Apify MCP Server

🚀 Apify模型上下文协议（MCP）服务器

Apify模型上下文协议（MCP）服务器 mcp.apify.com 可让您的AI代理使用 Apify Store 中的数千个现成的抓取器、爬虫和自动化工具，从社交媒体、搜索引擎、地图、电子商务网站和任何其他网站提取数据。它支持OAuth，允许您仅使用URL从Claude.ai或Visual Studio Code等客户端进行连接。

🚀 使用托管的Apify MCP服务器！

为获得最佳体验，请将您的AI助手连接到我们的托管服务器 https://mcp.apify.com。托管服务器支持最新功能，包括结构化Actor结果的输出模式推断，而通过标准输入输出（stdio）本地运行时则无法使用这些功能。

💰 该服务器还支持 Skyfire代理支付，允许AI代理在无需API令牌的情况下为Actor运行付费。

Apify MCP服务器与 Claude Code、Claude.ai、Cursor、VS Code 以及任何遵循模型上下文协议的客户端兼容。有关更多详细信息，请查看 MCP客户端部分，或访问 MCP配置页面。

🚀 快速开始

您可以通过以下两种方式使用Apify MCP服务器：

HTTPS端点（mcp.apify.com）：通过OAuth从您的MCP客户端进行连接，或者在请求中包含 Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN> 标头。对于大多数用例，这是推荐的方法。由于它支持OAuth，您可以仅使用URL https://mcp.apify.com 从 Claude.ai 或 Visual Studio Code 等客户端进行连接。

• https://mcp.apify.com 可流式传输

标准输入/输出（stdio）：非常适合本地集成和命令行工具，如Claude for Desktop客户端。

• 将MCP客户端服务器命令设置为 npx @apify/actors-mcp-server，并将 APIFY_TOKEN 环境变量设置为您的Apify API令牌。
• 有关更多选项，请参阅 npx @apify/actors-mcp-server --help。

您可以在 Apify文档 中找到设置MCP服务器的详细说明。

✨ 主要特性

丰富的工具支持

Apify MCP服务器允许AI助手使用任何 Apify Actor 作为工具来执行特定任务，例如：

• 使用 Facebook Posts Scraper 从多个页面/个人资料的Facebook帖子中提取数据。
• 使用 Google Maps Email Extractor 从Google地图中提取联系信息。
• 使用 Google Search Results Scraper 抓取Google搜索引擎结果页面（SERP）。
• 使用 Instagram Scraper 抓取Instagram帖子、个人资料、地点、照片和评论。
• 使用 RAG Web Browser 搜索网络，抓取前N个URL并返回其内容。

视频教程

视频教程：将8000多个Apify Actors和Agents与Claude集成

多客户端兼容

Apify MCP服务器与任何遵循 模型上下文协议 的MCP客户端兼容，但不同客户端对动态工具发现和其他功能的支持程度可能有所不同。您可以使用以下客户端与Apify MCP服务器进行交互：Claude Desktop、Visual Studio Code 或 Apify Tester MCP Client。

动态工具发现

MCP服务器提供了一种动态发现和使用新Actors的方法，允许AI代理根据需要找到新工具（Actors）并将其纳入使用。

智能工具选择

当请求 actors 工具类别时，服务器会根据客户端的功能智能选择最合适的与Actor相关的工具：

• 支持动态工具的客户端（例如Claude.ai网页版、VS Code Genie）：服务器提供 add-actor 工具而不是 call-actor，这允许用户在对话过程中动态发现并添加新的Actors作为工具，提供更好的用户体验。
• 动态工具支持有限的客户端（例如Claude Desktop）：服务器提供标准的 call-actor 工具以及其他Actor类别工具，确保兼容性的同时保持功能。

Skyfire代理支付集成

Apify MCP服务器与 Skyfire 集成，实现代理支付功能，AI代理可以在无需Apify API令牌的情况下自动为Actor运行付费。

工具配置灵活

可以通过URL查询参数或命令行标志来配置服务器加载的工具，支持指定工具类别或特定工具，还可以启用UI模式以在工具响应中渲染 MCP Apps 小部件。

遥测数据收集

Apify MCP服务器收集工具调用的遥测数据，以帮助Apify了解使用模式并改进服务。默认情况下，所有工具调用的遥测功能均已启用。

📦 安装指南

开发环境准备

• Node.js（v18或更高版本）

创建一个环境文件 .env，内容如下：

APIFY_TOKEN="your-apify-token"

