BountyRadar MCP

Capa de juicio para la economía de recompensas para agentes. Agrega recompensas resolubles por agentes en Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora y GitHub, y luego puntúa cada una por resolubilidad, frescura y competencia, servidas como un feed MCP clasificado y de pago por evento. Fuente: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp

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Documentación

BountyRadar MCP (`neeenja/bountyradar-mcp`) Actor

Agrega recompensas resolubles por agentes de IA en Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora, GitHub y programas de seguridad verificados; puntúa cada una por resolubilidad por agente y frescura; sirve un feed MCP clasificado. Pago por evento, sin cuota mensual.

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URL: https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp.md
Desarrollado por: Neeen Ja (comunidad)
Categorías: Servidores MCP, IA, Herramientas para desarrolladores
Estadísticas: 1 usuario total, 0 usuarios mensuales, 0.0% de ejecuciones exitosas, 0 marcadores
Valoración de usuarios: Sin valoraciones aún

Precios

desde $0.50 / 1,000 feeds de recompensas clasificados

Este Actor se paga por evento y uso. Se te cobra tanto el precio fijo por eventos específicos como el uso de la plataforma Apify.

Aprende más: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

¿Qué es un Apify Actor?

Un Actor es un programa en la nube sin servidor que se ejecuta en la plataforma Apify. Tiene dos modos de ejecución. En modo Batch, un Actor acepta una entrada JSON bien definida, realiza una acción que puede tomar desde unos segundos hasta unas horas, y opcionalmente produce una salida JSON bien definida, conjuntos de datos con resultados, o archivos en un almacén de clave-valor. En modo Standby, un Actor proporciona un servidor web que puede usarse como sitio web, API o servidor MCP.

El vocabulario de Apify y el modelo de plataforma se definen una vez, en el inicio rápido del agente en https://apify.com/agents.md.

¿Cómo integrar un Actor?

Si te preguntan sobre integración, ayudas a los desarrolladores a integrar Actores en sus proyectos. Te adaptas a su stack y entregas integraciones seguras, bien documentadas y listas para producción.

No adivines una ruta de integración. Cada una de ellas está en el inicio rápido del agente en https://apify.com/agents.md: el servidor MCP de Apify, Agent Skills con la CLI de Apify, los clientes de JavaScript y Python, la API REST, y la ruta sin cuenta para un agente sin humano que inicie sesión. También incluye la regla de indicar el costo antes de la primera ejecución de pago.

Para ejemplos ya conectados al esquema de entrada de este Actor, consulta la sección API a continuación.

Cada biblioteca de cliente tiene documentación de referencia que el inicio rápido no repite: JavaScript/TypeScript (npm install apify-client) y Python (pip install apify-client).

README

BountyRadar MCP

La capa de juicio para la economía de recompensas para agentes. BountyRadar agrega recompensas resolubles por agentes de IA en Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora, GitHub y programas de seguridad validados — luego puntúa cada una por resolubilidad por agente, frescura y competencia y sirve un feed clasificado y consumible por agentes a través de MCP.

Posicionamiento: una capa de inteligencia / alertas — NO un mercado. Sin custodia de fondos, sin KYC, sin liquidación transfronteriza. Las recompensas OSS públicas están saturadas de agentes; la habilidad escasa es la selección de objetivos, no el descubrimiento. BountyRadar es la capa de selección.

Idiomas: English · 简体中文 · 繁體中文

Dónde vive	Enlace
Endpoint MCP	`https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp`
Apify Store	https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp
Código fuente (MIT)	https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp

Español

Versión actual: 1.0.1

Por qué existe esto

Las recompensas de código abierto público están saturadas de agentes — una sola recompensa de Algora ha atraído de 8 a 158 intentos de agentes competidores en cuestión de horas.
El cuello de botella es el triage / juicio, no el descubrimiento — por lo que la ventaja competitiva es la capa de puntuación, no el scraping.
BountyRadar clasifica y elimina el ruido para que un agente gaste cómputo solo en objetivos que realmente puede ganar.

Inicio rápido (endpoint MCP alojado — recomendado)

El endpoint alojado es un servidor MCP HTTP Streamable con facturación Pago por Evento (sin cuota mensual). Conéctalo con cualquier cliente MCP:

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / cualquier cliente MCP (HTTP remoto):

{
  "mcpServers": {
    "bountyradar": {
      "type": "http",
      "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
    }
  }
}

initialize y tools/list son gratuitos; solo se cobran los eventos de valor (ver Precios).

