scraperapi-mcp
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ScraperAPI MCP 服务器让 LLM 能够使用 ScraperAPI 检索和处理网页抓取请求。
web-scrapingdeveloper-toolsai-llm
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1 个月前
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2 天前
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概述
该 MCP 服务器完整实现了模型上下文协议规范，使网页抓取功能能够无缝集成到 LLM 客户端中。它采用简单的架构，将 LLM 客户端连接到 ScraperAPI 的网页抓取服务，并支持地理位置定位、高级代理和特定设备渲染等多种参数。
试试问 AI
装完之后，这里有 4 个你可以让 AI 做的事：
你:从网站提取实时数据
你:绕过内容地理限制
你:监控网页内容变化
你:自动化数据收集进行分析
什么时候选它
当您需要通过 LLM 客户端抓取需要 JavaScript 渲染的动态网站、绕过地理限制或访问优质住宅代理时，选择此服务器。
什么时候不要选它
如果您需要免费的抓取解决方案，应避免使用此服务器，因为 ScraperAPI 是付费服务；或者如果您担心对特定抓取基础设施的供应商锁定问题。
此 server 暴露的工具
从 README 抽取出 1 个工具scrapescrape(url: string, render?: boolean, country_code?: string, premium?: boolean, ultra_premium?: boolean, device_type?: string, output_format?: string, autoparse?: boolean)Scrape a URL from the internet using ScraperAPI
可对比工具
browserless-mcprequests-mcpscrapeops-mcp
安装
安装
前置要求
- Python 3.11+
- Docker (可选)
使用 Python
安装包：
pip install scraperapi-mcp-server将其添加到您的客户端配置文件中：
{
"mcpServers": {
"ScraperAPI": {
"command": "python",
"args": ["-m", "scraperapi_mcp_server"],
"env": {
"API_KEY": "<您的 ScraperAPI API 密钥>"
}
}
}
}使用 Docker
将其添加到您的客户端配置文件中：
{
"mcpServers": {
"ScraperAPI": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"-e",
"API_KEY=${API_KEY}",
"--rm",
"scraperapi-mcp-server"]
}
}
}scraperapi-mcp 对比
最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。