构建 actor-mcp-server 包

npm run build

启动HTTP可流式传输的MCP服务器

使用Apify CLI运行：

export APIFY_TOKEN="your-apify-token"
export APIFY_META_ORIGIN=STANDBY
apify run -p

服务器启动后，您可以使用 MCP Inspector 调试暴露在 http://localhost:3001 的服务器。

启动标准输入/输出（stdio）MCP服务器

您可以使用以下命令启动MCP Inspector：

export APIFY_TOKEN="your-apify-token"
npx @modelcontextprotocol/inspector node ./dist/stdio.js

启动后，Inspector将显示一个URL，您可以在浏览器中打开该URL以开始调试。

无认证访问

当 tools 查询参数仅包含明确允许无认证使用的工具时，托管服务器允许在无需API令牌的情况下进行访问。目前允许的工具包括：search-actors、fetch-actor-details、search-apify-docs、fetch-apify-docs。例如：https://mcp.apify.com?tools=search-actors。

💻 使用示例

基础用法

以下是使用 apify/rag-web-browser Actor的示例输入参数：

{
  "query": "restaurants in San Francisco",
  "maxResults": 3
}

您无需手动指定要调用的Actor或其输入参数，大语言模型（LLM）会自动处理这些。当调用工具时，参数会由LLM自动传递给Actor。您可以参考特定Actor的文档以获取可用参数列表。

高级用法

使用Skyfire代理支付功能时，需要进行如下配置：

{
  "mcpServers": {
    "skyfire": {
      "url": "https://api.skyfire.xyz/mcp/sse",
      "headers": {
        "skyfire-api-key": "<YOUR_SKYFIRE_API_KEY>"
      }
    },
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com?payment=skyfire"
    }
  }
}

当启用Skyfire模式时，代理将自动处理完整的支付流程：

1. 代理通过 search-actors 或 fetch-actor-details 发现相关Actors（这些操作免费）。
2. 在执行Actor之前，代理使用Skyfire MCP服务器的 create-pay-token 工具创建一个PAY令牌（最低5美元）。
3. 代理在调用Actor工具时，在 skyfire-pay-id 输入属性中传递PAY令牌。
4. 结果照常返回。令牌上未使用的资金可用于未来运行，或在过期时返还。

📚 详细文档

MCP客户端

Apify MCP服务器与任何遵循 模型上下文协议 的MCP客户端兼容，但不同客户端对动态工具发现和其他功能的支持程度可能有所不同。

支持的客户端矩阵

工具、资源和提示

Actors

任何 Apify Actor 都可以用作工具。默认情况下，服务器预配置了一个Actor apify/rag-web-browser 和几个辅助工具。MCP服务器会加载Actor的输入模式并创建相应的MCP工具，使AI代理能够确切知道要传递给Actor的参数以及预期的返回结果。

辅助工具

使用MCP与Apify的最强大功能之一是动态工具发现，它允许AI代理根据需要找到新工具（Actors）并将其纳入使用。以下是一些特殊的MCP操作以及Apify MCP服务器的支持方式：

• Apify Actors：搜索Actors，查看其详细信息，并将其用作AI的工具。
• Apify文档：搜索Apify文档并获取特定文档，为AI提供上下文。
• Actor运行：获取您的Actor运行列表，检查其详细信息并检索日志。
• Apify存储：访问您的数据集中的数据和键值存储。

可用工具概述

注意：

使用 actors 工具类别时，支持动态工具发现的客户端（如Claude.ai网页版和VS Code）会自动接收 add-actor 工具而不是 call-actor，以增强Actor发现功能。

get-actor-output 工具会自动包含在任何与Actor相关的工具中，如 call-actor、add-actor 或任何特定的Actor工具（如 apify-slash-rag-web-browser）。当您调用Actor时，无论是通过 call-actor 工具还是直接通过Actor工具（如 apify-slash-rag-web-browser），都会收到输出预览。预览取决于Actor的输出格式和长度；对于某些Actors和运行，可能会包含整个输出，而对于其他Actors，只返回有限版本以避免使LLM过载。要检索Actor运行的完整输出，请使用 get-actor-output 工具（支持限制、偏移和字段过滤），并使用Actor调用提供的 datasetId。

