Apify MCP Server-integration

Vad gör “Apify” MCP Server?

Apify MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Apify-plattformen, vilket gör det möjligt för AI-system att sömlöst interagera med Apify Actors—molnbaserade skript för webbautomatisering, datautvinning och arbetsflödesautomatisering. Genom att exponera Actors via MCP-protokollet kan AI-klienter trigga, hantera och hämta resultat från Actors. Detta förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att möjliggöra uppgifter som att köra webbskrapare, automatisera webbläsaråtgärder eller orkestrera komplexa datapipelines, allt tillgängligt via standardiserade MCP-verktyg och resurser. Servern stödjer både HTTP (SSE) och lokala stdio-lägen, vilket gör den flexibel för integration i olika miljöer.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar nämns i det tillgängliga innehållet i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i tillgänglig dokumentation eller fillistor.

Lista över verktyg

Ingen detaljerad lista över verktyg (såsom query_database, read_write_file, call_api eller Actor-triggande verktyg) beskrivs i filerna eller dokumentationen som finns tillgänglig via arkivöversikten. Servern möjliggör interaktion med Apify Actors, men specifika verktygsnamn eller beskrivningar saknas.

Användningsområden för denna MCP Server

• Webbdatautvinning: Utvecklare kan trigga Apify Actors för att skrapa webbsidor och extrahera strukturerad data, och automatisera repetitiva datainsamlingsuppgifter.
• Automatisering av arbetsflöden: AI-klienter kan orkestrera flerstegsautomatisering med hjälp av Apify Actors och effektivisera affärsprocesser eller forskningsflöden.
• Webbläsarautomatisering: Servern gör det möjligt för AI-assistenter att automatisera webbläsaruppgifter, såsom formulärifyllning, navigering eller testning, genom att använda webbläsarautomatiserings-Actors.
• Integration med externa API:er: Genom Apify Actors kan utvecklare koppla sina AI-arbetsflöden till externa API:er och tjänster och möjliggöra sömlös dataintegration.

Så här installerar du den

Windsurf

1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil (vanligtvis windsurf.config.json).
3. Lägg till Apify MCP Server med följande JSON-snutt:

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

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera att Apify MCP Server visas i MCP-serverlistan.

Säkra API-nycklar

Exempel:

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Öppna Claude MCP-konfigurationsfilen.
3. Lägg till posten för Apify MCP Server:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installera Node.js.
2. Redigera din Cursor MCP-konfigurationsfil.
3. Lägg till:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera att Apify MCP Server är listad.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Uppdatera Cline MCP-serverns konfigurationsfil.
3. Infoga:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Bekräfta att MCP-servern är igång.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@apify/actors-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "${APIFY_TOKEN}"
      },
      "inputs": {
        "actorId": "your-actor-id"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, infoga dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra "apify-mcp" till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig dokumentation tillhandahåller Apify MCP Server en robust brygga till Apify Actors men saknar detaljerad dokumentation av MCP-specifika promptar, resurser eller verktygsscheman i publika README och fillista. Installationsprocessen är väl beskriven och säkerhetsrekommendationer ingår. Servern är därför mycket användbar för Apify-användare, men mindre informativ för generiska MCP-integrationer.

MCP-poäng

Vår bedömning:
Mot bakgrund av avsaknaden av explicita MCP-promptar, resurser och verktygsdefinitioner, men närvaron av bra installationsdokumentation och öppen källkod, skulle vi betygsätta denna MCP-server till 5/10 för allmänt MCP-bruk. Om ditt huvudsakliga behov är att integrera Apify Actors i AI-arbetsflöden är den mycket användbar; för bredare MCP-scenarion vore mer detaljerad dokumentation önskvärd.