Apify Actors MCP Server - Detaillierte Beschreibung

Projektübersicht

Der Apify Actors MCP Server ist eine Serverimplementierung basierend auf dem Model Context Protocol (MCP), die speziell für alle Actors auf der Apify-Plattform einen einheitlichen Schnittstellenzugriff bietet. Dieses Projekt ermöglicht es KI-Anwendungen und KI-Agenten, über ein standardisiertes Protokoll mit den Datenerfassungstools von Apify zu interagieren.

Projektadresse: https://github.com/apify/actors-mcp-server Hauptanwendung: Integration von über 200 Datenerfassungstools aus dem Apify Store als KI-Tools in verschiedene KI-Anwendungen Unterstützte Plattformen: Claude Desktop, Visual Studio Code, LibreChat und andere MCP-Clients

Kernfunktionsmerkmale

🔧 Dualer Bereitstellungsmodus

• MCP Server Actor: Läuft als HTTP-Server auf der Apify-Plattform und bietet Zugriff über Server-Sent Events (SSE)
• Lokaler Stdio-Server: Läuft auf dem lokalen Rechner und kommuniziert über Standard Input/Output (stdio) mit dem Client

🛠️ Umfangreiche Tool-Integration

Das Projekt ist standardmäßig mit den folgenden Kern-Actor-Tools vorkonfiguriert:

• Instagram-Crawler (apify/instagram-scraper): Extrahiert Instagram-Posts, Profile, Orte, Fotos und Kommentare
• RAG-Webbrowser (apify/rag-web-browser): Websuche, Crawlen von Seiteninhalten und Rückgabe strukturierter Daten
• Google Maps Kontaktdaten-Extraktor (lukaskrivka/google-maps-with-contact-details): Extrahiert Kontaktinformationen von Unternehmen auf Google Maps

🔍 Intelligente Tool-Erkennung

• get-actor-details: Ruft Dokumentation, Eingabemuster und Details eines bestimmten Actors ab
• discover-actors: Sucht mit Schlüsselwörtern nach relevanten Actors und gibt detaillierte Informationen zurück
• Dynamische Tool-Verwaltung: Unterstützt das Hinzufügen und Entfernen von Actor-Tools zur Laufzeit (Client-Unterstützung erforderlich)

🎯 Multi-Client-Unterstützung

Unterstützt die folgenden MCP-Clients:

• Claude Desktop: Über Stdio-Übertragungsprotokoll
• Visual Studio Code: Unterstützt Stdio- und SSE-Übertragung
• LibreChat: Unterstützt Stdio- und SSE-Übertragung
• Apify Test Client: Volle SSE-Unterstützung und Autorisierungsheader
• Andere Standard-MCP-Clients

Technische Architektur

Protokollunterstützung

• MCP (Model Context Protocol): Offenes Protokoll zur sicheren und kontrollierbaren Interaktion von KI-Anwendungen mit externen Tools
• Übertragungsmethoden:
  • Server-Sent Events (SSE) - Für Remote-HTTP-Server
  • Standard Input/Output (Stdio) - Für lokale Prozesskommunikation

Eingabeverarbeitungsoptimierung

• Beschreibungsverkürzung: Beschränkung auf 500 Zeichen zur Verbesserung der Kompatibilität
• Enumerationsfeldoptimierung: Zusammenführung von Längenbeschränkungen innerhalb von 200 Zeichen
• Pflichtfeldmarkierung: Klare Kennzeichnung obligatorischer Parameter
• Verschachtelte Attributerstellung: Verarbeitung komplexer Strukturen wie Proxy-Konfigurationen
• Typinferenz: Automatische Ableitung des Typs von Array-Elementen

Anwendungsbeispiele

Datenrecherche und -analyse

"Suche im Web und fasse die neuesten Trends bei KI-Agenten zusammen"
"Finde und analysiere das Instagram-Profil von The Rock"

Geschäftsinformationssammlung

"Finde die Top 10 der besten italienischen Restaurants in San Francisco"
"Extrahiere Google Maps-Kontaktinformationen von Unternehmen in einer bestimmten Region"

