Decodo
offiziellEinfacher Zugriff auf Webdaten. Vereinfachter Abruf von Informationen aus Websites und Online-Quellen.
Was kann man mit Decodo MCP machen?
- Beliebige Webseite als Markdown scrapen — Bitten Sie Ihren Assistenten, eine URL abzurufen und sauberen, LLM-freundlichen Inhalt über
scrape_as_markdownzurückzugeben. - Webseiten-Screenshots erfassen — Fordern Sie einen PNG-Screenshot einer beliebigen Website an, optional aus einem bestimmten Land, mit dem
screenshot-Tool. - Google und Bing durchsuchen — Erhalten Sie geparste Suchmaschinenergebnisse für jede Anfrage, einschließlich Anzeigen, KI-Modus und Google Lens über
google_search,bing_searchund verwandte Tools. - ECommerce-Produkte und Preise verfolgen — Rufen Sie Produktdetails, Preise, Verkäufer und Bestseller von Amazon, Walmart, Target und TikTok Shop ab.
- Social-Media-Daten sammeln — Rufen Sie Beiträge, Benutzerprofile, Kanalvideos und Untertitel von Reddit, TikTok und YouTube ab.
- KI-Suchmaschinen abfragen — Fragen Sie ChatGPT oder Perplexity nach KI-generierten Antworten und Konversationen über das
ai-Toolset.
Dokumentation
Decodo MCP Server
Verbinden Sie LLMs und KI-Agenten mit Live-Webdaten über MCP (Model Context Protocol). Der Decodo MCP Server ermöglicht das Scraping von Websites, Suchmaschinen, eCommerce-Plattformen und sozialen Medien direkt aus KI-Tools wie Claude, Cursor und Windsurf – ganz ohne den Aufbau einer eigenen Scraping-Infrastruktur von Grund auf.
- Strukturierte Ausgaben in JSON, Markdown und Screenshots
- Serverseitiges JavaScript-Rendering und Anti-Bot-Handling
- 125M+ IPs in über 195 Standorten
Was ist der Decodo MCP Server?
Der Decodo MCP Server ist eine Web-Scraping-Schicht für KI-Agenten. Er verbindet MCP-kompatible Clients mit der Decodo Web Scraping API und ermöglicht:
- Web-Scraping für LLMs
- Echtzeit-Datenabruf für RAG
- KI-Agenten-Browsing und -Recherche
- Strukturierte Datenextraktion von dynamischen Websites
Statt Proxys, Parser und Retry-Logik selbst zu verwalten, erhalten Sie einen einzigen Integrationspunkt für zuverlässigen Zugriff auf Webdaten.
Warum MCP für Web-Scraping nutzen?
Das Model Context Protocol (MCP) ist der aufkommende Standard für die Verbindung von KI-Agenten mit externen Tools und Datenquellen. Mit MCP:
- können Agenten Tools dynamisch aufrufen
- bleiben Integrationen standardisiert
- skalieren Workflows über Umgebungen hinweg
Der Decodo MCP Server gibt Ihren Agenten zuverlässigen, produktionsreifen Webzugriff über diesen Standard.
Hauptfunktionen
Web-Scraping für KI-Agenten, ohne Infrastruktur. Scrapen Sie jede Website, einschließlich JavaScript-lastiger Seiten, ohne sich um Proxy-Rotation, CAPTCHA-Lösung oder Anti-Bot-Systeme kümmern zu müssen.
Strukturierte Ausgaben für LLM-Workflows. Markdown (LLM-bereit), JSON (für strukturierte Pipelines) und Screenshots (für visuellen Kontext), entwickelt für RAG-Pipelines, KI-Recherche-Agenten und Automatisierungsabläufe.
Integrierte Unterstützung für beliebte Ziele. Fertige Tools für Google und Bing (SERPs), Amazon, Walmart und Target (eCommerce), Reddit, TikTok und YouTube (soziale Medien) sowie ChatGPT und Perplexity (KI-Suche).
