Apify MCPサーバー統合

「Apify」MCPサーバーとは？

Apify MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとApifyプラットフォームの間のブリッジとして機能します。これにより、AIシステムはApify Actors（ウェブ自動化・データ抽出・ワークフロー自動化用のクラウドベーススクリプト）とシームレスにやり取りできます。ActorsをMCPプロトコル経由で公開することで、AIクライアントはActorsのトリガー、管理、結果取得を行えるようになります。これにより、ウェブスクレイパーの実行、ブラウザー操作の自動化、複雑なデータパイプラインのオーケストレーションなどの作業が、標準化されたMCPツールとリソースを通じて実現します。サーバーはHTTP（SSE）とローカルstdioモードの両方に対応しており、さまざまな環境で柔軟に統合できます。

プロンプトの一覧

提供されたリポジトリ内容には明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソースの一覧

公開されているドキュメントやファイルリストには、明示的なMCPリソースの詳細はありません。

ツールの一覧

リポジトリの概要やドキュメントでは、query_database、read_write_file、call_api、Actorトリガーツールなどの具体的なツール名や説明は示されていません。このサーバーはApify Actorsとのやり取りを可能にしますが、個別のツール名や詳細な説明は存在しません。

このMCPサーバーのユースケース

• ウェブデータ抽出: 開発者はApify Actorsをトリガーしてウェブページをスクレイピングし、構造化データを抽出、反復的なデータ収集作業を自動化できます。
• ワークフローの自動化: AIクライアントはApify Actorsを利用して複数ステップの自動化をオーケストレーションし、ビジネスプロセスやリサーチパイプラインを効率化できます。
• ブラウザー自動化: サーバーを通して、AIアシスタントはフォーム入力やナビゲーション、テストなどのブラウザー作業を、ブラウザー自動化Actorsを活用して自動化できます。
• 外部APIとの統合: Apify Actorsを介して、AIワークフローを外部APIやサービスと接続し、シームレスなデータ統合が可能です。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（通常は windsurf.config.json）を見つけます。
3. 次のJSONスニペットを追加してApify MCPサーバーを登録します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバー一覧でApify MCPサーバーが表示されることを確認します。

APIキーの安全な管理

例:

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

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Claude MCPの設定ファイルを開きます。
3. Apify MCPサーバーエントリを追加します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. サーバーが利用可能であることを確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cursor

1. Node.jsをインストールします。
2. Cursor MCPの設定ファイルを編集します。
3. 以下を追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Apify MCPサーバーがリストに表示されていることを確認します。

APIキーの安全な管理

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

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Cline MCPサーバーの設定ファイルを更新します。
3. 以下を追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーが正常に動作していることを確認します。

APIキーの安全な管理

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP設定欄に、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセスできます。"apify-mcp"の部分は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

公開ドキュメントに基づくと、Apify MCPサーバーはApify Actorsへの堅牢なブリッジを提供しますが、MCP固有のプロンプト・リソース・ツールスキーマの詳細なドキュメントはREADMEやファイルリストには見当たりません。セットアップ方法やセキュリティのベストプラクティスは明確に記載されています。そのため、Apifyユーザーには非常に実用的ですが、汎用的なMCP統合に関してはより詳細なドキュメントが望まれます。

MCPスコア

当社の見解:
明示的なMCPプロンプト・リソース・ツール定義はありませんが、セットアップドキュメントやオープンソースライセンスが整備されている点を踏まえ、一般的なMCP用途としては5/10と評価します。Apify ActorsのAIワークフロー統合が主な目的であれば非常に有用ですが、より幅広いMCP利用を見込む場合はさらなるドキュメント拡充が期待されます。