Sin paso de instalación y sin npm requerido — el endpoint es el producto. Una línea para los clientes comunes:

claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
## Cursor / Windsurf / any client that reads .mcp.json — add:
##   { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
##       "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
##       "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }

Ejecutar localmente (stdio, MIT — clona y auto-aloja)

El código fuente completo (Node 22, servidor stdio de cero dependencias) tiene licencia MIT y vive en GitHub: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp. Clónalo y ejecuta:

node src/server.mjs          # zero-dependency JSON-RPC 2.0 stdio server

Configuración del cliente MCP (stdio local):

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }

Herramientas

Herramienta	Propósito	Precio
`get_bounty_feed`	El feed del suscriptor. Clasificado + filtrado (categoría, recompensa_mínima, competencia_máxima, fuente, frescura_mínima, resolubilidad_agente_mínima, incluir_honeypot, orden).	$0.0005
`search_bounties`	Búsqueda por palabra clave + filtros en título/descripción/etiquetas/repo.	$0.0010
`get_bounty_detail`	Registro completo + desglose de puntuación por id.	gratis
`score_bounty`	Desglose de puntuación explicable en bruto para una recompensa.	$0.0005
`list_sources`	Registro de fuentes + estado (live / curated / partner_candidate).	gratis
`get_stats`	Conteos por fuente / categoría / banda de recompensa.	$0.0005
`subscribe_feed`	Guardar un perfil de filtro + descriptor de sondeo (almacenado en la memoria del servidor; la URL del webhook se devuelve, nunca se llama).	$0.0005

Recursos: bountyradar://feed/latest, bountyradar://stats, bountyradar://sources Prompt: daily_bounty_brief — informa a un agente sobre los mejores objetivos de hoy.

Puntuación (la ventaja competitiva — explicable, determinista)

freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # half-life ~10d
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 tries -> 1.0
agent_solvable = field ?? derive(task_type)             # debug/test/validate high
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*solvable + 0.25*freshness + 0.25*competition + 0.10*reward

Un LLM gratuito (Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI) solo asiste a task_type / agent_solvable en el momento de la actualización; la puntuación en sí es determinista y no necesita entrenamiento.

Protección honeypot

Las recompensas marcadas como honeypot: true (p. ej., "reservado para el proceso de entrevistas") están excluidas del feed predeterminado para que los agentes no desperdicien cómputo ni dañen su reputación. Alterna con include_honeypot: true.

Monetización — Pago por Evento (sin cuota mensual)

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail son gratuitos. Eventos cobrados:

Evento	Precio
`mcp-get-bounty-feed`	$0.0005
`mcp-search`	$0.0010
`mcp-score`	$0.0005
`mcp-stats`	$0.0005
`mcp-subscribe`	$0.0005

El uso local / auto-alojado es gratuito para siempre.

Auto-alojar / desplegar (Apify, PPE)

npm install          # pulls express + MCP SDK + apify (optional deps)
apify actor push

El modo Standby (120s / 512MB) mantiene el costo inactivo cerca de cero. El proceso principal del actor vincula el puerto HTTP por sí mismo (seguro para Standby) y responde a la sonda de preparación del contenedor.

Desarrollo y verificación

npm test                       # 11 unit/schema/scoring tests
node scripts/mcp-smoke.mjs     # spawn server: initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs      # generate feed-samples.html (data-driven)
node scripts/refresh.mjs       # refresh catalog (graceful; needs APIFY_TOKEN + LLM creds)

Complementos opcionales (mismo catálogo)

Sitio web + alertas para suscriptores — node website/build.mjs → un sitio estático de cero dependencias + Cloudflare Pages Functions (suscripción KV, exportación CSV protegida); scripts/digest.mjs renderiza resúmenes por correo/Slack personalizados por suscriptor.
Actualización en vivo — scraper/ es un actor de Apify independiente (o scripts/refresh.mjs localmente) que recopila issues de recompensas reales y escribe en data/live/, sin contaminar nunca el data/bounties/ curado. Establece BR_INCLUDE_LIVE=1 para fusionar en tiempo de ejecución.

Honestidad: solo se conservan los issues que realmente son recompensas (una recompensa declarada de $ o una etiqueta bounty); los "good first issues" sin financiar son ruido y se excluyen. Opire / Algora / BountyHub requieren claves de plataforma; ClawHunt es un partner_candidate y intencionalmente no se hace scraping (índice aguas arriba, no compitas).

