raccoonai-mcp-server

🚀 Raccoon AI MCP 服务器

Raccoon AI 的模型上下文协议（MCP）服务器，借助 LAM API 可实现网页浏览、数据提取以及复杂网络任务自动化，为网络数据处理和任务执行提供强大支持。

🚀 快速开始

在使用 Raccoon LAM MCP 服务器前，需完成以下准备工作：

• Python 3.8 或更高版本
• Claude Desktop 或其他兼容 MCP 的客户端
• 您的 Raccoon AI 秘钥和 Raccoon 密码

✨ 主要特性

• 网站搜索与导航：可在各类网站进行高效搜索和精准导航。
• 表单填写与界面元素操作：自动完成表单填写，灵活操作界面元素。
• 基于定义的模式进行结构化数据提取：依据特定模式准确提取结构化数据。
• 处理跨网站多步骤流程：能够处理涉及多个网站的多步骤复杂流程。

📦 安装指南

使用 Smithery

npx -y @smithery/cli@latest install @raccoonaihq/raccoonai-mcp-server --client claude

从源代码安装

git clone https://github.com/raccoonaihq/raccoonai-mcp-server.git

cd raccoonai-mcp-server

uv pip install -e .

在 Claude Desktop 中配置

mcp install src/raccoonai_mcp_server/server.py -v RACCOON_SECRET_KEY=<RACCOON_SECRET_KEY> -v RACCOON_PASSCODE=<RACCOON_PASSCODE>

请将 <RACCOON_SECRET_KEY> 和 <RACCOON_PASSCODE> 替换为您实际的凭证，您可以在 这里 查找。

💻 使用示例

以下是一些示例提示，可用于与 Claude 一起执行各种网络任务：

1. 您能提取亚马逊网站上最畅销的游戏键盘信息吗？
2. 找到并总结关于可再生能源技术的最新新闻文章。
3. 找出最新的三种 iPhone 型号，并按方案提取其详细信息。
4. 进行深度搜索并生成一份关于小型语言模型的详细报告。

📚 详细文档

更多详细信息，请参考：

• Raccoon LAM API 文档
• 模型上下文协议文档