Oxylabs MCPサーバー

「Oxylabs」MCPサーバーは何をしますか？

Oxylabs MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントと実世界のWebの橋渡しとなり、あらゆるサイトからクリーンで構造化されたデータを提供する統一APIを実現します。MCPエコシステムと統合することで、このサーバーはAIモデルやエージェントが外部データソースへオンデマンドでアクセス・照会・活用できるようにします。これにより、自動ウェブデータ抽出、AIワークフローのライブ情報による強化、大規模言語モデル向けのWebコンテンツへの円滑なアクセスなどが可能になります。Oxylabs MCPサーバーは、AIクライアントとWeb間のシームレスな連携を可能にし、包括的かつリアルタイムなデータへのプログラム的アクセスを必要とする開発者にとって有用です。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリ内容にはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なリポジトリ内容には明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

利用可能なリポジトリ内容にはserver.pyやツール定義は見当たりません。

このMCPサーバーのユースケース

• ウェブデータ抽出: ほぼあらゆるウェブサイトから構造化データを取得し、研究・分析・モニタリングのためのデータ収集を自動化します。
• AIワークフロー強化: AIアシスタントがリアルタイムWebデータで回答を補強できるため、カスタマーサポートやコンテンツ生成などの精度と関連性が向上します。
• 市場インテリジェンス: 競合価格、商品リスト、業界トレンドなどを収集し、ビジネスやデータアナリスト向けの意思決定を支援します。
• コンテンツ集約: 複数のオンラインチャネルからニュース、ブログ、フォーラム情報を収集・正規化・提供する集約プラットフォームを実現します。
• リサーチ自動化: 大規模なWebデータセットをプログラム的に収集し、データドリブンな洞察や研究をサポートします。

セットアップ方法

Windsurf

1. 必要な前提条件（Node.jsなど）を満たしていることを確認します。
2. 設定ファイル（例：windsurf.config.json）を探します。
3. 次のJSONスニペットを使ってOxylabs MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. WindsurfでMCPサーバーステータスを確認してセットアップを検証します。

Claude

1. Claudeプラットフォームの前提条件を確認します。
2. 該当するClaudeの設定ファイルを開きます。
3. Oxylabs MCPサーバー設定を追加します:

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

4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. サーバーがアクティブでアクセス可能なことを確認します。

Cursor

1. 必要な依存関係（Node.jsなど）をインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. 次のMCPサーバー定義を挿入します:

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

4. 設定を保存し、Cursorを再起動します。
5. Cursor UIでMCPサーバー接続を確認します。

Cline

1. システムの前提条件がインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. MCPサーバーエントリを追加します:

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

4. ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. ClineでOxylabs MCPサーバーが稼働していることを確認します。

APIキーの安全な管理方法:
機密性の高いAPIキーは環境変数として保存しましょう。例:

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、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、システム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:

{
  "oxylabs-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るようになり、その全機能にアクセス可能です。「oxylabs-mcp」は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

概要とセットアップ手順は明確ですが、プロンプト・リソース・ツールの詳細は提供ファイルに見当たりません。

総評

Oxylabs MCPサーバーはプロフェッショナルにまとめられ、セットアップも容易で、信頼できるライセンスと良好なドキュメントが揃っています。一方で、プロンプトテンプレートやリソース定義、ツール記述が見当たらず、開発者が機能全体を把握するには情報がやや不足しています。以上を踏まえ、このMCPサーバーの完成度と開発者向け準備度は4/10と評価します（技術的詳細の不足が主な要因です）。

MCPスコア