Globale Proxy-Infrastruktur. 125M+ Residential-IPs, 195+ Geo-Standorte und eine 99,99 %-Erfolgsquote selbst bei den am stärksten geschützten Zielen.
Modulare MCP-Toolsets. Aktivieren Sie nur das, was Sie benötigen: web, search, ecommerce, social_media,
ai für eine sauberere Tool-Auswahl und bessere Agentenleistung.
Schneller Time-to-Value. Vom API-Key bis zum ersten Scrape in Minuten, ohne Einrichtungsaufwand.
Anwendungsfälle
Nutzen Sie den Decodo MCP Server, wenn Sie Web-Scraping für KI-Agenten, strukturierte Datenextraktion in großem Maßstab, zuverlässigen Zugriff auf dynamische Websites, Echtzeitdaten für RAG oder eine Alternative zum Aufbau eigener Scraping-Infrastruktur benötigen. Häufige Szenarien:
- KI-gestütztes Web-Scraping – geben Sie LLMs die Fähigkeit, frische Daten zu sammeln, statt sich auf statische Trainingsdaten zu verlassen.
- RAG mit Live-Daten – ziehen Sie Echtzeit-Ergebnisse von Google, Bing und KI-Suchen in Retrieval- Pipelines.
- eCommerce-Intelligenz – verfolgen Sie Produktpreise, Listings und Verkäufer über Marktplätze hinweg, ohne blockiert zu werden.
- Sammlung von Social-Media-Daten – erfassen Sie Beiträge, Kanäle und Engagement-Daten von Reddit, TikTok und YouTube.
- Reise- und Preisaggregation – bauen Sie Tools, die Live-Preise und Verfügbarkeiten über Websites hinweg sammeln.
Schnellstart
- Erstellen Sie ein kostenloses Konto unter dashboard.decodo.com – bis zu 2K kostenlose Anfragen, keine Kreditkarte erforderlich.
- Holen Sie sich Ihren API-Key. Erhalten Sie ein Basic-Authentifizierungs-Token für die Web Scraping API vom Dashboard.
- Laden Sie Node.js 18+ herunter von https://nodejs.org.
- Besorgen Sie sich einen MCP-Client wie Claude Desktop, Cursor, Windsurf oder andere MCP-kompatible Tools.
- Konfigurieren Sie den MCP-Server in Ihrem KI-Client (siehe Konfigurationsbeispiele unten).
Verbindung zum Decodo MCP Server
Öffnen Sie Ihren bevorzugten MCP-Client und fügen Sie die folgende Konfiguration hinzu (siehe Beispiele für Claude Code, Cursor, Windsurf unten):
{
"mcpServers": {
"Decodo": {
"url": "https://mcp.decodo.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Basic <basic_auth_token>"
}
}
}
}
Claude Desktop
- Öffnen Sie Claude Desktop → Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten.
- Fügen Sie zu claude_desktop_config.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"Decodo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@decodo/mcp-server"],
"env": {
"SCRAPER_API_TOKEN": "<basic_auth_token>",
"TOOLSETS": "web,ai"
}
}
}
}
- Speichern und Claude Desktop neu starten.
Cursor
- Öffnen Sie Einstellungen → MCP.
- Klicken Sie auf „Neuen globalen MCP-Server hinzufügen“ (öffnet mcp.json).
- Fügen Sie dieselbe Konfiguration wie oben hinzu.
- Speichern – achten Sie auf einen grünen Statusindikator neben Decodo.
Windsurf
- Öffnen Sie Einstellungen → Windsurf-Einstellungen.
- Scrollen Sie zu Cascade → Benutzerdefinierten Server hinzufügen + (öffnet mcp_config.json).
- Fügen Sie dieselbe Konfiguration wie oben hinzu.
- Speichern und Windsurf neu starten.
