MewCP Apify MCP

Servidor Apify MCP alojado, sin estado y multiinquilino que permite a los asistentes de IA ejecutar actores, recopilar datos web y automatizar flujos de trabajo a través de Apify.

Documentación

Ejecuta scrapers web, automatiza la extracción de datos y gestiona pipelines de Actors mediante IA.

Un servidor de Model Context Protocol (MCP) que expone la API de Apify para ejecutar Actors, gestionar ejecuciones y recuperar datasets extraídos.

Descripción general

El servidor MCP de Apify proporciona control de extremo a extremo sobre la plataforma de automatización de Apify mediante IA:

  • Descubre y ejecuta Actors desde tu cuenta de Apify con entradas personalizadas y límites de recursos
  • Supervisa el estado de las ejecuciones y recupera la salida extraída de los datasets
  • Explora y gestiona tareas de Actors preconfiguradas

Ideal para:

  • Activar pipelines de scraping web desde interfaces conversacionales de IA
  • Consultar resultados de ejecuciones y mostrar salida estructurada de datasets sin salir del chat
  • Gestionar bibliotecas de tareas de Actors y supervisar el historial de ejecuciones mediante lenguaje natural

Herramientas

apify_health_check — Comprueba la disponibilidad del servidor

Devuelve un objeto de estado que confirma que el servidor está en ejecución y es accesible.

Entradas: (ninguna)

Salida:

{
  "status": "ok",
  "server": "CL Apify MCP Server"
}
apify_list_actors — Lista los Actors de tu cuenta

Devuelve una lista paginada de Actors de tu cuenta de Apify, incluyendo ID, nombre y nombre de usuario.

Entradas:

- `my_only` (boolean, optional) — Only return Actors owned by you (default: true)
- `limit`   (integer, optional) — Maximum number of Actors to return, 1–1000 (default: 100)
- `offset`  (integer, optional) — Number of Actors to skip for pagination (default: 0)

Salida:

{
  "success": true,
  "total": 12,
  "count": 12,
  "actors": [
    { "id": "abc123", "name": "web-scraper", "username": "myuser" }
  ]
}
apify_run_actor — Ejecuta un Actor

Inicia una ejecución de Actor con la entrada proporcionada y restricciones de recursos opcionales. Devuelve el ID de ejecución y el ID del dataset predeterminado para consultar los resultados.

Entradas:

- `actor_id`      (string, required)  — Actor ID to run (e.g. 'username~actor-name' or Actor ID)
- `input_data`    (string, optional)  — JSON string of input data for the Actor (default: '{}')
- `timeout_secs`  (integer, optional) — Run timeout in seconds
- `memory_mbytes` (integer, optional) — Memory limit in MB (min 128)
- `build`         (string, optional)  — Build tag or number (default: 'latest')

Salida:

{
  "success": true,
  "run_id": "run_XXXXXXXXXX",
  "status": "RUNNING",
  "started_at": "2024-01-01T00:00:00.000Z",
  "default_dataset_id": "dataset_XXXXXXXXXX",
  "default_key_value_store_id": "kvs_XXXXXXXXXX"
}
apify_get_run — Obtiene detalles de la ejecución del Actor

Recupera el estado y los metadatos de una ejecución específica de Actor. Opcionalmente, espera hasta 60 segundos a que la ejecución termine.

Entradas:

- `run_id`          (string, required)  — Actor run ID
- `wait_for_finish` (integer, optional) — Seconds to wait for run completion, 0–60 (default: 0)

Salida:

{
  "success": true,
  "run_id": "run_XXXXXXXXXX",
  "actor_id": "abc123",
  "status": "SUCCEEDED",
  "started_at": "2024-01-01T00:00:00.000Z",
  "finished_at": "2024-01-01T00:01:30.000Z",
  "default_dataset_id": "dataset_XXXXXXXXXX",
  "usage_total_usd": 0.012
}
apify_list_runs — Lista ejecuciones recientes de Actors

Devuelve una lista paginada de ejecuciones de Actors de tu cuenta, ordenadas de más reciente a más antigua. Opcionalmente, filtra por estado de ejecución.

Entradas:

- `status` (string, optional)  — Filter by status: 'SUCCEEDED', 'FAILED', 'RUNNING', 'ABORTED', etc.
- `limit`  (integer, optional) — Maximum number of runs to return, 1–1000 (default: 100)
- `offset` (integer, optional) — Number of runs to skip for pagination (default: 0)

Salida:

{
  "success": true,
  "total": 42,
  "count": 10,
  "runs": [
    {
      "id": "run_XXXXXXXXXX",
      "actor_id": "abc123",
      "status": "SUCCEEDED",
      "started_at": "2024-01-01T00:00:00.000Z",
      "finished_at": "2024-01-01T00:01:30.000Z"
    }
  ]
}
apify_get_dataset_items — Recupera la salida del dataset

Obtiene los elementos extraídos del dataset predeterminado de una ejecución de Actor. Esta es la forma principal de leer la salida del Actor después de que una ejecución se complete.