Licencia

MIT — consulta el archivo LICENSE. Libre de usar el endpoint alojado según la tabla de precios anterior.

简体中文

Current version: 1.0.1

Agent 赏金经济的"判断层"。 BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核验安全计划聚合"AI agent 可解"的赏金，对每条做 agent 可解性 / 新鲜度 / 竞争度 评分，并通过 MCP 输出一份排好序、agent 可直接消费的 feed。

定位： 情报 / 告警层——不是市场 / 结算层。不碰资金托管、KYC、跨境结算。公开 OSS 赏金已被 agent 淹没；稀缺能力是"选目标"，不是"发现目标"。BountyRadar 就是这一层。

为什么做这个

公开开源赏金已被 agent 农场淹没——单条 Algora 赏金几小时内就涌进 8–158 个抢单 agent。
瓶颈在分流 / 判断，不在发现——所以护城河是评分层，不是爬虫。
BountyRadar 排序 + 去噪，让 agent 只把算力花在真正能赢的目标上。

快速开始（托管 MCP 端点——推荐）

托管端点是**按事件付费（PPE）**的 Streamable HTTP MCP 服务器，无月费。任何 MCP 客户端均可接入：

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 客户端（远程 HTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "bountyradar": {
      "type": "http",
      "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
    }
  }
}

initialize 与 tools/list 免费；仅对价值事件计费（见「商业化」）。

无需安装、无需 npm —— 端点本身就是产品。常见客户端一行搞定：

claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
## Cursor / Windsurf / 任何读 .mcp.json 的客户端 —— 加入：
##   { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
##       "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
##       "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }

本地运行（stdio，MIT 开源，可克隆自托管）

完整源码（Node 22、零依赖 stdio 服务器）以 MIT 许可证开源在 GitHub：https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆后运行：

node src/server.mjs          # 零依赖 JSON-RPC 2.0 stdio 服务器

MCP 客户端配置（本地 stdio）：

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }

工具

工具	作用	价格
`get_bounty_feed`	订阅 feed 本体。排序 + 过滤（类型 / 最低赏金 / 最高竞争数 / 来源 / 新鲜度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式）。	$0.0005
`search_bounties`	关键词 + 过滤搜索（标题/描述/标签/repo）。	$0.0010
`get_bounty_detail`	按 id 取完整记录 + 评分拆解。	免费
`score_bounty`	单条可解释评分拆解。	$0.0005
`list_sources`	来源注册表 + 状态（live / curated / partner_candidate）。	免费
`get_stats`	按来源 / 类型 / 赏金档统计。	$0.0005
`subscribe_feed`	保存过滤档案 + 轮询描述（仅存于服务器内存；webhook URL 只回显、绝不调用）。	$0.0005

资源： bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources 提示词： daily_bounty_brief（briefing 今日最佳目标）

评分（护城河——可解释、确定性）

freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # 半衰期 ~10 天
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 人抢 -> 1.0
agent_solvable = 字段 ?? derive(task_type)              # debug/test/validate 高
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*可解 + 0.25*新鲜 + 0.25*竞争 + 0.10*赏金

免费 LLM（Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI）仅在 refresh 时辅助判定 task_type / agent_solvable；评分本身是确定性、无需训练。

蜜罐守卫

标记为 honeypot: true 的赏金（如"面试专用"）默认移出 feed，避免 agent 浪费算力或毁声誉。include_honeypot: true 可切回显示。

商业化——按事件付费（无月费）

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail 免费。计费事件：

事件	价格
`mcp-get-bounty-feed`	$0.0005
`mcp-search`	$0.0010
`mcp-score`	$0.0005
`mcp-stats`	$0.0005
`mcp-subscribe`	$0.0005

本地 / 自托管永久免费。

自托管 / 部署（Apify，PPE）

npm install          # 安装 express + MCP SDK + apify（可选依赖）
apify actor push

Standby 模式（120s / 512MB）让闲置成本接近零。Actor 主进程自行绑定 HTTP 端口（Standby 安全）并响应容器就绪探针。

开发与验证

npm test                       # 11 项单元 / schema / 评分测试
node scripts/mcp-smoke.mjs     # 拉起 server：initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs      # 生成 feed-samples.html（数据驱动）
node scripts/refresh.mjs       # 刷新目录（优雅降级；需 APIFY_TOKEN + LLM 凭据）

