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
- 01按提示词提取网页内容
- 02返回结构化数据
- 03输入网址和提示词
适用场景
- 01提取网页中的产品详情
- 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。
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
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:
-
环境变量:
export SCRAPEZY_API_KEY=your_api_key npx @scrapezy/mcp -
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
评论
支持 Markdown
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。