README
🚀 @scrapezy/mcp MCP 服务器
这是为 Scrapezy 设计的模型上下文协议 (Model Context Protocol) 服务器,它允许 AI 模型从网站中提取结构化数据,为数据提取工作提供了高效的解决方案。
🚀 快速开始
本服务器可助力 AI 模型从网站提取结构化数据。你可以按照以下安装和使用说明快速上手。
✨ 主要特性
工具
extract_structured_data- 从网站中提取结构化数据- 必需参数:URL 和提示(prompt)
- 功能:根据提示返回从网站中提取的结构化数据
- 提示要求:应明确说明要从网站中提取哪些数据
📦 安装指南
通过 Smithery 安装
使用 Smithery 自动安装 Scrapezy MCP 服务器(适用于 Claude Desktop):
npx -y @smithery/cli install @Scrapezy/mcp --client claude
手动安装
npm install -g @scrapezy/mcp
💻 使用示例
API 密钥配置
有以下两种方式提供 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,请在以下配置文件中添加服务器配置:
- 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"
}
}
}
基础用法
您可以在 Claude 中使用以下提示:
请从这个页面提取信息:https://example.com/product
请提取产品名称、价格、描述和可用颜色。
Claude 将使用 MCP 服务器从网站中提取所需结构化数据。
高级用法
调试
由于 MCP 服务器通过标准输入输出进行通信,调试可能会比较困难。我们推荐使用 MCP Inspector,该工具可以通过命令运行:
npm run inspector
Inspector 将提供一个访问调试工具的浏览器链接。
📄 许可证
MIT
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