可选增强（同一份目录数据）

网站 + 订阅告警——node website/build.mjs 生成零依赖静态站 + Cloudflare Pages Functions（KV 订阅、受保护的 CSV 导出）；scripts/digest.mjs 渲染按订阅者定制的邮件 / Slack 摘要。
实时刷新——scraper/ 是独立的 Apify actor（或本地 scripts/refresh.mjs），采集真实赏金 issue 并写入 data/live/，绝不污染 curated 的 data/bounties/。设 BR_INCLUDE_LIVE=1 可在运行时合并。

诚实声明：只保留真正是赏金的内容（写明 $ 金额或带 bounty 标签）；无赏金的 "good first issue" 是噪音，已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台密钥；ClawHunt 是 partner_candidate，刻意不采集（上游索引，不竞争）。

许可证

MIT——详见 LICENSE。按上表计费使用托管端点。

繁體中文

Current version: 1.0.1

Agent 賞金經濟的「判斷層」。 BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核驗安全計畫聚合「AI agent 可解」的賞金，對每條做 agent 可解性 / 新鮮度 / 競爭度 評分，並透過 MCP 輸出一份排好序、agent 可直接消費的 feed。

定位： 情報 / 警報層——不是市場 / 結算層。不碰資金託管、KYC、跨境結算。公開 OSS 賞金已被 agent 淹沒；稀缺能力是「選目標」，不是「發現目標」。BountyRadar 就是這一層。

為什麼做這個

公開開源賞金已被 agent 農場淹沒——單條 Algora 賞金幾小時內就湧進 8–158 個搶單 agent。
瓶頸在分流 / 判斷，不在發現——所以護城河是評分層，不是爬蟲。
BountyRadar 排序 + 去噪，讓 agent 只把算力花在真正能贏的目標上。

快速開始（託管 MCP 端點——推薦）

託管端點是**按事件付費（PPE）**的 Streamable HTTP MCP 伺服器，無月費。任何 MCP 用戶端均可接入：

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 用戶端（遠端 HTTP）：

{
  "mcpServers": {
    "bountyradar": {
      "type": "http",
      "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
    }
  }
}

initialize 與 tools/list 免費；僅對價值事件計費（見「商業化」）。

無需安裝、無需 npm —— 端點本身就是產品。常見客戶端一行搞定：

claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
## Cursor / Windsurf / 任何讀 .mcp.json 的客戶端 —— 加入：
##   { "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",
##       "url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
##       "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }

本機執行（stdio，MIT 開源，可克隆自架）

完整原始碼（Node 22、零依賴 stdio 伺服器）以 MIT 許可證開源在 GitHub：https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆後執行：

node src/server.mjs          # 零依賴 JSON-RPC 2.0 stdio 伺服器

MCP 用戶端設定（本機 stdio）：

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }

工具

工具	作用	價格
`get_bounty_feed`	訂閱 feed 本體。排序 + 過濾（類型 / 最低賞金 / 最高競爭數 / 來源 / 新鮮度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式）。	$0.0005
`search_bounties`	關鍵字 + 過濾搜尋（標題/描述/標籤/repo）。	$0.0010
`get_bounty_detail`	按 id 取完整記錄 + 評分拆解。	免費
`score_bounty`	單條可解釋評分拆解。	$0.0005
`list_sources`	來源註冊表 + 狀態（live / curated / partner_candidate）。	免費
`get_stats`	按來源 / 類型 / 賞金檔統計。	$0.0005
`subscribe_feed`	儲存過濾檔案 + 輪詢描述（僅存於伺服器記憶體；webhook URL 僅回顯、絕不呼叫）。	$0.0005

資源： bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources 提示詞： daily_bounty_brief（briefing 今日最佳目標）

評分（護城河——可解釋、確定性）

freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # 半衰期 ~10 天
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 人搶 -> 1.0
agent_solvable = 欄位 ?? derive(task_type)              # debug/test/validate 高
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*可解 + 0.25*新鮮 + 0.25*競爭 + 0.10*賞金

免費 LLM（Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI）僅在 refresh 時輔助判定 task_type / agent_solvable；評分本身是確定性、無需訓練。

蜜罐守衛

標記為 honeypot: true 的賞金（如「面試專用」）預設移出 feed，避免 agent 浪費算力或毀聲譽。include_honeypot: true 可切回顯示。

商業化——按事件付費（無月費）

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail 免費。計費事件：

事件	價格
`mcp-get-bounty-feed`	$0.0005
`mcp-search`	$0.0010
`mcp-score`	$0.0005
`mcp-stats`	$0.0005
`mcp-subscribe`	$0.0005