工具注释

所有工具都包含元数据注释，以帮助MCP客户端和LLM理解工具的行为：

• title：工具的简短显示名称（例如，“Search Actors”、“Call Actor”、“apify/rag-web-browser”）
• readOnlyHint：对于仅读取数据而不修改状态的工具为 true（例如，get-dataset、fetch-actor-details）
• openWorldHint：对于访问Apify平台之外的外部资源的工具为 true（例如，call-actor 执行外部Actors，get-html-skeleton 抓取外部网站）。仅与Apify平台交互的工具（如 search-actors 或 fetch-apify-docs）没有此提示。

工具配置

tools 配置参数用于指定要加载的工具，可以是类别或特定工具，也可以是Apify Actors。例如，tools=storage,runs 加载两个类别；tools=add-actor 仅加载一个工具。

如果未提供查询参数，MCP服务器默认加载以下 tools：

• actors
• docs
• apify/rag-web-browser

如果指定了 tools 参数，则仅启用列出的工具或类别，不会包含默认工具。

轻松配置：

使用 UI配置器 配置您的服务器，然后将配置复制到您的客户端。

配置托管服务器

可以使用URL中的查询参数配置托管服务器。例如，要加载默认工具，请使用：

https://mcp.apify.com?tools=actors,docs,apify/rag-web-browser

如果您只想使用单个Actor工具，而不需要任何发现或通用调用工具，可以将服务器配置如下：

https://mcp.apify.com?tools=apify/my-actor

此设置仅将指定的Actor（apify/my-actor）作为工具公开，不会提供其他工具。

配置CLI

可以使用命令行标志配置CLI。例如，要加载与托管服务器配置相同的工具，请使用：

npx @apify/actors-mcp-server --tools actors,docs,apify/rag-web-browser

最小配置与托管服务器配置类似：

npx @apify/actors-mcp-server --tools apify/my-actor

同样，此设置仅将指定的Actor（apify/my-actor）作为工具公开，不会提供其他工具。

⚠️ 重要建议

默认工具配置可能会在未来版本中更改。 当未指定 tools 参数时，服务器当前会加载默认工具，但此行为可能会发生变化。

对于生产使用和稳定接口，请始终明确指定 tools 参数，以确保您的配置在更新过程中保持一致。

UI模式配置

ui 参数可在工具响应中启用 MCP Apps 小部件渲染。启用后，像 search-actors 这样的工具会返回交互式MCP App响应。

配置托管服务器

使用 ui 查询参数启用UI模式：

https://mcp.apify.com?ui=true

您可以将其与其他参数结合使用：

https://mcp.apify.com?tools=actors,docs&ui=true

配置CLI

可以使用命令行标志配置CLI。例如，要启用UI模式：

npx @apify/actors-mcp-server --ui true

您也可以通过 UI_MODE 环境变量设置：

export UI_MODE=true
npx @apify/actors-mcp-server

向后兼容性

v2配置保留了与v1用法的向后兼容性。注意事项如下：

• actors 参数（URL）和 --actors 标志（CLI）仍然支持。
  • 内部它们会合并到 tools 选择器中。
  • 示例：?actors=apify/rag-web-browser 等同于 ?tools=apify/rag-web-browser；--actors apify/rag-web-browser 等同于 --tools apify/rag-web-browser。
• enable-adding-actors（CLI）和 enableAddingActors（URL）支持但已弃用。
  • 建议使用 tools=experimental 或包含特定工具 tools=add-actor。
  • 行为保持不变：当启用但未指定 tools 时，服务器仅公开 add-actor；当选择类别/工具时，也会包含 add-actor。
• enableActorAutoLoading 仍然作为 enableAddingActors 的旧别名存在，并会自动映射。
• 默认值保持兼容：当未指定 tools 时，服务器加载 actors、docs 和 apify/rag-web-browser。
  • 如果指定了任何 tools，则不会添加默认值（与v1显式选择的意图相同）。
• call-actor 现在通过 actors 类别默认包含（增量更改）。要排除它，请指定不包含 actors 的显式 tools 列表。
• preview 类别已弃用并移除。请使用特定工具名称代替。

