Serwer ScrAPI MCP

Do czego służy serwer “ScrAPI” MCP?

Serwer ScrAPI MCP pozwala asystentom AI pobierać strony internetowe dzięki połączeniu z usługą ScrAPI. Działa jako most między klientami AI a zewnętrzną zawartością sieci, umożliwiając automatyczne wydobywanie HTML lub Markdown praktycznie z dowolnej strony — nawet tej chronionej przez wykrywanie botów, captchy czy ograniczenia geolokalizacyjne. To narzędzie przydaje się do integracji aktualnych danych z internetu w przepływach pracy AI, szczególnie dla deweloperów potrzebujących bieżących lub trudno dostępnych informacji. Udostępniając proste punkty API, ScrAPI MCP Server upraszcza zadania takie jak pozyskiwanie treści, ekstrakcja danych i wzbogacanie kontekstu dla modeli językowych, zwiększając ich zdolność do interakcji i wykorzystywania aktualnych danych z sieci w różnych scenariuszach rozwojowych i automatyzacyjnych.

Lista promptów

W repozytorium nie ma wzorców promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie wymieniono żadnych zasobów.

Lista narzędzi

• scrape_url_html
  • Pobiera stronę internetową za pomocą usługi ScrAPI i zwraca wynik w formie HTML. Przydatne, gdy potrzebujesz zaawansowanego parsowania lub informacji o strukturze trudno dostępnej treści.
• scrape_url_markdown
  • Pobiera stronę za pomocą ScrAPI i zwraca wynik w formie Markdown. Odpowiednie, gdy najważniejsza jest treść tekstowa strony, a nie jej struktura.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne pobieranie treści
  • Programiści mogą zautomatyzować proces wydobywania HTML lub Markdown ze stron, nawet tych chronionych przez zabezpieczenia antybotowe.
• Wzbogacanie danych dla LLM
  • Popraw odpowiedzi modeli AI dzięki dostarczaniu aktualnych treści internetowych jako kontekstu, zwiększając precyzję i trafność.
• Analiza konkurencji i rynku
  • Szybko zbieraj dane z witryn konkurencji lub rynkowych źródeł, które zwykle trudno zeskrobać przez ograniczenia techniczne.
• Monitoring treści
  • Skonfiguruj rozwiązania monitorujące, które regularnie pobierają i analizują zmiany na wybranych stronach pod kątem zgodności, aktualizacji lub alertów informacyjnych.
• Automatyzacja badań
  • Usprawnij badania naukowe lub rynkowe dzięki programowemu zbieraniu informacji z internetu i przekształcaniu ich w użyteczne formaty do analizy.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano konkretnych instrukcji dla Windsurf.

Claude

1. Uzyskaj opcjonalny klucz API z https://scrapi.tech (zalecane dla zwiększonych limitów użycia).
2. Otwórz swój plik claude_desktop_config.json.
3. Dodaj ScrAPI MCP Server korzystając z poniższej konfiguracji Docker.
4. Zapisz plik i zrestartuj Claude Desktop.
5. Zweryfikuj instalację sprawdzając poprawność użycia narzędzia w interfejsie Claude.

Przykładowy JSON:

{
  "mcpServers": {
    "scrapi": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "SCRAPI_API_KEY",
        "deventerprisesoftware/scrapi-mcp"
      ],
      "env": {
        "SCRAPI_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Zabezpieczenie kluczy API:
Umieść swój klucz API w sekcji env jak powyżej, zamiast wpisywać go na stałe w kodzie.

Cursor

W repozytorium nie podano konkretnych instrukcji dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie podano konkretnych instrukcji dla Cline.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

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

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by “scrapi” zamienić na faktyczną nazwę własnego serwera MCP oraz podać swój adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel serwer ScrAPI MCP jest prosty, skupiony i gotowy do produkcji w swoim podstawowym zastosowaniu (web scraping), ale brakuje mu zaawansowanych funkcji MCP (jak zasoby, sampling czy roots) i szerszej dokumentacji platformowej. Jego wartość jest wysoka dla użycia do web scrapingu, ale ograniczona, jeśli potrzebujesz zaawansowanych prymitywów MCP lub wielu workflowów promptów.

Ocena MCP

Ocena końcowa: 6/10
ScrAPI MCP Server spełnia podstawowe wymagania dotyczące ekspozycji narzędzi i bezpiecznej konfiguracji, ale brakuje mu głębi w zakresie wsparcia promptów/zasobów i dokumentacji konfiguracji międzyplatformowej. Świetny do swojego konkretnego zastosowania, lecz nie jest “pełnowartościowym” rozwiązaniem MCP.