apify/actors-mcp-serverView GitHub Homepage for Latest Official Releases
Apify Actorsのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー実装。AIアプリケーションがApify Actorをツールとして使用し、データ抽出やウェブ検索などのタスクを実行できるようにします。
MITTypeScriptactors-mcp-serverapify 287 Last Updated: August 07, 2025
Apify Actors MCPサーバーの詳細
プロジェクト概要
Apify Actors MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(Model Context Protocol, MCP)に基づいたサーバー実装であり、Apifyプラットフォーム上のすべてのActorに統一されたインターフェースを提供します。このプロジェクトにより、AIアプリケーションとAIエージェントは、標準化されたプロトコルを通じてApifyのデータ抽出ツールと連携できます。
プロジェクトアドレス: https://github.com/apify/actors-mcp-server
主な用途: Apify Storeにある200以上のデータ抽出ツールを、AIツールとして様々なAIアプリケーションに統合
サポートプラットフォーム: Claude Desktop、Visual Studio Code、LibreChatなど、様々なMCPクライアント
主要な機能と特徴
🔧 デュアルデプロイメントモード
- MCPサーバーActor: HTTPサーバーとしてApifyプラットフォーム上で実行され、サーバー送信イベント(SSE)を通じてアクセスを提供
- ローカルStdioサーバー: ローカルマシン上で実行され、標準入出力(stdio)を通じてクライアントと通信
🛠️ 豊富なツール統合
プロジェクトには、デフォルトで以下の主要なActorツールが事前設定されています。
- Instagramクローラー (
apify/instagram-scraper
): Instagramの投稿、プロフィール、場所、写真、コメントを抽出 - RAGウェブブラウザ (
apify/rag-web-browser
): ウェブ検索、ページコンテンツのクロール、構造化されたデータの返却 - Google Maps連絡先抽出ツール (
lukaskrivka/google-maps-with-contact-details
): Google Maps上のビジネスの連絡先情報を抽出
🔍 インテリジェントなツール発見
- get-actor-details: 特定のActorのドキュメント、入力スキーマ、詳細情報を取得
- discover-actors: キーワードを使用して関連するActorを検索し、詳細情報を返却
- 動的なツール管理: 実行時にActorツールを追加および削除することをサポート(クライアント側のサポートが必要)
🎯 マルチクライアントサポート
以下のMCPクライアントをサポートします。
- Claude Desktop: Stdioトランスポートプロトコル経由
- Visual Studio Code: StdioおよびSSEトランスポートをサポート
- LibreChat: StdioおよびSSEトランスポートをサポート
- Apifyテストクライアント: 完全なSSEサポートと認証ヘッダー
- その他の標準的なMCPクライアント
技術アーキテクチャ
プロトコルサポート
- MCP (Model Context Protocol): AIアプリケーションと外部ツール間の安全で制御可能なインタラクションを実現するオープンプロトコル
- トランスポート方式:
- Server-Sent Events (SSE) - リモートHTTPサーバー用
- Standard Input/Output (Stdio) - ローカルプロセス通信用
入力処理の最適化
- 説明の切り捨て: 500文字以内に制限して互換性を向上
- 列挙型フィールドの最適化: 長さ制限を200文字以内に統合
- 必須フィールドのマーク: 必須パラメータを明確に識別
- ネストされた属性の構築: プロキシ設定などの複雑な構造を処理
- 型推論: 配列項目の型を自動的に推論
使用シナリオの例
データ調査分析
"ウェブを検索して、AIエージェントの最新トレンドをまとめる"
"The RockのInstagramプロフィールを検索して分析する"
ビジネス情報収集
"サンフランシスコのトップ10の最高のイタリアンレストランを見つける"
"特定の地域のGoogle Mapsビジネス連絡先情報を抽出する"
コンテンツ作成サポート
"モデルコンテキストプロトコルの使用に関するステップバイステップガイドとソースURLを提供する"
"Facebookページの最新の投稿トレンドを分析する"
インストールと設定
Claude Desktopの設定
{
"mcpServers": {
"actors-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@apify/actors-mcp-server"],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
}
}
}
}
Visual Studio Codeの設定
{
"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}"
}
}
}
}
}
カスタムActorの設定
{
"command": "npx",
"args": [
"-y", "@apify/actors-mcp-server",
"--actors", "lukaskrivka/google-maps-with-contact-details,apify/instagram-scraper"
],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
}
}
システム要件
基本環境
- Node.js: v18以降
- オペレーティングシステム: macOS、Windows、またはLinux
- Apify API Token: Apifyプラットフォームサービスへのアクセスに使用
クライアント要件
- Claude Desktopの最新バージョン
- Visual Studio Code(MCP拡張機能をサポート)
- またはその他の互換性のあるMCPクライアント
パフォーマンス制限
リソース設定
- メモリ制限: 各Actorあたり4GBのメモリ制限
- 無料ユーザー: 合計8GBの制限、MCPサーバー用に128MBを予約する必要あり
- 同時処理: 複数のActorの同時実行をサポート
アーキテクチャの最適化
- スキーマ処理: JSON Schema標準互換
- 説明の最適化: 自動的な切り捨てとフォーマット
- エラー処理: 充実した例外処理メカニズム
開発とデバッグ
MCPチェッカーツール
export APIFY_TOKEN=your-apify-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/actors-mcp-server
サンプルクライアント
プロジェクトは完全なサンプルコードを提供します。
- Stdioクライアント:
examples/clientStdio.ts
- SSEクライアント:
examples/clientSse.ts
プロジェクトのまとめ
Apify Actors MCPサーバーは、AIアプリケーションのツール統合における重要な進歩を代表するものであり、標準化されたMCPプロトコルを通じて、強力なデータ抽出機能を様々なAIアプリケーションにもたらします。このプロジェクトの主な価値は次のとおりです。
主要な利点
- 統一されたインターフェース: 単一のプロトコルを通じて200以上の専門的なデータ抽出ツールにアクセス
- 柔軟なデプロイメント: クラウドとローカルの2つのデプロイメントモードをサポート
- 幅広い互換性: 主要なAI開発ツールおよびプラットフォームとの統合
- 容易な拡張性: 動的な追加とカスタマイズされたActorツールをサポート
アプリケーションの価値
- AI能力の向上: AIアプリケーションにリアルタイムのデータ取得能力を提供
- 統合の簡素化: 標準化されたインターフェースにより、開発の複雑さを軽減
- 可能性の拡大: オープンなアーキテクチャにより、無限の拡張をサポート
- エンタープライズ対応: 成熟したプラットフォームと充実したドキュメントサポート
適用可能なシナリオ
- AIエージェント開発
- データ分析と調査
- コンテンツ作成と管理
- ビジネスインテリジェンスと市場調査
- 自動化されたデータ収集
このプロジェクトは、AIアプリケーションのデータ取得ニーズに対して、強力で柔軟性があり、使いやすいソリューションを提供し、現代のAIツールスタックにおける重要な構成要素です。