "apify-mcp"
con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Fornita nel README |
Elenco Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt menzionato |
Elenco Risorse | ⛔ | Nessuna risorsa esplicita descritta |
Elenco Strumenti | ⛔ | Nessun elenco dettagliato di strumenti |
Protezione API Key | ✅ | Esempi di variabili d’ambiente nelle istruzioni di configurazione |
Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Nessuna menzione del supporto sampling |
Sulla base della documentazione disponibile, Apify MCP Server offre un ponte solido verso gli Apify Actors ma manca di documentazione dettagliata su prompt, risorse o schemi di strumenti MCP specifici nel README pubblico e negli elenchi di file. Il processo di configurazione è ben documentato e sono incluse le migliori pratiche di sicurezza. Di conseguenza, il server è altamente pratico per gli utenti Apify, ma meno informativo per integrazioni MCP generiche.
Ha una LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 27 |
Numero di Stelle | 236 |
La nostra opinione:
Data la mancanza di definizioni esplicite di prompt, risorse e strumenti MCP, ma la presenza di una buona documentazione di configurazione e una licenza open source, valutiamo questo MCP server 5/10 per l’uso MCP generico. Se la tua esigenza principale è integrare Apify Actors nei flussi AI, è molto utile; per scenari MCP più ampi, sarebbe utile una documentazione più dettagliata.
L'Apify MCP Server espone gli Apify Actors agli assistenti AI tramite il Model Context Protocol, abilitando web scraping automatizzato, orchestrazione dei flussi di lavoro e automazione del browser attraverso un'interfaccia standardizzata.
Conserva il tuo token API Apify in variabili d'ambiente come APIFY_TOKEN e richiamalo nella configurazione del server MCP. In questo modo mantieni le informazioni sensibili sicure e separate dal codice.
I casi d'uso comuni includono l'automazione dell'estrazione di dati web, l'orchestrazione di flussi di lavoro aziendali, l'esecuzione di automazioni browser e l'integrazione di API esterne—tutto attivato da strumenti AI o di workflow.
Non è richiesto codice personalizzato—basta aggiungere il componente MCP nel tuo flusso FlowHunt, configurare la connessione come mostrato e il tuo agente AI potrà subito usare gli Apify Actors come strumenti.
Sì, Apify MCP Server è con licenza Apache-2.0 ed è disponibile per uso pubblico ed estensioni.
Collega FlowHunt ad Apify per un'automazione potente, controllo del browser e raccolta dati—senza bisogno di scripting manuale. Inizia a costruire flussi AI più intelligenti oggi stesso.
Il Server ModelContextProtocol (MCP) funge da ponte tra agenti AI e fonti dati esterne, API e servizi, consentendo agli utenti FlowHunt di costruire assistenti ...
L'Adfin MCP Server collega gli assistenti AI con le API finanziarie e di gestione documentale di Adfin, abilitando l'automazione di attività come controllo cred...
Il server MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) collega gli assistenti AI con dati esterni, strumenti e servizi per la gestione del...