AgentQL MCP Server

Čo robí „AgentQL“ MCP Server?

AgentQL MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP) navrhnutý na integráciu pokročilých možností extrakcie dát AgentQL do AI-poháňaných vývojových workflow. Ako most medzi AI asistentmi a webovými dátami umožňuje bezproblémovú extrakciu štruktúrovaných informácií z webových stránok pomocou prispôsobiteľných promptov. To dáva vývojárom a AI klientom možnosť automatizovať úlohy ako extrakcia webových dát, získavanie kontextu a vyhľadávanie štruktúrovaných informácií na použitie v ďalších aplikáciách alebo workflow. AgentQL MCP Server je obzvlášť užitočný v situáciách, kde je potrebný prístup k externým webovým dátovým sadám v reálnom čase alebo na požiadanie, čím rozširuje možnosti a flexibilitu AI asistentov v prostredí programovania, výskumu a automatizácie.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári nie sú uvedené žiadne zdroje.

Zoznam nástrojov

• extract-web-data
  Extrahuje štruktúrované dáta z určenej URL adresy. Nástroj využíva ‘prompt’ ako opis dát a polí na extrakciu, čo umožňuje cielenú a flexibilnú extrakciu webových dát.

Použitia tohto MCP servera

• Extrakcia webových dát na výskum
  Rýchlo extrahujte tabuľky, zoznamy alebo štruktúrované informácie z webových stránok na urýchlenie výskumu, reportingu alebo zberu dát.

• Automatizovaný zber obsahu
  Integrujte do workflowov na automatické získavanie a štruktúrovanie obsahu zo špecifických URL ako súčasť obsahového pipeline alebo systému správy znalostí.

• AI-poháňaná automatizácia workflow
  Umožnite AI asistentom (v nástrojoch ako Claude alebo VS Code) získavať aktuálne dáta z webu a využívať ich ako kontext na programovanie, analýzu alebo rozhodovanie.

• Extrakcia formulárov a polí
  Automatizujte extrakciu kľúčových polí alebo údajov z webových formulárov na ďalšie spracovanie alebo integráciu do databáz.

Ako ho nastaviť

Windsurf

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.

Claude

1. Otvorte Nastavenia Claude Desktop pomocou ⌘ + , (nie Account Settings).
2. Prejdite do postranného panelu Developer.
3. Kliknite na Edit Config pre otvorenie súboru claude_desktop_config.json.
4. Pridajte AgentQL MCP Server do slovníka mcpServers v konfiguračnom súbore:

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

5. Reštartujte aplikáciu.

Poznámka: API kľúč uchovávajte bezpečne pomocou environmentálnych premenných ako je uvedené vyššie.

Cursor

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cursor.

Cline

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cline.

Ako používať tento MCP vo workflowoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie zadajte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “agentql” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahradiť vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

• Podpora roots: Nespomenuté
• Podpora sampling: Nespomenuté

Náš názor

AgentQL MCP Server je zameraný nástroj na extrakciu webových dát cez MCP s jednoduchým nastavením pre Claude a VS Code. Dokumentácia je stručná, ale chýbajú podrobnosti o promptoch, zdrojoch či pokročilých MCP funkciách ako roots a sampling. Stále však funkčný nástroj a jasné spracovanie API kľúča sú silnými stránkami. V základnej užitočnosti obstojí dobre, no zlepšiť by sa dal komplexnejšou MCP integráciou a dokumentáciou.

MCP skóre