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@scrapezy/mcp MCP Server

@scrapezy/mcp MCP Server

本地服务
github.com/scrapezy浏览器自动化1485 周前更新

关于 @scrapezy/mcp MCP Server

@scrapezy/mcp MCP Server 让 AI 模型根据网址和数据描述提取网站结构化数据,适用于需要按提示词提取网页内容的 MCP 客户端。

主要功能

  1. 01按提示词提取网页内容
  2. 02返回结构化数据
  3. 03输入网址和提示词

适用场景

  1. 01提取网页中的产品详情
  2. 02收集网站指定字段

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 `extract_structured_data` 工具,接收网址和提示词并返回提取的数据。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"scrapezy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@smithery/cli

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

@scrapezy/mcp MCP 服务

Scrapezy MCP server

smithery badge

这是一个适用于 Scrapezy 的模型上下文协议服务,可让 AI 模型从网站中提取结构化数据。

功能

工具
  • extract_structured_data - 从网站中提取结构化数据
    • 必须提供 URL 和提示词作为参数
    • 根据提示词返回从网站中提取的结构化数据
    • 提示词应清楚地描述要从网站中提取哪些数据

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Scrapezy MCP 服务:

npx -y @smithery/cli install @Scrapezy/mcp --client claude
手动安装
npm install -g @scrapezy/mcp

使用方法

设置 API 密钥

有两种方式可以提供 Scrapezy API 密钥:

  1. 环境变量:

    export SCRAPEZY_API_KEY=your_api_key
    npx @scrapezy/mcp
    
  2. 命令行参数:

    npx @scrapezy/mcp --api-key=your_api_key
    

要在 Claude Desktop 中使用,请添加服务配置:

MacOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "scrapezy": {
      "command": "npx @scrapezy/mcp --api-key=your_api_key"
    }
  }
}
在 Claude 中使用示例

你可以在 Claude 中使用此工具,并输入如下提示词:

Please extract product information from this page: https://example.com/product
Extract the product name, price, description, and available colors.

Claude 将使用 MCP 服务从网站中提取所需的结构化数据。

调试

由于 MCP 服务通过 stdio 通信,调试可能颇具挑战。我们建议使用 MCP Inspector,它以包脚本的形式提供:

npm run inspector

Inspector 会提供一个 URL,供你在浏览器中访问调试工具。

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。