ScrAPI MCP 서버

“ScrAPI” MCP 서버는 무엇을 하나요?

ScrAPI MCP 서버는 AI 어시스턴트가 ScrAPI 서비스에 연결하여 웹 페이지를 스크래핑할 수 있도록 해줍니다. 이 서버는 AI 클라이언트와 외부 웹 콘텐츠 사이의 브릿지 역할을 하여, 봇 감지, 캡차, 지리적 제한 등으로 보호된 거의 모든 웹사이트에서 HTML 또는 Markdown 데이터를 자동으로 추출할 수 있습니다. 이 도구는 실시간 웹 데이터를 AI 워크플로우에 통합하는 데 유용하며, 최신 정보 또는 접근이 어려운 웹 정보를 필요로 하는 개발자에게 이상적입니다. 간단한 API 엔드포인트를 제공하여, 콘텐츠 수집, 데이터 추출, LLM 컨텍스트 강화 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 하며, 라이브 웹 데이터를 다양한 개발 및 자동화 시나리오에 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 별도의 리소스는 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

• scrape_url_html
  • ScrAPI 서비스를 사용해 웹사이트를 스크래핑하고 결과를 HTML로 가져옵니다. 구조 정보나 복잡한 파싱이 필요한 웹 콘텐츠에 유용합니다.
• scrape_url_markdown
  • ScrAPI 서비스를 사용해 웹사이트를 스크래핑하고 결과를 Markdown으로 가져옵니다. 페이지의 구조보다 텍스트 콘텐츠가 중요한 경우 적합합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 자동 콘텐츠 추출
  • 개발자는 봇 방지 기능이 적용된 페이지를 포함하여 웹 페이지의 HTML 또는 Markdown 콘텐츠를 자동으로 추출할 수 있습니다.
• LLM 데이터 강화
  • 최신 웹 콘텐츠를 컨텍스트로 제공하여 AI 모델의 응답 정확성과 관련성을 높일 수 있습니다.
• 경쟁사 및 시장 분석
  • 기술적 장벽으로 스크래핑이 어려운 경쟁사 사이트 또는 시장 소스의 데이터를 빠르게 수집할 수 있습니다.
• 콘텐츠 모니터링
  • 특정 웹사이트의 변경 사항을 정기적으로 수집·분석하여 규제 준수, 업데이트, 뉴스 알림 등에 활용할 수 있습니다.
• 연구 자동화
  • 웹 기반 정보를 프로그램적으로 수집하여 분석에 활용 가능한 형식으로 변환함으로써 학술 또는 시장 조사를 효율화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 관련 구체적 안내는 없습니다.

Claude

1. https://scrapi.tech에서 선택적으로 API 키를 발급받으세요(더 높은 사용량 한도 권장).
2. claude_desktop_config.json 파일을 여세요.
3. 아래 Docker 설정을 참고하여 ScrAPI MCP 서버를 추가하세요.
4. 파일을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 도구 사용이 정상적으로 되는지 확인하세요.

예시 JSON:

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

API 키 보안:
위 예시와 같이 env 섹션에 API 키를 입력하고, 코드 내에 하드코딩하지 마세요.

Cursor

저장소에 Cursor 관련 구체적 안내는 없습니다.

Cline

저장소에 Cline 관련 구체적 안내는 없습니다.

Flow에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

{
  "scrapi": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “scrapi” 부분은 실제 MCP 서버의 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표를 기준으로 ScrAPI MCP 서버는 단순함, 집중성, 프로덕션 환경 적합성을 갖추었으나, 고급 MCP 기능(리소스, 샘플링, roots 등)과 플랫폼별 문서는 부족합니다. 웹 스크래핑에 특화된 사용 사례에서는 가치가 높으나, 고급 MCP 프리미티브나 다양한 프롬프트 워크플로우가 필요한 경우 한계가 있습니다.

MCP 점수

종합 평점: 6/10
ScrAPI MCP 서버는 도구 노출 및 안전한 설정 등 기본은 충실히 갖췄지만, 프롬프트/리소스 지원이나 크로스플랫폼 설치 문서 등은 부족합니다. 특정 목적(웹 스크래핑)에는 탁월하나, “풀스택” MCP 솔루션을 원하는 경우에는 한계가 있습니다.