Testen Sie Ihr Setup
Sobald die Verbindung hergestellt ist, versuchen Sie diesen Prompt in Ihrem Client:
▎ „Scrape die Titel der Top-5-Artikel von Hacker News“
Sie sollten innerhalb von Sekunden eine strukturierte Liste zurückerhalten. Wenn Sie einen Authentifizierungsfehler sehen, überprüfen Sie Ihr Token im Dashboard.
Optional: Bestimmte Toolsets aktivieren
Den MCP-Server lokal ausführen
Voraussetzungen
- Node.js 18.0+
- Ein MCP-Client – beliebte Optionen sind Claude Desktop und Cursor
Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Klonen Sie dieses Repository:
git clone https://github.com/Decodo/mcp-server
- Führen Sie die folgenden Befehle im Terminal aus:
cd decodo-mcp-server
npm install
npm run build
- Notieren Sie sich Ihren Build-Speicherort:
cd build/
pwd
Wenn Sie index.js an das Ende dieses Verzeichnisses anhängen, sollte Ihr Build-Dateipfad etwa so aussehen:
/Users/your.user/projects/decodo-mcp/build/index.js
- Aktualisieren Sie Ihren MCP-Client mit den Serverinformationen:
{
"mcpServers": {
"decodo-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/Users/your.user/projects/decodo-mcp/build/index.js"],
"env": {
"SCRAPER_API_TOKEN": "<web_scraping_api_base64_token>"
}
}
}
}
Toolsets
Tools sind in Toolsets organisiert. Sie können bestimmte Toolsets selektiv aktivieren, indem Sie eine
kommagetrennte Liste über den toolsets-Query-Parameter übergeben:
"Decodo MCP Server": {
"url": "https://mcp.decodo.com/mcp?toolsets=web,ai",
"headers": {
"Authorization": "Basic <your_auth_token>"
}
}
Wenn keine Toolsets angegeben sind, werden alle Tools registriert.
| Toolset | Tools |
|---|---|
web | scrape_as_markdown, screenshot |
search | google_search, google_ads, google_lens, google_travel_hotels, bing_search |
ecommerce | amazon_search, amazon_product, amazon_pricing, amazon_sellers, amazon_bestsellers, walmart_search, walmart_product, target_search, target_product, tiktok_shop_search, tiktok_shop_product, tiktok_shop_url |
social_media | reddit_post, reddit_subreddit, reddit_user, tiktok_post, youtube_metadata, youtube_channel, youtube_subtitles, youtube_search |
ai | chatgpt, perplexity, google_ai_mode |
Tools
Der Server stellt die folgenden Tools bereit:
| Tool | Beschreibung | Beispiel-Prompt |
|---|---|---|
scrape_as_markdown | Extrahiert Daten von jeder Ziel-URL, erwartet eine URL über den Prompt. Liefert Ergebnisse in Markdown. | Scrape peacock.com von einer US-IP-Adresse und nenne mir die Preise. |
screenshot | Erfasst einen Screenshot einer beliebigen Webseite und liefert ihn als PNG-Bild. | Nimm einen Screenshot von github.com von einer US-IP-Adresse. |
google_search | Durchsucht Google Search für eine Anfrage und liefert geparste Ergebnisse. | Scrape Google Search nach Schuhen und nenne mir die Top-Position. |
google_ads | Extrahiert Google-Ads-Suchergebnisse. | Scrape Google Ads nach Laptop und zeige mir die Top-Anzeigen. |
google_lens | Extrahiert Google-Lens-Bildsuchergebnisse. | Suche auf Google Lens nach diesem Bild: https://example.com/image.jpg |
google_ai_mode | Extrahiert Google-AI-Mode-Ergebnisse (Suche mit KI). | Frage Google AI Mode: Was sind die drei besten Hunderassen? |
