Apify MCP Sunucu Entegrasyonu

“Apify” MCP Sunucusu ne yapar?

Apify MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanları ile Apify platformu arasında bir köprü görevi görür; böylece yapay zeka sistemlerinin Apify Actor’ları (web otomasyonu, veri çıkarımı ve iş akışı otomasyonu için bulut tabanlı betikler) ile sorunsuzca etkileşim kurmasını sağlar. Actor’ları MCP protokolü üzerinden açan bu sunucu, yapay zeka istemcilerinin Actor’ları tetiklemesine, yönetmesine ve sonuçlarını almasına olanak tanır. Böylece web kazıyıcı çalıştırma, tarayıcı eylemlerini otomatikleştirme veya karmaşık veri boru hatlarını yönetme gibi görevler, standart MCP araçları ve kaynaklarıyla erişilebilir hale gelir. Sunucu, HTTP (SSE) ve yerel stdio modlarını destekler; bu da onu farklı ortamlarda entegrasyon için esnek kılar.

İstem Listesi

Sağlanan depo içeriğinde açıkça bir istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dokümantasyon veya dosya listelerinde açıkça bir MCP kaynağı detaylandırılmamıştır.

Araçlar Listesi

Depo genel bakışında veya dökümantasyonda query_database, read_write_file, call_api veya Actor tetikleyici araçlar gibi ayrıntılı araç isimleri veya açıklamaları mevcut değildir. Sunucu, Apify Actor’ları ile etkileşime olanak tanır; ancak özel araç isimleri veya açıklamaları bulunmamaktadır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Web Veri Çıkarımı: Geliştiriciler, web sayfalarını kazımak ve yapılandırılmış veri çıkarmak için Apify Actor’larını tetikleyerek tekrarlayan veri toplama işlerini otomatikleştirebilir.
• İş Akışlarının Otomasyonu: Yapay zeka istemcileri, Apify Actor’larını kullanarak çok adımlı otomasyonları yürütebilir ve iş süreçlerini veya araştırma akışlarını kolaylaştırabilir.
• Tarayıcı Otomasyonu: Sunucu, yapay zeka asistanlarının tarayıcı otomasyon Actor’larından faydalanarak form doldurma, gezinme veya test gibi tarayıcı görevlerini otomatikleştirmesini sağlar.
• Harici API’lerle Entegrasyon: Apify Actor’ları aracılığıyla geliştiriciler, yapay zeka iş akışlarını harici API ve servislerle birleştirerek sorunsuz veri entegrasyonu sağlayabilir.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (genellikle windsurf.config.json).
3. Aşağıdaki JSON ile Apify MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Yapılandırmanızı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Apify MCP Sunucusunun MCP sunucu listesinde göründüğünü doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

Örnek:

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

Claude

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Claude MCP yapılandırma dosyasını açın.
3. Apify MCP Sunucusu kaydını ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun kullanılabilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

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

Cursor

1. Node.js’i kurun.
2. Cursor MCP yapılandırma dosyanızı düzenleyin.
3. Şunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Apify MCP Sunucusunun listelendiğini kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

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

Cline

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline MCP sunucu yapılandırma dosyasını güncelleyin.
3. Şunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun çalışır olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma

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

Bu MCP Nasıl Akışlarda Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve onu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne aşağıdaki JSON biçiminde MCP sunucu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanınız artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yetenekleriyle araç olarak kullanabilir. "apify-mcp" adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyona göre Apify MCP Sunucusu, Apify Actor’larına güçlü bir köprü sunar; ancak halka açık README ve dosya listesinde MCP’ye özgü istem, kaynak veya araç şemaları detaylı değildir. Kurulum süreci iyi belgelenmiş ve güvenlik uygulamaları dâhildir. Sonuç olarak, sunucu Apify kullanıcıları için oldukça işlevseldir; ancak genel MCP entegrasyonları için daha fazla ayrıntılı dokümantasyona ihtiyaç vardır.

MCP Puanı

Bizim görüşümüz:
Açıkça belirtilmiş MCP istem, kaynak ve araç tanımlarının eksikliği, ancak iyi kurulum belgeleri ve açık kaynak lisansıyla, bu MCP sunucusuna genel MCP kullanımı için 5/10 puan veriyoruz. Ana ihtiyacınız Apify Actor’larını yapay zeka iş akışlarına entegre etmekse çok faydalıdır; daha genel MCP senaryoları için ise daha ayrıntılı dokümantasyon yararlı olacaktır.