ZenRows MCP

El servidor ZenRows MCP le da a tu agente acceso a toda la web, incluidos todos los sitios que bloquean bots.

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Documentación

Zenrows MCP

Servidor Zenrows MCP

El servidor Zenrows MCP (Model Context Protocol) es la forma estándar en que los sistemas de IA utilizan la infraestructura de datos web de Zenrows. Una sola conexión le da a tu asistente de IA, agente o aplicación acceso confiable y en tiempo real a la web en vivo, incluida la web protegida.

npm version MIT License

📚 Documentación completa: docs.zenrows.com/mcp/overview

Por qué Zenrows MCP

  • Accede a sitios que normalmente bloquean bots. Obtén acceso confiable a sitios protegidos a escala, sin tener que crear tu propio manejo anti-bots.
  • Infraestructura de datos web gestionada. La rotación de proxies, la orquestación de navegadores headless, el manejo anti-bots y la gestión de sesiones se ejecutan en la infraestructura de Zenrows.
  • Conéctate a cualquier IA que ya uses. Funciona con cualquier cliente MCP, incluidos asistentes de IA, frameworks de agentes, SDKs de IA, plugins de IDE y aplicaciones personalizadas.
  • En lenguaje natural, sin código de scraping. Describe la tarea de forma natural y la IA elige la herramienta adecuada. Sin selectores, sin gestión de proxies, sin ajustes anti-bots.

Inicio rápido

Zenrows MCP admite dos opciones de transporte. Ambas exponen el mismo conjunto de herramientas y capacidades. Elige la que se adapte a tu cliente.

Servidor MCP remoto

Usa el servidor MCP de Zenrows alojado cuando tu aplicación de IA llame directamente a una API de LLM. El servidor se ejecuta en la infraestructura de Zenrows, por lo que no hay nada que instalar, configurar o actualizar.

URL del servidor:

https://mcp.zenrows.com/mcp

Transporte: Streamable HTTP

Autenticación: OAuth o clave de API como token Bearer. Pasa tu clave de API de Zenrows en el encabezado Authorization en cada solicitud (o completa OAuth en clientes que lo admitan).

Authorization: Bearer YOUR_ZENROWS_API_KEY

La mayoría de los clientes MCP aceptan esto mediante un campo abreviado authorization en la configuración de la herramienta y lo reenvían automáticamente como token Bearer. Algunos clientes usan un campo de formato libre headers en su lugar. Cualquiera de los dos enfoques funciona.

El MCP remoto no crea cuentas automáticamente. Usa OAuth "Crear cuenta gratuita" en el cliente, o pasa una clave de API existente.

Ejemplo: OpenAI Responses API

import os
from openai import OpenAI

ZENROWS_API_KEY = os.environ["ZENROWS_API_KEY"]
client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

response = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "zenrows",
            "server_description": "Web scraping MCP server for accessing live web content.",
            "server_url": "https://mcp.zenrows.com/mcp",
            "authorization": ZENROWS_API_KEY,
            "require_approval": "never",
        }
    ],
    input="Visit https://news.ycombinator.com/ and summarize the three most recent posts.",
)

print(response.output_text)

Para el tutorial completo con ejemplos específicos de frameworks, consulta la documentación del servidor MCP remoto.

Servidor MCP local

Usa la configuración local stdio cuando tu cliente MCP ejecute el servidor como un subproceso local en lugar de llamar a una URL remota. Esta es la configuración estándar para herramientas de escritorio de IA y plugins de IDE, incluidos Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code, Zed y los IDEs de JetBrains.

Paquete: @zenrows/mcp en npm

Autenticación:

  1. Variable de entorno ZENROWS_API_KEY, o
  2. Clave previamente almacenada en ~/.zenrows/secrets.json, o
  3. Registro automático (predeterminado): si no se establece ninguna, stdio aprovisiona una cuenta del plan Free mediante POST /api/agent/signup, guarda la clave + metadatos de reclamo en ~/.zenrows/ (secrets.json + account.json, modo 0600) e imprime una URL de reclamo en stderr. Opta por no participar con ZENROWS_AUTO_SIGNUP=false.

Requisitos: Node.js instalado (para que npx funcione).

Configuración (con tu propia clave):

{
  "mcpServers": {
    "zenrows": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zenrows/mcp"],
      "env": {
        "ZENROWS_API_KEY": "YOUR_ZENROWS_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Configuración cero (registro automático):

{
  "mcpServers": {
    "zenrows": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@zenrows/mcp"]
    }
  }
}

La ubicación exacta de esta configuración varía según el cliente. Consulta las guías de configuración por cliente para conocer la ruta del archivo según tu cliente.

Herramientas

El Zenrows MCP expone estas familias de herramientas:

HerramientaPropósito
scrapeContenido de página completa → Markdown, texto plano, HTML, PDF o captura de pantalla (además de salidas auxiliares).
extractJSON estructurado (extract=auto, autoparse o css_extractor) + banderas de sigilo opcionales. extract=auto está en beta abierta (actualmente gratis; puede aplicarse facturación más adelante).
batch_create / batch_status / batch_results / batch_cancel / batch_waitExpansión de la API Cloud Batch (async.api.zenrows.com). Beta; puede devolver BATCH_ACCESS_DENIED. No es browser_batch.
browser_*Más de 30 herramientas para automatización completa del navegador (navegación, clics, formularios, JS, cookies, pestañas, sesiones).

La IA selecciona la herramienta adecuada a partir de tu prompt. No llamas a las herramientas directamente en el código.

Consulta la referencia completa de herramientas para ver cada herramienta, parámetro y valor de retorno.

Desarrollo

git clone https://github.com/ZenRows/zenrows-mcp
cd zenrows-mcp
npm install
cp .env.example .env   # Optional: add your API key (stdio can auto-signup)
npm run dev            # Run with .env loaded (requires Node.js 20.6+)
npm run build          # Compile to dist/
npm run inspect        # Open the MCP inspector UI

Las solicitudes de extracción (pull requests) y los problemas (issues) son bienvenidos.

Recursos

Licencia

MIT