Integracja z Apify MCP Server
Zintegruj zaawansowane możliwości automatyzacji WWW i ekstrakcji danych Apify w swoich przepływach AI dzięki Apify MCP Server, dostępnemu dla FlowHunt i innych platform kompatybilnych z MCP.

Do czego służy „Apify” MCP Server?
Apify MCP (Model Context Protocol) Server działa jako most pomiędzy asystentami AI a platformą Apify, pozwalając systemom AI na płynną interakcję z Apify Actors—skryptami w chmurze do automatyzacji WWW, ekstrakcji danych i orkiestracji przepływów pracy. Udostępniając Actors przez protokół MCP, serwer pozwala klientom AI uruchamiać, zarządzać i pobierać wyniki z Actors. Usprawnia to procesy developerskie, umożliwiając takie zadania jak uruchamianie scraperów internetowych, automatyzację działań w przeglądarce czy orkiestrację złożonych pipeline’ów danych, wszystko dostępne przez standaryzowane narzędzia i zasoby MCP. Serwer obsługuje zarówno tryb HTTP (SSE), jak i lokalny stdio, co czyni go elastycznym do integracji w różnych środowiskach.
Lista Promptów
W dostarczonej zawartości repozytorium nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.
Lista Zasobów
W dostępnej dokumentacji lub spisie plików nie opisano jawnych zasobów MCP.
Lista Narzędzi
W plikach lub dokumentacji dostępnych poprzez przegląd repozytorium nie opisano szczegółowej listy narzędzi (takich jak query_database, read_write_file, call_api czy narzędzi uruchamiających Actors). Serwer umożliwia interakcję z Apify Actors, ale nie podano konkretnych nazw lub opisów narzędzi.
Przykładowe zastosowania tego MCP Servera
- Ekstrakcja danych z internetu: Programiści mogą uruchamiać Apify Actors do scrapowania stron WWW i pozyskiwania ustrukturyzowanych danych, automatyzując powtarzalne zadania zbierania danych.
- Automatyzacja przepływów pracy: Klienci AI mogą orkiestracją wieloetapowe automatyzacje za pomocą Apify Actors, usprawniając procesy biznesowe lub pipeline’y badawcze.
- Automatyzacja przeglądarki: Serwer umożliwia asystentom AI automatyzację zadań w przeglądarce, takich jak wypełnianie formularzy, nawigacja czy testowanie, wykorzystując Actors automatyzujące przeglądarkę.
- Integracja z zewnętrznymi API: Dzięki Apify Actors programiści mogą łączyć swoje przepływy AI z zewnętrznymi API i usługami, zapewniając płynną integrację danych.
Jak to skonfigurować
Windsurf
- Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
- Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle
windsurf.config.json
). - Dodaj Apify MCP Server używając poniższego fragmentu JSON:
{ "mcpServers": { "apify-mcp": { "command": "npx", "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"] } } }
- Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
- Zweryfikuj, czy Apify MCP Server pojawił się na liście serwerów MCP.
Zabezpieczanie kluczy API
Przykład:
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
Claude
- Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
- Otwórz plik konfiguracyjny Claude MCP.
- Dodaj wpis Apify MCP Server:
{ "mcpServers": { "apify-mcp": { "command": "npx", "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"] } } }
- Zapisz i zrestartuj Claude.
- Potwierdź dostępność serwera.
Zabezpieczanie kluczy API
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
Cursor
- Zainstaluj Node.js.
- Edytuj plik konfiguracyjny Cursor MCP.
- Dodaj:
{ "mcpServers": { "apify-mcp": { "command": "npx", "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"] } } }
- Zapisz i zrestartuj Cursor.
- Sprawdź, czy Apify MCP Server jest na liście.
Zabezpieczanie kluczy API
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
Cline
- Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
- Zaktualizuj plik konfiguracyjny serwera Cline MCP.
- Wstaw:
{ "mcpServers": { "apify-mcp": { "command": "npx", "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"] } } }
- Zapisz i zrestartuj Cline.
- Potwierdź działanie serwera MCP.
Zabezpieczanie kluczy API
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
Jak używać tego MCP w przepływach
Wykorzystanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"apify-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić "apify-mcp"
na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.
Podsumowanie
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Zawarty w README |
Lista Promptów | ⛔ | Brak szablonów promptów |
Lista Zasobów | ⛔ | Brak opisanych zasobów |
Lista Narzędzi | ⛔ | Brak szczegółowej listy narzędzi |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykłady użycia zmiennych środowiskowych w instrukcji konfiguracji |
Sampling Support (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Brak wzmianki o wsparciu dla sample’owania |
Na podstawie dostępnej dokumentacji, Apify MCP Server dostarcza solidny most do Apify Actors, lecz brak szczegółowej dokumentacji promptów MCP, zasobów czy schematów narzędzi w publicznym README i spisie plików. Proces konfiguracji jest dobrze opisany i zawiera najlepsze praktyki bezpieczeństwa. W rezultacie serwer jest bardzo praktyczny dla użytkowników Apify, ale mniej informacyjny dla ogólnych integracji MCP.
Ocena MCP
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Czy ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 27 |
Liczba Gwiazdek | 236 |
Nasza opinia:
Ze względu na brak jawnych definicji promptów, zasobów i narzędzi MCP, ale dostępność dobrych instrukcji konfiguracji i licencję open source, oceniamy ten serwer MCP na 5/10 dla ogólnych zastosowań MCP. Jeśli Twoim głównym celem jest integracja Apify Actors z przepływami AI, jest bardzo użyteczny; dla szerszych scenariuszy MCP przydałaby się bardziej szczegółowa dokumentacja.
Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest Apify MCP Server?
Apify MCP Server udostępnia Apify Actors asystentom AI poprzez Model Context Protocol, umożliwiając zautomatyzowany web scraping, orkiestrację przepływów pracy i automatyzację przeglądarki przez standaryzowany interfejs.
- Jak zabezpieczyć mój token API Apify?
Przechowuj swój token API Apify w zmiennych środowiskowych, np. APIFY_TOKEN, i odwołuj się do niego w konfiguracji serwera MCP. Dzięki temu poufne dane są bezpieczne i oddzielone od kodu.
- Jakie są typowe zastosowania integracji Apify przez MCP?
Typowe zastosowania to automatyzacja ekstrakcji danych z internetu, orkiestracja procesów biznesowych, uruchamianie automatyzacji przeglądarki oraz integracja zewnętrznych API—wszystko uruchamiane przez AI lub narzędzia workflow.
- Czy muszę pisać własny kod, by użyć Apify MCP w FlowHunt?
Nie jest wymagane żadne własne kodowanie—wystarczy dodać komponent MCP do przepływu FlowHunt, skonfigurować połączenie jak pokazano i Twój agent AI może korzystać z Apify Actors jako narzędzi.
- Czy ta integracja jest open source?
Tak, Apify MCP Server jest licencjonowany na Apache-2.0 i dostępny publicznie do użytku oraz rozbudowy.
Przyspiesz swoje przepływy pracy z Apify MCP Server
Połącz FlowHunt z Apify, aby uzyskać potężną automatyzację, kontrolę przeglądarki i zbieranie danych—bez konieczności ręcznego kodowania. Zacznij budować inteligentniejsze przepływy AI już dziś.