Decodo
offiziellEinfacher Zugriff auf Webdaten. Vereinfachter Abruf von Informationen aus Websites und Online-Quellen.
Was kann man mit Decodo MCP machen?
- Jede Webseite als Markdown scrapen — extrahiere sauberen, LLM-bereiten Inhalt von einer URL mit
scrape_as_markdown. - Webseiten-Screenshots erfassen — mache einen visuellen Schnappschuss jeder Seite mit
screenshot. - Google und Bing durchsuchen — rufe geparste SERP-Ergebnisse über
google_searchundbing_searchab. - eCommerce-Produktdaten abrufen — schlage Preise, Verkäufer und Bestseller auf Amazon, Walmart oder Target nach.
- Social-Media-Inhalte sammeln — scrape Reddit-Beiträge, TikTok-Videos oder YouTube-Metadaten und Untertitel.
- KI-Suchtools abfragen — interagiere mit ChatGPT, Perplexity oder Google AI Mode für KI-gestützte Antworten.
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, E-Commerce-Plattformen und sozialen Medien direkt aus KI-Tools wie Claude, Cursor und Windsurf – ganz ohne die Notwendigkeit, eine Scraping-Infrastruktur von Grund auf neu aufzubauen.
- 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 Web Scraping API von Decodo und ermöglicht:
- Web Scraping für LLMs
- Echtzeit-Datenabruf für RAG
- Browsing und Recherche durch KI-Agenten
- Strukturierte Datenextraktion von dynamischen Websites
Anstatt Proxys, Parser und Wiederholungslogik zu verwalten, erhalten Sie einen einzigen Integrationspunkt für zuverlässigen Zugriff auf Webdaten.
Warum MCP für Web Scraping verwenden?
Model Context Protocol (MCP) ist der aufstrebende 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 bietet Ihren Agenten über diesen Standard zuverlässigen, produktionsreifen Webzugriff.
Hauptfunktionen
Web Scraping für KI-Agenten, keine Infrastruktur erforderlich. 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), konzipiert für RAG-Pipelines, KI-Recherche-Agenten und Automatisierungsabläufe.
Integrierte Unterstützung für beliebte Ziele. Fertige Tools für Google und Bing (SERPs), Amazon, Walmart und Target (E-Commerce), Reddit, TikTok und YouTube (soziale Medien) sowie ChatGPT und Perplexity (KI-Suche).
Globale Proxy-Infrastruktur. 125M+ Residential-IPs, 195+ Geo-Standorte und eine Erfolgsquote von 99,99 % selbst bei den am stärksten geschützten Zielen.
Modulare MCP-Toolsets. Aktivieren Sie nur, was Sie benötigen: web, search, ecommerce, social_media,
ai für eine übersichtlichere Tool-Auswahl und bessere Agentenleistung.
Schnelle Wertschöpfung. Vom API-Schlüssel zum ersten Scrape in Minuten, ohne Einrichtungsaufwand.
Anwendungsfälle
Verwenden 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 einer Scraping-Infrastruktur von Grund auf benötigen. Häufige Szenarien:
- KI-gestütztes Web Scraping – Geben Sie LLMs die Möglichkeit, aktuelle Daten zu sammeln, anstatt sich auf statische Trainingsdaten zu verlassen.
- RAG mit Live-Daten – Ziehen Sie Echtzeit-Ergebnisse von Google, Bing und KI-Suchanfragen in Retrieval- Pipelines.
- E-Commerce-Intelligence – Verfolgen Sie Produktpreise, Angebote und Verkäufer über Marktplätze hinweg, ohne blockiert zu werden.
- Social-Media-Datenerfassung – Sammeln Sie Beiträge, Kanäle und Engagement-Daten von Reddit, TikTok und YouTube.
- Reise- und Preisaggregation – Erstellen Sie Tools, die Live-Preise und Verfügbarkeiten über Websites hinweg sammeln.
Schnellstart
- Erstellen Sie ein kostenloses Konto unter dashboard.decodo.com – bis zu 2.000 kostenlose Anfragen, keine Kreditkarte erforderlich.
- Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel. Erhalten Sie ein Basic-Authentication-Token für die Web Scraping API aus dem Dashboard.
- Laden Sie Node.js 18+ von https://nodejs.org. herunter.
- 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 starten Sie Claude Desktop neu.
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 eine grüne Statusanzeige 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 starten Sie Windsurf neu.
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 aus dem Dashboard.
Optional: Aktivieren bestimmter Toolsets
Lokales Ausführen des MCP-Servers
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
durch Kommas getrennte Liste über den Abfrageparameter toolsets 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 | Scrapt jede Ziel-URL, erwartet eine URL über den Prompt. Gibt Ergebnisse in Markdown zurück. | Scrape peacock.com von einer US-IP-Adresse und nenne mir die Preise. |
screenshot | Erstellt einen Screenshot einer beliebigen Webseite und gibt ihn als PNG-Bild zurück. | Mache einen Screenshot von github.com von einer US-IP-Adresse. |
google_search | Scrapt die Google-Suche für eine gegebene Suchanfrage und gibt geparste Ergebnisse zurück. | Scrape Google Search nach Schuhen und nenne mir die Top-Position. |
google_ads | Scrapt Google Ads Suchergebnisse. | Scrape Google Ads nach Laptop und zeige mir die Top-Anzeigen. |
google_lens | Scrapt Google Lens Bildersuchergebnisse. | Suche Google Lens nach diesem Bild: https://example.com/image.jpg |
google_ai_mode | Scrapt Google AI Mode (Suche mit KI) Ergebnisse. | Frage Google AI Mode: Was sind die drei beliebtesten Hunderassen? |
google_travel_hotels | Scrapt Google Travel Hotels Suchergebnisse. | Suche Google Travel Hotels nach Hotels in Paris. |
amazon_search | Scrapt die Amazon-Suche für eine gegebene Suchanfrage und gibt geparste Ergebnisse zurück. | Scrape Amazon Search nach kabelloser Tastatur. |
amazon_product | Scrapt eine Amazon-Produktseite. | Scrape Amazon-Produkt B09H74FXNW und zeige mir die Details. |
amazon_pricing | Scrapt Amazon-Produktpreisinformationen. | Rufe Preise für Amazon-Produkt B09H74FXNW ab. |
amazon_sellers | Scrapt Amazon-Verkäuferinformationen. | Rufe Informationen über Amazon-Verkäufer A1R0Z7FJGTKESH ab. |
amazon_bestsellers | Scrapt die Amazon-Bestseller-Liste. | Zeige mir Amazon-Bestseller im Bereich Elektronik. |
walmart_search | Scrapt die Walmart-Suche für eine gegebene Suchanfrage und gibt geparste Ergebnisse zurück. | Scrape Walmart Search nach Campingzelt. |
walmart_product | Scrapt eine Walmart-Produktseite. | Scrape Walmart-Produkt 15296401808. |
target_search | Scrapt die Target-Suche für eine gegebene Suchanfrage und gibt geparste Ergebnisse zurück. | Scrape Target Search nach Küchengeräten. |
target_product | Scrapt eine Target-Produktseite. | Scrape Target-Produkt 92186007. |
tiktok_post | Scrapt eine TikTok-Post-URL nach strukturierten Daten (z. B. Engagement, Beschreibung, Hashtags). | Scrape diesen TikTok-Post: https://www.tiktok.com/@nba/video/7393013274725403950 |
tiktok_shop_search | Scrapt die TikTok Shop-Suche für eine gegebene Suchanfrage und gibt geparste Ergebnisse zurück. | Scrape TikTok Shop Search nach Handyhüllen. |
tiktok_shop_product | Scrapt eine TikTok Shop-Produktseite. | Scrape TikTok Shop-Produkt 1731541214379741272. |
tiktok_shop_url | Scrapt eine TikTok Shop-Seite anhand der URL. | Scrape diese TikTok Shop-URL: https://www.tiktok.com/shop/s?q=HEADPHONES |