Entradas:

- `dataset_id` (string, required)  — Dataset ID (returned in the Actor run response)
- `limit`      (integer, optional) — Maximum number of items to return, 1–10000 (default: 100)
- `offset`     (integer, optional) — Number of items to skip for pagination (default: 0)
- `clean`      (boolean, optional) — Remove hidden fields starting with '#' (default: true)

Salida:

{
  "success": true,
  "count": 25,
  "items": [
    { "url": "https://example.com", "title": "Example Page", "price": 29.99 }
  ]
}
apify_list_tasks — Lista tareas de Actors

Devuelve una lista paginada de tareas de Actors en tu cuenta. Las tareas son ejecuciones de Actors preconfiguradas con entradas guardadas.

Entradas:

- `limit`  (integer, optional) — Maximum number of tasks to return, 1–1000 (default: 100)
- `offset` (integer, optional) — Number of tasks to skip for pagination (default: 0)

Salida:

{
  "success": true,
  "total": 5,
  "count": 5,
  "tasks": [
    {
      "id": "task_XXXXXXXXXX",
      "name": "my-scraper-task",
      "actor_id": "abc123",
      "username": "myuser",
      "created_at": "2024-01-01T00:00:00.000Z"
    }
  ]
}

Referencia de parámetros de la API

Parámetros comunes
  • limit — Número máximo de registros a devolver por solicitud (el máximo varía según el endpoint)
  • offset — Número de registros a omitir; úsalo con limit para la paginación
  • desc — Orden de clasificación; los endpoints de listado devuelven resultados de más reciente a más antiguo por defecto
Formatos de ID de recursos

Actors:

{username}~{actor-name}  or  {actorId}
Example: apify~web-scraper  or  BwFbCCmwYxNqHr7TB

Ejecuciones:

{runId}
Example: HG7ML7M8z78YcAPEB

Datasets:

{datasetId}
Example: rHuMdwm6xCFt6WiEz

Tareas:

{taskId}
Example: KoJgnDhzbtGnuH5md
Valores de estado de ejecución
  • READY — En cola y esperando para comenzar
  • RUNNING — Ejecutándose actualmente
  • SUCCEEDED — Completada con éxito
  • FAILED — Terminada con un error
  • ABORTING — Cancelación en curso
  • ABORTED — Detenida por el usuario o por tiempo de espera agotado
  • TIMED-OUT — Superó el límite de tiempo de espera

Cómo obtener tu token de API de Apify

Pasos
  1. Ve a la Consola de Apify
  2. Haz clic en tu avatar de perfil → ConfiguraciónIntegraciones
  3. En Tokens de API, haz clic en + Agregar nuevo token
  4. Asigna un nombre al token y haz clic en Crear — copia el valor del token inmediatamente, solo se muestra una vez

Los tokens de API personales tienen los mismos permisos que tu cuenta. Para integraciones de producción, crea un token con ámbito restringido con los permisos mínimos necesarios.

Solución de problemas

Encabezados faltantes o no válidos
  • Causa: El token de API no se proporcionó en los encabezados de la solicitud o el formato es incorrecto
  • Solución:
    1. Verifica que los encabezados Authorization: Bearer YOUR_API_KEY y X-Mewcp-Credential-Id: CREDENTIAL-ID estén presentes
    2. Comprueba que el token de API esté activo en tu cuenta de MewCP
Créditos insuficientes
  • Causa: Las llamadas a la API han superado tus límites de solicitudes
  • Solución:
    1. Consulta el uso de créditos en tu panel de Curious Layer
    2. Mejora a un plan de pago o agrega créditos para límites más altos
    3. Contacta con soporte para ajustes de créditos
Credencial no conectada
  • Causa: No hay ninguna credencial de Apify vinculada a tu cuenta
  • Solución:
    1. Ve a Credenciales en tu panel de MewCP
    2. Agrega tu token de API de Apify
    3. Reintenta la solicitud con el encabezado X-Mewcp-Credential-Id correcto
Carga útil de solicitud malformada
  • Causa: La carga útil JSON no es válida o le faltan campos obligatorios
  • Solución:
    1. Valida la sintaxis JSON antes de enviarla
    2. Asegúrate de que todos los parámetros obligatorios de la herramienta estén incluidos
    3. Al usar apify_run_actor, pasa input_data como una cadena JSON, no como un objeto
Servidor no encontrado
  • Causa: Nombre de servidor incorrecto en el endpoint de la API
  • Solución:
    1. Verifica el formato del endpoint: {server-name}/mcp/{tool-name}
    2. Usa el nombre de servidor correcto de la documentación
    3. Consulta los servidores disponibles en tu cuenta de Curious Layer
Error de la API de Apify
  • Causa: La API de Apify aguas arriba devolvió un error
  • Solución:
    1. Consulta el estado del servicio de Apify en la Página de estado de Apify
    2. Verifica que tu token de API tenga los permisos necesarios para la operación
    3. Revisa el mensaje de error para obtener detalles específicos (por ejemplo, Actor no encontrado, unidades de cómputo insuficientes)

Recursos