Apify MCP 서버 통합

“Apify” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Apify MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Apify 플랫폼 사이의 브릿지 역할을 하며, AI 시스템이 Apify Actor(웹 자동화, 데이터 추출, 워크플로 자동화를 위한 클라우드 기반 스크립트)와 원활하게 상호작용할 수 있도록 지원합니다. MCP 프로토콜을 통해 Actor를 노출함으로써 AI 클라이언트가 Actor를 트리거, 관리, 결과를 조회할 수 있게 합니다. 이를 통해 웹 스크래퍼 실행, 브라우저 작업 자동화, 복합 데이터 파이프라인 오케스트레이션 등 개발 워크플로가 강화되며, 표준 MCP 도구와 리소스를 통해 모두 접근할 수 있습니다. 서버는 HTTP(SSE)와 로컬 stdio 모드를 모두 지원하므로 다양한 환경에 유연하게 통합할 수 있습니다.

프롬프트 목록

제공된 저장소 내용에는 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

공개된 문서나 파일 목록에서 명시적인 MCP 리소스가 확인되지 않았습니다.

도구 목록

저장소 개요에서 query_database, read_write_file, call_api, Actor-triggering tool 등 구체적인 도구명이나 설명은 확인되지 않았습니다. 서버는 Apify Actor와의 상호작용을 지원하지만, 구체적인 도구 이름이나 설명은 제공되지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 웹 데이터 추출: 개발자가 Apify Actor를 트리거하여 웹 페이지를 스크랩하고 구조화된 데이터를 추출할 수 있어 반복적인 데이터 수집 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 워크플로 자동화: AI 클라이언트가 Apify Actor를 활용해 다단계 자동화를 오케스트레이션하여 비즈니스 프로세스 또는 연구 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
• 브라우저 자동화: 브라우저 자동화 Actor를 통해 AI 어시스턴트가 폼 입력, 네비게이션, 테스트 등 브라우저 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 외부 API 통합: Apify Actor를 통해 AI 워크플로가 외부 API 및 서비스를 연결하여 데이터 통합을 원활하게 할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 아래 JSON 스니펫으로 Apify MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Apify MCP 서버가 MCP 서버 목록에 나타나는지 확인하세요.

API 키 보안

예시:

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude MCP 설정 파일을 여세요.
3. Apify MCP 서버 엔트리를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 서버가 정상적으로 등록되었는지 확인하세요.

API 키 보안

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

Cursor

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cursor MCP 설정 파일을 수정하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Apify MCP 서버가 목록에 있는지 확인하세요.

API 키 보안

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

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline MCP 서버 설정 파일을 업데이트하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안

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

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. "apify-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

공개 문서 기준으로 Apify MCP 서버는 Apify Actor에 대한 강력한 브릿지를 제공하지만, MCP 전용 프롬프트, 리소스, 도구 스키마에 대한 상세 문서는 부족합니다. 설치 과정은 잘 안내되어 있으며 보안 권장사항도 포함되어 있습니다. 따라서 Apify 사용자에게는 실용성이 높으나, 일반적인 MCP 통합 관점에서는 더 구체적인 문서가 보완되면 좋겠습니다.

MCP 점수

의견:
명확한 MCP 프롬프트, 리소스, 도구 정의는 부족하지만, 설치 문서와 오픈소스 라이선스는 잘 갖춰져 있습니다. 일반적인 MCP 용도에 대한 점수는 5/10으로 평가합니다. Apify Actor를 AI 워크플로에 통합하는 것이 주 목적이라면 매우 유용하지만, 더 폭넓은 MCP 활용을 위해서는 보다 상세한 문서가 필요합니다.