google_travel_hotels | Extrahiert Google-Travel-Hotels-Suchergebnisse. | Suche auf Google Travel Hotels nach Hotels in Paris. |
amazon_search | Durchsucht Amazon Search für eine Anfrage und liefert geparste Ergebnisse. | Scrape Amazon Search nach kabelloser Tastatur. |
amazon_product | Extrahiert Amazon-Produktseiten. | Scrape das Amazon-Produkt B09H74FXNW und zeige mir die Details. |
amazon_pricing | Extrahiert Preisinformationen zu Amazon-Produkten. | Hole die Preise für das Amazon-Produkt B09H74FXNW. |
amazon_sellers | Extrahiert Amazon-Verkäuferinformationen. | Hole Informationen zum Amazon-Verkäufer A1R0Z7FJGTKESH. |
amazon_bestsellers | Extrahiert die Amazon-Bestsellerliste. | Zeige mir die Amazon-Bestseller in Elektronik. |
walmart_search | Durchsucht Walmart Search für eine Anfrage und liefert geparste Ergebnisse. | Scrape Walmart Search nach Campingzelt. |
walmart_product | Extrahiert Walmart-Produktseiten. | Scrape das Walmart-Produkt 15296401808. |
target_search | Durchsucht Target Search für eine Anfrage und liefert geparste Ergebnisse. | Scrape Target Search nach Küchengeräten. |
target_product | Extrahiert Target-Produktseiten. | Scrape das Target-Produkt 92186007. |
tiktok_post | Extrahiert strukturierte Daten aus einer TikTok-Post-URL (z. B. Engagement, Bildunterschrift, Hashtags). | Scrape diesen TikTok-Post: https://www.tiktok.com/@nba/video/7393013274725403950 |
tiktok_shop_search | Durchsucht TikTok Shop Search für eine Anfrage und liefert geparste Ergebnisse. | Scrape TikTok Shop Search nach Handyhüllen. |
tiktok_shop_product | Extrahiert TikTok-Shop-Produktseiten. | Scrape das TikTok-Shop-Produkt 1731541214379741272. |
tiktok_shop_url | Extrahiert TikTok-Shop-Seiten per URL. | Scrape diese TikTok-Shop-URL: https://www.tiktok.com/shop/s?q=HEADPHONES |
youtube_metadata | Extrahiert YouTube-Video-Metadaten. | Hole die Metadaten für das YouTube-Video dFu9aKJoqGg. |
youtube_channel | Extrahiert YouTube-Kanalvideos. | Scrape den YouTube-Kanal @decodo_official. |
youtube_subtitles | Extrahiert YouTube-Videountertitel. | Hole die Untertitel für das YouTube-Video L8zSWbQN-v8. |
youtube_search | Sucht YouTube-Videos. | Suche auf YouTube nach „Wie pflegt man Chinchillas“. |
reddit_post | Extrahiert einen bestimmten Reddit-Beitrag. | Scrape den folgenden Reddit-Beitrag: https://www.reddit.com/r/horseracing/comments/1nsrn3/ |
reddit_subreddit | Extrahiert Reddit-Subreddit-Ergebnisse. | Scrape die Top-5-Beiträge auf r/Python diese Woche. |
reddit_user | Extrahiert ein Reddit-Benutzerprofil sowie dessen Beiträge und Kommentare. | Scrape diesen Reddit-Benutzer: https://www.reddit.com/user/IWasRightOnce/ |
bing_search | Extrahiert Bing-Suchergebnisse. | Suche auf Bing nach Laptop-Bewertungen. |
chatgpt | Suche und Interaktion mit ChatGPT für KI-gestützte Antworten und Konversationen. | Bitte ChatGPT, Quantencomputing in einfachen Worten zu erklären. |
perplexity | Suche und Interaktion mit Perplexity für KI-gestützte Antworten und Konversationen. | Frage Perplexity nach den neuesten Trends in der Webentwicklung. |
Parameter
Die folgenden Parameter werden aus Benutzer-Prompts abgeleitet:
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
jsRender | Rendert die Ziel-URL in einem Headless-Browser. |