使用 ?actors=... 或 --actors 的现有URL和命令将继续正常工作。

提示

服务器提供了一组预定义的示例提示，帮助您开始通过MCP与Apify进行交互。例如，有一个 GetLatestNewsOnTopic 提示，允许您使用 RAG Web Browser Actor轻松检索特定主题的最新新闻。

资源

服务器目前尚未提供任何资源。

🔧 技术细节

遥测

Apify MCP服务器收集工具调用的遥测数据，以帮助Apify了解使用模式并改进服务。默认情况下，所有工具调用的遥测功能均已启用。

标准输入输出传输还使用 Sentry 进行错误跟踪，这有助于我们更快地识别和修复问题。当选择退出遥测时，Sentry会自动禁用。

选择退出遥测

您可以通过将 --telemetry-enabled CLI标志设置为 false 或将 TELEMETRY_ENABLED 环境变量设置为 false 来选择退出遥测（包括Sentry错误跟踪）。CLI标志优先于环境变量。

示例

对于远程服务器（mcp.apify.com）：

# 通过URL参数禁用
https://mcp.apify.com?telemetry-enabled=false

对于本地标准输入输出服务器：

# 通过CLI标志禁用
npx @apify/actors-mcp-server --telemetry-enabled=false

# 或设置环境变量
export TELEMETRY_ENABLED=false
npx @apify/actors-mcp-server

开发

请参阅 CONTRIBUTING.md 指南，了解贡献准则和提交消息约定。

有关详细的开发设置、项目结构和本地测试说明，请参阅 DEVELOPMENT.md 指南。

限制

Actor输入模式经过处理以与大多数MCP客户端兼容，同时遵循 JSON Schema 标准。处理包括：

• 描述 截断为500个字符（由 MAX_DESCRIPTION_LENGTH 定义）。
• 枚举字段 截断为所有元素的最大组合长度为2000个字符（由 ACTOR_ENUM_MAX_LENGTH 定义）。
• 必需字段 在其描述中明确标记为 REQUIRED 前缀，以确保与可能无法正确处理JSON模式的框架兼容。
• 嵌套属性 为特殊情况（如代理配置和请求列表源）构建，以确保正确的输入结构。
• 数组项类型 在模式中未明确定义时进行推断，使用优先级顺序：项中的显式类型 > 预填充类型 > 默认值类型 > 编辑器类型。
• 枚举值和示例 添加到属性描述中，以确保即使客户端不完全支持JSON模式也能看到这些信息。
• 租赁Actors 仅可在托管的MCP服务器 https://mcp.apify.com 上使用。通过标准输入输出本地运行服务器时，您只能访问已添加到本地工具集的Actors。要动态搜索并使用Apify Store中的任何Actor（包括租赁Actors），请连接到托管端点。

🐛 故障排除（本地MCP服务器）

• 运行 node -v 确保已安装 node。
• 确保已设置 APIFY_TOKEN 环境变量。
• 始终使用 @apify/actors-mcp-server@latest 以使用MCP服务器的最新版本。

调试NPM包

要调试服务器，请使用 MCP Inspector 工具：

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

🤝 贡献

我们欢迎您为改进Apify MCP服务器做出贡献！您可以通过以下方式提供帮助：

• 🐛 报告问题：发现错误或有功能请求？打开一个问题。
• 🔧 提交拉取请求：分叉仓库并提交包含增强或修复的拉取请求。
• 📚 文档：欢迎对文档和示例进行改进。
• 💡 分享用例：贡献示例以帮助其他用户。

对于重大更改，请先打开一个问题，讨论您的提案，确保其符合项目目标。

📚 了解更多

• 模型上下文协议
• 什么是AI代理？
• 什么是MCP，为什么它很重要？
• 如何将MCP与Apify Actors结合使用
• Tester MCP Client
• 网络研讨会：在Apify上构建和货币化MCP服务器
• 如何在Apify上构建和货币化AI代理