Servidor AgentQL MCP

O que faz o Servidor “AgentQL” MCP?

O Servidor AgentQL MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para integrar as capacidades avançadas de extração de dados do AgentQL em fluxos de trabalho de desenvolvimento orientados por IA. Atuando como uma ponte entre assistentes de IA e dados da web, permite a extração fluida de informações estruturadas de páginas web usando prompts personalizáveis. Isso capacita desenvolvedores e clientes de IA a automatizar tarefas como extração de dados da web, coleta de contexto e recuperação de informações estruturadas para uso em aplicações ou fluxos de trabalho posteriores. O Servidor AgentQL MCP é particularmente útil em cenários onde é necessário acesso em tempo real ou sob demanda a conjuntos de dados externos baseados na web, ampliando o poder e a flexibilidade dos assistentes de IA em ambientes de programação, pesquisa e automação.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é mencionado no repositório.

Lista de Ferramentas

• extract-web-data
  Extrai dados estruturados de uma URL especificada. A ferramenta usa um ‘prompt’ como descrição dos dados e dos campos a serem extraídos, permitindo uma extração de dados web direcionada e flexível.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Extração de Dados Web para Pesquisa
  Extraia rapidamente tabelas, listas ou informações estruturadas de páginas web para acelerar tarefas de pesquisa, relatórios ou agregação de dados.

• Coleta Automatizada de Conteúdo
  Integre em fluxos de trabalho para recuperar e estruturar automaticamente conteúdo de URLs específicas como parte de um pipeline de conteúdo ou sistema de gestão de conhecimento.

• Automação de Fluxos de Trabalho com IA
  Permite que assistentes de IA (em ferramentas como Claude ou VS Code) busquem dados em tempo real da web e usem como contexto para programação, análise ou tomada de decisões.

• Extração de Formulários e Campos
  Automatize a extração de campos-chave ou dados de formulários de fontes web para processamento posterior ou integração em bancos de dados.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração fornecida para Windsurf no repositório.

Claude

1. Abra as Configurações do Claude Desktop via ⌘ + , (não Configurações da Conta).
2. Vá para a seção lateral Desenvolvedor.
3. Clique em Editar Configuração para abrir o arquivo claude_desktop_config.json.
4. Adicione o Servidor AgentQL MCP dentro do dicionário mcpServers no arquivo de configuração:

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

5. Reinicie o aplicativo.

Nota: Proteja sua chave de API usando variáveis de ambiente, conforme mostrado acima.

Cursor

Nenhuma instrução de configuração fornecida para Cursor no repositório.

Cline

Nenhuma instrução de configuração fornecida para Cline no repositório.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA agora pode usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “agentql” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

• Suporte a roots: Não mencionado
• Suporte a amostragem: Não mencionado

Nossa opinião

O Servidor AgentQL MCP é uma ferramenta focada para extração de dados web via MCP, com configuração simples para Claude e VS Code. A documentação é concisa, mas carece de detalhes sobre prompts, recursos ou recursos avançados de MCP como roots e amostragem. Ainda assim, a presença de uma ferramenta funcional e manipulação clara de chave de API são pontos fortes. Tem boa pontuação em utilidade básica, mas poderia ser aprimorado com integração MCP mais abrangente e documentação mais completa.

Pontuação MCP