Unterstützung bei der Inhaltserstellung

"Gib eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung des Model Context Protocol mit Quell-URLs"
"Analysiere die neuesten Post-Trends auf einer Facebook-Seite"

Installation und Konfiguration

Claude Desktop Konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "actors-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@apify/actors-mcp-server"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
      }
    }
  }
}

Visual Studio Code Konfiguration

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "apify_token",
        "description": "Apify API Token",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "actors-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@apify/actors-mcp-server"],
        "env": {
          "APIFY_TOKEN": "${input:apify_token}"
        }
      }
    }
  }
}

Benutzerdefinierte Actor-Konfiguration

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y", "@apify/actors-mcp-server",
    "--actors", "lukaskrivka/google-maps-with-contact-details,apify/instagram-scraper"
  ],
  "env": {
    "APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
  }
}

Systemanforderungen

Basisinfrastruktur

• Node.js: v18 oder höher
• Betriebssystem: macOS, Windows oder Linux
• Apify API Token: Für den Zugriff auf Apify-Plattformdienste

Client-Anforderungen

• Claude Desktop neueste Version
• Visual Studio Code (mit MCP-Erweiterungsunterstützung)
• Oder andere kompatible MCP-Clients

Leistungsgrenzen

Ressourcenkonfiguration

• Speicherbegrenzung: 4 GB Speicher pro Actor
• Kostenlose Benutzer: Insgesamt 8 GB Limit, 128 MB müssen für den MCP-Server reserviert werden
• Gleichzeitige Verarbeitung: Unterstützt die gleichzeitige Ausführung mehrerer Actors

Architekturoptimierung

• Schemaverarbeitung: JSON Schema Standardkompatibilität
• Beschreibungsoptimierung: Automatische Verkürzung und Formatierung
• Fehlerbehandlung: Umfassende Ausnahmebehandlungsmechanismen

Entwicklung und Debugging

MCP-Inspektor-Tool

export APIFY_TOKEN=your-apify-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/actors-mcp-server

Beispielclients

Das Projekt bietet vollständigen Beispielcode:

• Stdio-Client: examples/clientStdio.ts
• SSE-Client: examples/clientSse.ts

Projektzusammenfassung

Der Apify Actors MCP Server stellt einen wichtigen Fortschritt bei der Integration von KI-Anwendungstools dar, indem er leistungsstarke Datenerfassungsfunktionen über das standardisierte MCP-Protokoll in verschiedene KI-Anwendungen einbringt. Der Hauptwert dieses Projekts umfasst:

Kernvorteile

1. Einheitliche Schnittstelle: Zugriff auf über 200 professionelle Datenerfassungstools über ein einziges Protokoll
2. Flexible Bereitstellung: Unterstützt Cloud- und lokale Bereitstellungsmodi
3. Breite Kompatibilität: Integration mit gängigen KI-Entwicklungstools und -Plattformen
4. Einfache Erweiterung: Unterstützt das dynamische Hinzufügen und Anpassen von Actor-Tools

Anwendungswert

• Verbesserung der KI-Fähigkeiten: Bereitstellung von Echtzeit-Datenerfassungsfunktionen für KI-Anwendungen
• Vereinfachung der Integration: Standardisierte Schnittstelle reduziert die Entwicklungskomplexität
• Erweiterung der Möglichkeiten: Offene Architektur unterstützt unbegrenzte Erweiterung
• Unternehmensreife: Ausgereifte Plattform und umfassende Dokumentationsunterstützung

Anwendungsbereiche

• Entwicklung von KI-Agenten
• Datenanalyse und -forschung
• Inhaltserstellung und -verwaltung
• Business Intelligence und Marktforschung
• Automatisierte Datenerfassung

Dieses Projekt bietet eine leistungsstarke, flexible und einfach zu bedienende Lösung für die Datenerfassungsanforderungen von KI-Anwendungen und ist ein wichtiger Bestandteil des modernen KI-Toolstacks.