AgentQL MCP Server

Hva gjør “AgentQL” MCP Server?

AgentQL MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server laget for å integrere AgentQLs avanserte datauttrekksfunksjoner i AI-drevne utviklingsarbeidsflyter. Ved å fungere som en bro mellom AI-assistenter og webdata, muliggjør den sømløs uthenting av strukturert informasjon fra nettsider ved hjelp av tilpassbare prompt. Dette gir utviklere og AI-klienter mulighet til å automatisere oppgaver som webdatauttrekk, kontekstsanking og uthenting av strukturert informasjon for bruk i videre applikasjoner eller arbeidsflyter. AgentQL MCP Server er spesielt nyttig i situasjoner der sanntids- eller etterspurt tilgang til eksterne, webbaserte datasett er nødvendig, og øker kraften og fleksibiliteten til AI-assistenter i kode-, forsknings- og automatiseringsmiljøer.

Liste over prompt

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er nevnt i depotet.

Liste over verktøy

• extract-web-data
  Trekker ut strukturert data fra en spesifisert URL. Verktøyet bruker en ‘prompt’ som beskrivelse av dataene og feltene som skal hentes ut, noe som muliggjør målrettet og fleksibelt webdatauttrekk.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Webdatauttrekk for forskning
  Trekk raskt ut tabeller, lister eller strukturert informasjon fra nettsider for å akselerere forskning, rapportering eller dataaggregeringsoppgaver.

• Automatisert innholdshenting
  Integrer i arbeidsflyter for automatisk å hente og strukturere innhold fra spesifikke URL-er som en del av en innholdspipeline eller kunnskapsforvaltningssystem.

• AI-drevet arbeidsflytautomatisering
  Gjør det mulig for AI-assistenter (i verktøy som Claude eller VS Code) å hente sanntidsdata fra nettet og bruke det som kontekst for koding, analyse eller beslutningstaking.

• Skjema- og feltuttrekk
  Automatiser uthenting av nøkkelfelt eller skjemadata fra webbaserte kilder for videre behandling eller integrasjon i databaser.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsettveiledning for Windsurf gitt i depotet.

Claude

1. Åpne Innstillinger i Claude Desktop via ⌘ + , (ikke Kontoinnstillinger).
2. Gå til Utvikler-delen i sidemenyen.
3. Klikk på Rediger konfig for å åpne filen claude_desktop_config.json.
4. Legg til AgentQL MCP Server i mcpServers-ordboken i konfigurasjonsfilen:

   {
     "mcpServers": {
       "agentql": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "agentql-mcp"],
         "env": {
           "AGENTQL_API_KEY": "DIN_API_NØKKEL"
         }
       }
     }
   }
   

5. Start appen på nytt.

Merk: Sikre din API-nøkkel med miljøvariabler som vist over.

Cursor

Ingen oppsettveiledning for Cursor gitt i depotet.

Cline

Ingen oppsettveiledning for Cline gitt i depotet.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "agentql": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/sti-til-mcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “agentql” til navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

• Roots-støtte: Ikke nevnt
• Sampling-støtte: Ikke nevnt

Vår mening

AgentQL MCP Server er et fokusert verktøy for webdatauttrekk via MCP, med enkelt oppsett for Claude og VS Code. Dokumentasjonen er konsis, men mangler detaljer om prompt, ressurser og avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling. Likevel er et fungerende verktøy og tydelig håndtering av API-nøkkel sterke sider. Den scorer godt på grunnleggende nytte, men kan forbedres med mer omfattende MCP-integrasjon og dokumentasjon.

MCP Score