关于 Apify
Apify 是面向网页数据采集任务的 MCP 服务,可运行 Apify Actors、抓取网页并获取数据集结果。它既支持自定义 Actor 输入,也提供单页抓取与已有数据集读取工具。
主要功能
- 01运行 Apify Actor 并获取结果
- 02抓取网页并输出 Markdown
- 03读取已有数据集条目
适用场景
- 01运行网页抓取或自动化 Actor
- 02将网页内容整理为适合 RAG 的 Markdown
- 03读取先前 Actor 运行生成的数据
MCP 相关
向 MCP 客户端提供运行 Actor、网页抓取和读取数据集的工具。可通过 Pipeworx 网关或本地 stdio MCP 服务使用,并需提供自己的 Apify API 密钥。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://gateway.pipeworx.io/apify/mcpclaude mcp add --transport http pipeworx-io-apify https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp{"mcpServers":{"pipeworx-io-apify":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"pipeworx-io-apify":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"pipeworx-io-apify":{"type":"http","url":"https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp"}}}{"mcpServers":{"pipeworx-io-apify":{"serverUrl":"https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
mcp-apify
Apify MCP — 运行网页抓取 Actor 并获取其数据集结果。
属于 Pipeworx — 一个将 AI Agent 连接到 1872+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是独立的非官方集成,与上游提供商没有隶属、背书或发布关系。
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
apify_run_actor | 运行 Apify Actor(云端抓取/自动化程序),并通过单次阻塞调用获取其数据集结果。运行时间上限为 300 秒。将 Actor 输入作为 input 对象传入——其结构取决于 Actor。例如:apify_run_actor({ actorId: "apify~web-scraper", input: { startUrls: [{ url: "https://example.com" }] }, _apiKey: "your-token" })。可在 https://apify.com/store 浏览 Actor。 |
apify_scrape_url | 抓取单个网页(或从该网页开始爬取),并获取适合 RAG 的整洁 Markdown 内容。此工具是 "apify~website-content-crawler" Actor 的便捷封装。例如:apify_scrape_url({ url: "https://docs.apify.com/api/v2", _apiKey: "your-token" })。 |
apify_dataset_items | 从现有 Apify 数据集获取条目(例如先前运行 Actor 的输出)。例如:apify_dataset_items({ datasetId: "abc123", limit: 50, _apiKey: "your-token" })。 |
快速开始
添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):
{
"mcpServers": {
"apify": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp"
}
}
}
此端点实际提供的内容
https://gateway.pipeworx.io/apify/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及共享的 Pipeworx 元工具——ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall 以及网关级工具集中的其他工具。因此,你看到的工具数量会多于此表所列:目前,单个工具包端点除了该工具包自身的工具外,还会列出约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,是对应日期最权威的答案。
这是有意设计的,并非意外进行了多路复用。元工具可以让范围受限的连接通过 ask_pipeworx(它会跨整个目录进行路由)回答此工具包未涵盖的问题,而无需添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不包含这些元工具的工具包端点;如果额外的架构信息所占用的上下文比路由带来的价值更大,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。
或者连接完整的 Pipeworx 网关,直接列出每个工具包的工具,而不只是当前工具包的工具:
{
"mcpServers": {
"pipeworx": {
"url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
}
}
}
两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1872+ 个数据源。唯一的区别是直接列出哪个工具包的工具;无论连接哪一个,ask_pipeworx 都可以访问所有工具。
没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用
此工具包需要使用你自己的 API 密钥(_apiKey)——我们不会代为提供,因此这里没有无需密钥即可运行的 curl 命令。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/apify_run_actor。查找工具:使用 {"query":"..."} 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。
独立运行(无需网关账户)
此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行——无需 Pipeworx 账户,也无需往返网关:
{
"mcpServers": {
"apify": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pipeworx/mcp-apify"]
}
}
}
也可以直接运行,确认它能够启动:
npx -y @pipeworx/mcp-apify
它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信,并对 initialize/tools/list/tools/call 作出响应,仅提供此工具包的工具——不包含上述网关连接额外提供的任何共享元工具。使用相同源代码和工具,不提供 ask_pipeworx 路由。
使用 ask_pipeworx
你可以用自然语言提问,而不是直接调用工具——这既适用于上面的工具包端点,也适用于完整网关:
ask_pipeworx({ question: "your question about Apify data" })
网关会选择合适的工具并自动填入参数。
更多信息
许可证
MIT
评论
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。