youtube_metadata | Scrapt YouTube-Video-Metadaten. | Rufe Metadaten für YouTube-Video dFu9aKJoqGg ab. |
youtube_channel | Scrapt YouTube-Kanal-Videos. | Scrape YouTube-Kanal @decodo_official. |
youtube_subtitles | Scrapt YouTube-Video-Untertitel. | Rufe Untertitel für YouTube-Video L8zSWbQN-v8 ab. |
youtube_search | YouTube-Videos suchen. | Suche YouTube nach "Wie man Chinchillas pflegt". |
reddit_post | Scrapt einen bestimmten Reddit-Beitrag. | Scrape den folgenden Reddit-Beitrag: https://www.reddit.com/r/horseracing/comments/1nsrn3/ |
reddit_subreddit | Scrapt Reddit-Subreddit-Ergebnisse. | Scrape die Top-5-Beiträge auf r/Python diese Woche. |
reddit_user | Scrapt ein Reddit-Benutzerprofil und dessen Beiträge/Kommentare. | Scrape diesen Reddit-Benutzer: https://www.reddit.com/user/IWasRightOnce/ |
bing_search | Scrapt Bing-Suchergebnisse. | Suche Bing nach Laptop-Bewertungen. |
chatgpt | Suche und interagiere mit ChatGPT für KI-gestützte Antworten und Konversationen. | Bitte ChatGPT, Quantencomputing in einfachen Worten zu erklären. |
perplexity | Suche und interagiere 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 stammen soll. |
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 werden soll (chatgpt, perplexity). |
search | Aktiviert die Websuchfunktion von ChatGPT (nur chatgpt). |
xhr | Wenn true, werden XHR- oder Fetch-Antworten in das Scrape-Ergebnis einbezogen, sofern unterstützt (z. B. tiktok_post). |
deviceType | Gerätetyp, der für die Anfrage emuliert werden soll (desktop, mobile, tablet). |
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 den lokalen Bestand (Target, Walmart). |
country | Land für TikTok Shop-Anfragen. |
limit | Maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse (z. B. YouTube-Kanal-Videos). |
language_code | Sprachcode für Untertitel (z. B. en, es). |
Beispiele
Scraping von geografisch eingeschränkten Inhalten
Fragen Sie Ihren KI-Agenten mit dem folgenden Prompt:
Scrape peacock.com from a German IP address and tell me the pricing.
Dieser Prompt wird anzeigen, dass peacock.com geografisch eingeschränkt ist. Um die Geobeschränkung 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 vom Scraping zurückgegebene Inhalt automatisch gekürzt, um einen Kontextüberlauf zu vermeiden. Sie können die Anzahl der zurückgegebenen Tokens in Ihrem Prompt erhöhen:
Scrape hacker news, return 50k tokens.
Wenn Ihr Agent ein großes Kontextfenster hat, weisen Sie ihn an, full content zurückzugeben:
Scrape hacker news, return full content.
Verwendung mit Decodo-Agentenfähigkeiten
Dieser Server gibt Ihrem Agenten die Scraping-Werkzeuge. Decodo/agent-skills
lehrt ihn, wann er zu ihnen greifen soll, welche Oberfläche er verwenden soll und wie er sie aufruft – so dass der Agent
das richtige Werkzeug und die richtigen Parameter selbst auswählt, anstatt zu raten.
Die Fähigkeiten leiten über die decodo CLI, diesen gehosteten MCP-Server und die rohe HTTP-API und fallen
automatisch auf den MCP-Server zurück, wenn keine Shell verfügbar ist. Die Kombination beider gibt Ihrem Agenten sowohl die
Ausführungsebene (dieser Server) als auch die Entscheidungsebene (die Fähigkeiten) in einem einzigen Setup.
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-Agentenfähigkeiten, Decodo OpenClaw-Fähigkeit
Probieren Sie es aus
Integrieren Sie den Decodo MCP Server mit nur wenigen Klicks in Ihren KI-Workflow und statten Sie Ihre KI-Agenten mit Echtzeitdaten von jeder Website aus.
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