AgentQL MCP Server

AgentQL MCP Server làm gì?

AgentQL MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để tích hợp khả năng trích xuất dữ liệu nâng cao của AgentQL vào các quy trình phát triển dựa trên AI. Bằng cách làm cầu nối giữa trợ lý AI và dữ liệu web, nó cho phép trích xuất thông tin có cấu trúc từ các trang web thông qua prompt tùy chỉnh. Điều này giúp nhà phát triển và các client AI tự động hóa các tác vụ như trích xuất dữ liệu web, thu thập ngữ cảnh và truy xuất thông tin có cấu trúc để sử dụng trong các ứng dụng hoặc quy trình tiếp theo. AgentQL MCP Server đặc biệt hữu ích trong các tình huống cần truy cập dữ liệu web bên ngoài theo thời gian thực hoặc theo yêu cầu, nâng cao sức mạnh và tính linh hoạt cho trợ lý AI trong môi trường lập trình, nghiên cứu và tự động hóa.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được đề cập trong kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

• extract-web-data
  Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ một URL chỉ định. Công cụ này sử dụng một ‘prompt’ như mô tả dữ liệu và trường cần trích xuất, cho phép trích xuất dữ liệu web linh hoạt và có mục tiêu.

Trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Trích xuất dữ liệu web cho nghiên cứu
  Nhanh chóng trích xuất bảng, danh sách hoặc thông tin có cấu trúc từ các trang web để tăng tốc nghiên cứu, báo cáo hoặc tổng hợp dữ liệu.

• Thu thập nội dung tự động
  Tích hợp vào quy trình để tự động lấy và cấu trúc nội dung từ các URL cụ thể như một phần của pipeline nội dung hoặc hệ thống quản lý tri thức.

• Tự động hóa quy trình bằng AI
  Giúp trợ lý AI (trong các công cụ như Claude hoặc VS Code) lấy dữ liệu web theo thời gian thực và sử dụng làm ngữ cảnh cho lập trình, phân tích hoặc ra quyết định.

• Trích xuất biểu mẫu và trường thông tin
  Tự động trích xuất các trường quan trọng hoặc dữ liệu biểu mẫu từ nguồn web để xử lý hoặc tích hợp vào cơ sở dữ liệu.

Cách cài đặt

Windsurf

Không có hướng dẫn cài đặt nào cho Windsurf trong kho lưu trữ.

Claude

1. Mở Cài đặt Claude Desktop bằng ⌘ + , (không phải Account Settings).
2. Vào mục Nhà phát triển ở thanh bên.
3. Nhấn Chỉnh sửa cấu hình để mở tệp claude_desktop_config.json.
4. Thêm AgentQL MCP Server vào dictionary mcpServers trong tệp cấu hình:

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

5. Khởi động lại ứng dụng.

Lưu ý: Bảo mật API key của bạn bằng biến môi trường như trong ví dụ trên.

Cursor

Không có hướng dẫn cài đặt nào cho Cursor trong kho lưu trữ.

Cline

Không có hướng dẫn cài đặt nào cho Cline trong kho lưu trữ.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào workflow FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ đổi “agentql” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

• Hỗ trợ roots: Không đề cập
• Hỗ trợ sampling: Không đề cập

Đánh giá của chúng tôi

AgentQL MCP Server là một công cụ tập trung cho việc trích xuất dữ liệu web thông qua MCP, với thiết lập đơn giản cho Claude và VS Code. Tài liệu rõ ràng nhưng thiếu chi tiết về prompt, tài nguyên hoặc các tính năng MCP nâng cao như roots và sampling. Tuy nhiên, việc có sẵn công cụ hoạt động và hướng dẫn rõ ràng về API key là điểm mạnh. Công cụ này phù hợp cho nhu cầu cơ bản và sẽ tốt hơn nếu có tích hợp MCP toàn diện và tài liệu chi tiết hơn.

MCP Score