
Integracja serwera MCP-PIF
Serwer MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) łączy asystentów AI z zewnętrznymi danymi, narzędziami i usługami do zarządzania przes...
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.
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.
W dostarczonej zawartości repozytorium nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.
W dostępnej dokumentacji lub spisie plików nie opisano jawnych zasobów MCP.
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.
windsurf.config.json
).{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
Przykład:
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"apify-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
},
"inputs": {
"actorId": "your-actor-id"
}
}
}
}
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Tak, Apify MCP Server jest licencjonowany na Apache-2.0 i dostępny publicznie do użytku oraz rozbudowy.
Połącz FlowHunt z Apify, aby uzyskać potężną automatyzację, kontrolę przeglądarki i zbieranie danych—bez konieczności ręcznego kodowania. Zacznij budować inteligentniejsze przepływy AI już dziś.
Serwer MCP-PIF (Model Context Protocol - Personal Intelligence Framework) łączy asystentów AI z zewnętrznymi danymi, narzędziami i usługami do zarządzania przes...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Serwer Adfin MCP łączy asystentów AI z finansowymi API Adfin oraz API do zarządzania dokumentami, umożliwiając automatyzację kontroli kredytów, fakturowania i z...