Oxylabs MCP Server

Do czego służy serwer “Oxylabs” MCP?

Serwer Oxylabs MCP (Model Context Protocol) to most między asystentami AI a rzeczywistą siecią WWW, zapewniający zunifikowane API do dostarczania czystych, strukturalnych danych z dowolnej strony. Integrując się z ekosystemem MCP, serwer ten pozwala modelom i agentom AI na dostęp, zapytania i wykorzystanie zewnętrznych źródeł danych na żądanie. Umożliwia to takie zadania jak automatyczne pozyskiwanie danych z internetu, wzbogacanie przepływów pracy AI o bieżące informacje oraz usprawniony dostęp do treści internetowych dla dużych modeli językowych. Serwer Oxylabs MCP został zaprojektowany, aby usprawnić pracę programistów, umożliwiając płynną interakcję klientów AI z siecią, co jest szczególnie wartościowe dla deweloperów potrzebujących programowego dostępu do kompleksowych, aktualnych danych.

Lista promptów

W dostępnej zawartości repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej zawartości repozytorium nie wspomniano o zasobach MCP.

Lista narzędzi

W dostępnej zawartości repozytorium nie są widoczne definicje server.py ani narzędzi.

Zastosowania tego serwera MCP

• Pozyskiwanie danych z internetu: Pozwala deweloperom pobierać strukturalne dane z praktycznie dowolnej strony WWW, automatyzując zbieranie danych do badań, analiz lub monitoringu.
• Wzbogacanie przepływów AI: Umożliwia asystentom AI uzupełnianie odpowiedzi aktualnymi danymi z internetu, zwiększając precyzję i trafność zadań takich jak obsługa klienta czy generowanie treści.
• Wywiad rynkowy: Ułatwia gromadzenie danych o cenach konkurencji, ofertach produktów czy trendach branżowych dla analityków biznesowych i danych.
• Agregacja treści: Wspiera platformy agregujące przez pozyskiwanie, normalizowanie i udostępnianie treści z wielu kanałów online – np. wiadomości, blogów czy forów.
• Automatyzacja badań: Pomaga badaczom programowo pozyskiwać duże zbiory danych z internetu, wspierając analizy i wnioski oparte na danych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że spełnione są wymagania wstępne (Node.js itp.).
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Oxylabs MCP przy użyciu poniższego fragmentu JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "oxylabs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj instalację, sprawdzając status serwera MCP w Windsurf.

Claude

1. Potwierdź spełnienie wymagań platformy Claude.
2. Otwórz odpowiedni plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj konfigurację serwera Oxylabs MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "oxylabs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer jest aktywny i dostępny.

Cursor

1. Zainstaluj wymagane zależności (Node.js itp.).
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższą definicję serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "oxylabs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź połączenie z serwerem MCP w interfejsie Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że zainstalowano wymagane zależności.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj wpis serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "oxylabs-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj, czy serwer Oxylabs MCP działa w Cline.

Zabezpieczanie kluczy API:
Przechowuj wrażliwe klucze API jako zmienne środowiskowe. Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "oxylabs-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@oxylabs/oxylabs-mcp@latest"],
      "env": {
        "OXYLABS_API_KEY": "${OXYLABS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OXYLABS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "oxylabs-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “oxylabs-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie przeglądu i dostępnych szczegółów, serwer Oxylabs MCP oferuje dobrze udokumentowane instrukcje instalacji i przejrzysty przegląd, lecz brakuje mu widocznych informacji o promptach, zasobach i narzędziach w dostarczonych plikach.

Nasza opinia

Serwer Oxylabs MCP został profesjonalnie przygotowany i łatwo go uruchomić – posiada wiarygodną licencję i dobrą dokumentację. Brak jednak widocznych szablonów promptów, definicji zasobów i opisu narzędzi, co czyni go mniej przejrzystym dla deweloperów chcących poznać wszystkie możliwości “out-of-the-box”. Na tej podstawie oceniam ten serwer MCP na 4/10 pod względem kompletności i gotowości deweloperskiej, głównie z powodu brakujących szczegółów technicznych.

Ocena MCP