本機 / 自架永久免費。

自架 / 部署（Apify，PPE）

npm install          # 安裝 express + MCP SDK + apify（選用依賴）
apify actor push

Standby 模式（120s / 512MB）讓閒置成本接近零。Actor 主程序自行繫結 HTTP 埠（Standby 安全）並回應容器就緒探針。

開發與驗證

npm test                       # 11 項單元 / schema / 評分測試
node scripts/mcp-smoke.mjs     # 拉起 server：initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs      # 生成 feed-samples.html（資料驅動）
node scripts/refresh.mjs       # 刷新目錄（優雅降級；需 APIFY_TOKEN + LLM 憑證）

選用增強（同一份目錄資料）

網站 + 訂閱警報——node website/build.mjs 產生零依賴靜態站 + Cloudflare Pages Functions（KV 訂閱、受保護的 CSV 匯出）；scripts/digest.mjs 渲染按訂閱者定製的郵件 / Slack 摘要。
即時更新——scraper/ 是獨立的 Apify actor（或本機 scripts/refresh.mjs），採集真實賞金 issue 並寫入 data/live/，絕不污染 curated 的 data/bounties/。設 BR_INCLUDE_LIVE=1 可在執行時合併。

誠實聲明：只保留真正是賞金的內容（寫明 $ 金額或帶 bounty 標籤）；無賞金的 "good first issue" 是雜訊，已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台金鑰；ClawHunt 是 partner_candidate，刻意不採集（上游索引，不競爭）。

授權

MIT——詳見 LICENSE。按上表計費使用託管端點。

Changelog

This Actor's version history is a separate document: https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp/changelog.md

Actor input Schema

Actor input object example

{}

Actor output Schema

`mcpEndpoint` (type: `string`):

Streamable HTTP MCP endpoint of this Actor run. Connect an MCP client here (Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN>). POST JSON-RPC messages: initialize, tools/list, tools/call.

API

You can run this Actor programmatically using our API. Below are code examples in JavaScript, Python, and CLI, as well as the OpenAPI specification and MCP server setup.

JavaScript example

import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("neeenja/bountyradar-mcp").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

Python example

from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = {}

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("neeenja/bountyradar-mcp").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

CLI example

echo '{}' |
apify call neeenja/bountyradar-mcp --silent --output-dataset

MCP server setup

{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,neeenja/bountyradar-mcp"
        }
    }
}

The hosted server signs you in with OAuth on first connect, so no API token belongs in this config. Clients without OAuth support can send an Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN> header instead, using a token from API & Integrations in Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

OpenAPI specification

Download the OpenAPI definition: https://api.apify.com/v2/actors/QnlMLgxMxh1i7WSSF/builds/LeGvsNghNkQpxA0Au/openapi.json

BountyRadar MCP

Documentación

BountyRadar MCP (neeenja/bountyradar-mcp) Actor

Precios

¿Qué es un Apify Actor?

¿Cómo integrar un Actor?

README

BountyRadar MCP

Español

Por qué existe esto

Inicio rápido (endpoint MCP alojado — recomendado)

Ejecutar localmente (stdio, MIT — clona y auto-aloja)

Herramientas

Puntuación (la ventaja competitiva — explicable, determinista)

Protección honeypot

Monetización — Pago por Evento (sin cuota mensual)

Auto-alojar / desplegar (Apify, PPE)

Desarrollo y verificación

Complementos opcionales (mismo catálogo)

Licencia

简体中文

为什么做这个

快速开始（托管 MCP 端点——推荐）

本地运行（stdio，MIT 开源，可克隆自托管）

工具

评分（护城河——可解释、确定性）

蜜罐守卫

商业化——按事件付费（无月费）

自托管 / 部署（Apify，PPE）

开发与验证

可选增强（同一份目录数据）

许可证

繁體中文

為什麼做這個

快速開始（託管 MCP 端點——推薦）

本機執行（stdio，MIT 開源，可克隆自架）

工具

評分（護城河——可解釋、確定性）

蜜罐守衛

商業化——按事件付費（無月費）

自架 / 部署（Apify，PPE）

開發與驗證

選用增強（同一份目錄資料）

授權

Changelog

Actor input Schema

Actor input object example

Actor output Schema

mcpEndpoint (type: string):

API

JavaScript example

Python example

CLI example

MCP server setup

OpenAPI specification

BountyRadar MCP (`neeenja/bountyradar-mcp`) Actor

`mcpEndpoint` (type: `string`):