Servidor MCP RAG Web Browser

O que faz o Servidor MCP “RAG Web Browser”?

O Servidor MCP RAG Web Browser é uma ferramenta especializada projetada para fornecer a assistentes de IA e grandes modelos de linguagem (LLMs) a capacidade de interagir com a web e extrair informações atualizadas de páginas web. Operando localmente, ele se conecta ao RAG Web Browser Actor em modo Standby, facilitando a comunicação fluida entre agentes de IA e conteúdo da web. As principais funções incluem realizar buscas na web, fazer scraping das N principais URLs dos resultados de busca e retornar seu conteúdo limpo em Markdown. Além disso, pode buscar o conteúdo de uma única URL e apresentá-lo em um formato markdown de fácil leitura. Isso permite que LLMs acessem, resumam e utilizem dados da web em tempo real, ampliando suas capacidades para pesquisa, geração de conteúdo e automação de fluxos de trabalho.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito está definido na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

• search:
  Consulta o Google Search, faz scraping das N principais URLs dos resultados e retorna seu conteúdo limpo em Markdown.
  • Argumentos:
    • query (string, obrigatório): Termo de busca ou URL
    • maxResults (número, opcional): Número máximo de resultados de busca para scraping (padrão: 1)
    • scrapingTool (string, opcional): Selecione uma ferramenta de scraping (‘browser-playwright’ ou ‘raw-http’; padrão: ‘raw-http’)
    • outputFormats (array, opcional): Formatos de saída (’text’, ‘markdown’, ‘html’; padrão: [‘markdown’])
    • requestTimeoutSecs (número, opcional): Tempo máximo em segundos para a requisição (padrão: 40)

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Busca Web Automatizada
  Permite que agentes de IA realizem buscas web ao vivo e obtenham informações resumidas dos principais resultados, útil para pesquisas e respostas a perguntas atualizadas.

• Extração de Conteúdo para Fluxos RAG
  Integre com fluxos de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para buscar e processar conteúdo web como contexto confiável para respostas de LLMs.

• Sumarização de Páginas Web
  Busque e limpe o conteúdo de URLs específicas, permitindo que desenvolvedores ou LLMs ingiram e resumam rapidamente informações relevantes.

• Coleta de Dados para Análise de Mercado/Competitiva
  Use o servidor para fazer scraping de sites de concorrentes ou notícias do mercado, fornecendo inteligência em tempo real para aplicações de negócios.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados.
2. Localize o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Servidor MCP RAG Web Browser ao objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "rag-web-browser": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/mcp-server-rag-web-browser@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando e acessível.

Protegendo Chaves de API (Exemplo)

{
  "mcpServers": {
    "rag-web-browser": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/mcp-server-rag-web-browser@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "process.env.APIFY_TOKEN"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${APIFY_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Confirme a disponibilidade do Node.js e npm.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o servidor MCP conforme abaixo:

   {
     "mcpServers": {
       "rag-web-browser": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/mcp-server-rag-web-browser@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Verifique a integração correta.

Cursor

1. Instale o Node.js e o npm se necessário.
2. Encontre o arquivo de configuração do Cursor.
3. Insira o Servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "rag-web-browser": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/mcp-server-rag-web-browser@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração, reinicie o Cursor.
5. Confirme que o servidor aparece nas ferramentas MCP.

Cline

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados.
2. Edite a configuração do Cline.
3. Adicione o seguinte JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "rag-web-browser": {
         "command": "npx",
         "args": ["@apify/mcp-server-rag-web-browser@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Valide a conexão do servidor MCP.

Nota: Proteja suas chaves de API usando variáveis de ambiente conforme mostrado no exemplo do Windsurf.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho 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 MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "rag-web-browser": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “rag-web-browser” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas abaixo, o Servidor MCP RAG Web Browser é enxuto e altamente direcionado para tarefas de interação com a web, mas carece de primitivas MCP mais amplas como prompts e recursos. Ele fornece tudo o que é essencial para a configuração e operação segura, com uma ferramenta principal forte e bem documentada. Suporte a sampling e Roots não são mencionados.

Nossa opinião

O servidor MCP é focado e funcional, ideal para cenários que precisam de acesso a dados da web dentro de fluxos com LLM. É fácil de configurar, tem licença clara e é moderadamente popular. A ausência de templates de prompt e recursos explícitos limita sua flexibilidade para casos de uso mais personalizados ou complexos, mas para RAG e busca web ao vivo, ele se destaca. Nota: 7/10

Score MCP