AgentQL MCP Server

Do czego służy “AgentQL” MCP Server?

AgentQL MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do integracji zaawansowanych możliwości wyciągania danych AgentQL z przepływami pracy opartymi na AI. Działa jako most między asystentami AI a danymi z sieci, umożliwiając płynne pozyskiwanie ustrukturyzowanych informacji ze stron internetowych za pomocą konfigurowalnych promptów. Daje to deweloperom i klientom AI możliwość automatyzacji zadań takich jak wyciąganie danych z sieci, zbieranie kontekstu oraz pozyskiwanie ustrukturyzowanych informacji do wykorzystania w dalszych aplikacjach lub przepływach pracy. AgentQL MCP Server sprawdza się szczególnie w sytuacjach, gdzie wymagany jest dostęp do zewnętrznych internetowych zbiorów danych w czasie rzeczywistym lub na żądanie, zwiększając możliwości i elastyczność asystentów AI w środowiskach kodowania, badań i automatyzacji.

Lista promptów

W repozytorium nie podano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie podano żadnych zasobów.

Lista narzędzi

• extract-web-data
  Wyciąga ustrukturyzowane dane z określonego adresu URL. Narzędzie korzysta z ‘promptu’ jako opisu danych i pól do wyciągnięcia, umożliwiając ukierunkowane i elastyczne pozyskiwanie danych z sieci.

Przykłady użycia tego MCP Servera

• Wyciąganie danych z sieci do badań
  Szybkie wyciąganie tabel, list lub ustrukturyzowanych informacji ze stron internetowych w celu przyspieszenia badań, raportowania lub agregacji danych.

• Automatyczne zbieranie treści
  Integracja w przepływy pracy, aby automatycznie pobierać i strukturyzować treści z wybranych adresów URL w ramach pipeline’u treści czy systemu zarządzania wiedzą.

• Automatyzacja przepływów pracy opartych na AI
  Umożliwia asystentom AI (w narzędziach takich jak Claude czy VS Code) pobieranie danych z sieci w czasie rzeczywistym i wykorzystywanie ich jako kontekstu do kodowania, analizy lub podejmowania decyzji.

• Wyciąganie formularzy i pól
  Automatyzacja pozyskiwania kluczowych pól lub danych z formularzy ze źródeł internetowych do dalszego przetwarzania lub integracji z bazami danych.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Otwórz Ustawienia Claude Desktop za pomocą ⌘ + , (nie Ustawienia konta).
2. Przejdź do sekcji Deweloper w pasku bocznym.
3. Kliknij Edytuj Konfigurację, aby otworzyć plik claude_desktop_config.json.
4. Dodaj AgentQL MCP Server w słowniku mcpServers w pliku konfiguracyjnym:

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

5. Uruchom aplikację ponownie.

Uwaga: Zabezpiecz swój klucz API jako zmienną środowiskową jak pokazano powyżej.

Cursor

W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie podano instrukcji konfiguracji dla Cline.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “agentql” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

• Wsparcie dla roots: Nie wspomniano
• Wsparcie dla sampling: Nie wspomniano

Nasza opinia

AgentQL MCP Server to ukierunkowane narzędzie do wyciągania danych z sieci przez MCP, z prostą konfiguracją dla Claude i VS Code. Dokumentacja jest zwięzła, ale brakuje w niej szczegółów dotyczących promptów, zasobów czy zaawansowanych funkcji MCP takich jak roots czy sampling. Mimo to, obecność działającego narzędzia i jasna obsługa klucza API to mocne strony. Oceniany wysoko za podstawową użyteczność, ale mógłby zyskać na pełniejszej integracji MCP i rozbudowanej dokumentacji.

Ocena MCP