geo | Legt das Land fest, aus dem die Anfrage stammt. |
locale | Legt das Gebietsschema der Anfrage fest. |
tokenLimit | Kürzt den Antwortinhalt bis zu diesem Limit. Nützlich, wenn das Kontextfenster klein ist. |
prompt | Prompt, der an KI-Tools gesendet wird (chatgpt, perplexity). |
search | Aktiviert die Websuche-Funktion von ChatGPT (nur chatgpt). |
xhr | Wenn true, werden XHR- oder Fetch-Antworten in das Scrape-Ergebnis aufgenommen, sofern unterstützt (z. B. tiktok_post). |
deviceType | Zu emulierender Gerätetyp (desktop, mobile, tablet). Geparste Ziele sind strenger: Amazon-Tools sind nur für Desktop verfügbar und lassen es daher weg, und bing_search/google_ai_mode akzeptieren nur desktop und mobile. |
domain | Domain, die für die Anfrage verwendet werden soll (z. B. amazon.com, amazon.co.uk, bing.com). |
pageFrom | Startseitennummer für die Paginierung. |
deliveryZip | Postleitzahl für den Lieferort (Target, Walmart). |
storeId | Store-ID für lokale Bestände (Walmart). |
country | Land für TikTok-Shop-Anfragen. |
limit | Maximale Anzahl zurückzugebender Ergebnisse (z. B. YouTube-Kanalvideos). |
language_code | Sprachcode für Untertitel (z. B. en, es). |
Beispiele
Scraping geoblockierter Inhalte
Stellen Sie Ihrem KI-Agenten die folgende Anfrage:
Scrape peacock.com from a German IP address and tell me the pricing.
Diese Anfrage wird feststellen, dass peacock.com geoblockiert ist. Um die Geoblockierung zu umgehen:
Scrape peacock.com from a US IP address and tell me the pricing.
Begrenzung der Anzahl der Antwort-Tokens
Wenn Ihr Agent ein kleines Kontextfenster hat, wird der beim Scraping zurückgegebene Inhalt automatisch gekürzt, um einen Kontextüberlauf zu vermeiden. Sie können die Anzahl der zurückgegebenen Tokens innerhalb Ihres Prompts erhöhen:
Scrape hacker news, return 50k tokens.
Wenn Ihr Agent ein großes Kontextfenster hat, sagen Sie ihm, es soll full content zurückgeben:
Scrape hacker news, return full content.
Verwendung mit Decodo-Agent-Fähigkeiten
Dieser Server gibt Ihrem Agenten die Scraping-Werkzeuge. Decodo/agent-skills
bringt ihm bei, wann er sie einsetzen soll, welche Oberfläche er verwenden soll und wie er sie aufruft – so wählt der Agent
das richtige Werkzeug und die richtigen Parameter selbstständig aus, statt zu raten.
Die Fähigkeiten funktionieren über die decodo-CLI, diesen gehosteten MCP-Server und die rohe HTTP-API und greifen
automatisch auf den MCP-Server zurück, wenn keine Shell verfügbar ist. Die Kombination beider Komponenten gibt Ihrem Agenten sowohl die
Ausführungsebene (dieser Server) als auch die Entscheidungsebene (die Fähigkeiten) in einer einzigen Einrichtung.
Schnellstart (Claude Code):
/plugin marketplace add Decodo/agent-skills
/plugin install decodo@decodo-skills
Siehe die agent-skills-README für die manuelle Installation und andere Agenten (Cursor, Codex, Gemini CLI, Windsurf).
Verwandte Repositories
Web Scraping API, Decodo-Agent-Fähigkeiten, Decodo-OpenClaw-Fähigkeit
Ausprobieren
Integrieren Sie den Decodo-MCP-Server in wenigen Klicks in Ihren KI-Workflow und statten Sie Ihre KI-Agenten mit Echtzeitdaten von jeder Website aus.
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