Cari di Apify Store — Minta asisten Anda untuk menemukan scraper dan alat otomatisasi untuk situs web atau platform apa pun menggunakan search-actors.
Jalankan Actor Apify apa pun — Minta asisten Anda untuk mengeksekusi Actor tertentu, seperti mengambil data dari Google Maps atau Instagram, dan mengembalikan hasilnya.
Ambil detail Actor — Dapatkan skema input, README, dan harga Actor untuk memahami cara menggunakannya melalui fetch-actor-details.
Jelajahi web — Gunakan alat bawaan apify--rag-web-browser untuk mencari di web dan merangkum hasil teratas.
Ambil URL apa pun — Minta asisten Anda untuk mengambil konten halaman web sebagai Markdown atau teks menggunakan alat apify--web-fetch.
Kelola proses Actor — Periksa status proses, ambil log, atau batalkan tugas yang berjalan dengan alat seperti get-actor-run dan abort-actor-run.
Server Model Context Protocol (MCP) Apify di mcp.apify.com memungkinkan agen AI Anda untuk mengekstrak data dari media sosial, mesin pencari, peta, situs e-commerce, dan situs web lainnya menggunakan ribuan scraper, crawler, dan alat otomasi siap pakai dari Apify Store. Server ini mendukung OAuth, sehingga Anda dapat terhubung dari klien seperti Claude.ai atau Visual Studio Code hanya dengan menggunakan URL.
🚀 Gunakan Apify MCP Server yang di-hosting!
Untuk pengalaman terbaik, hubungkan asisten AI Anda ke server yang di-hosting di https://mcp.apify.com. Server yang di-hosting mendukung fitur-fitur terbaru — termasuk inferensi skema output untuk hasil Actor terstruktur — yang tidak tersedia saat dijalankan secara lokal melalui stdio.
⚠️ Transport SSE lama telah dihapus. Endpoint https://mcp.apify.com/sse telah dihapus dan diganti dengan Streamable HTTP. Migrasikan klien Anda ke https://mcp.apify.com — hapus akhiran /sse dari konfigurasi Anda.
💰 Server ini juga mendukung pembayaran agentik: beli token dari AGI untuk menjalankan Actor apa pun, atau bayar per-permintaan melalui x402 langsung (khusus Actor Pay Per Event) atau Skyfire.
Apify MCP Server kompatibel dengan Claude Code, Claude.ai, Cursor, VS Code dan klien mana pun yang mematuhi Model Context Protocol.
Lihat bagian klien MCP untuk detail lebih lanjut atau kunjungi halaman konfigurasi MCP.
Apify MCP Server memungkinkan asisten AI untuk menggunakan Apify Actor apa pun sebagai alat untuk melakukan tugas tertentu.
Misalnya, server ini dapat:
Menggunakan Facebook Posts Scraper untuk mengekstrak data dari postingan Facebook dari berbagai halaman/profil.
Menggunakan Instagram Scraper untuk mengikis postingan, profil, tempat, foto, dan komentar Instagram.
Menggunakan RAG Web Browser untuk mencari di web, mengikis N URL teratas, dan mengembalikan kontennya.
Menggunakan Web Fetch untuk mengambil URL apa pun dan mengembalikan kontennya sebagai Markdown, teks biasa, HTML, atau tautan — dengan rendering JavaScript dan perlindungan anti-bot.
Tutorial video: Integrasikan 8.000+ Actor dan Agen Apify dengan Claude
🚀 Panduan Memulai Cepat
Anda dapat menggunakan Apify MCP Server dengan dua cara:
Endpoint HTTPS (mcp.apify.com): Hubungkan dari klien MCP Anda melalui OAuth atau dengan menyertakan header Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN> dalam permintaan Anda. Ini adalah metode yang disarankan untuk sebagian besar kasus penggunaan. Karena mendukung OAuth, Anda dapat terhubung dari klien seperti Claude.ai atau Visual Studio Code hanya dengan menggunakan URL: https://mcp.apify.com.
https://mcp.apify.com transport streamable
Standard Input/Output (stdio): Ideal untuk integrasi lokal dan alat baris perintah seperti klien Claude for Desktop.
Atur perintah server klien MCP ke npx @apify/actors-mcp-server dan variabel lingkungan APIFY_TOKEN ke token API Apify Anda.
Lihat npx @apify/actors-mcp-server --help untuk opsi lainnya.
Anda dapat menemukan petunjuk terperinci untuk menyiapkan server MCP di dokumentasi Apify.
🤖 Klien MCP
Apify MCP Server kompatibel dengan klien MCP mana pun yang mematuhi Model Context Protocol, tetapi tingkat dukungan untuk penemuan alat dinamis dan fitur lainnya dapat bervariasi antar klien.
Antarmuka interaktif seperti obrolan ini menyediakan cara mudah untuk menjelajahi kemampuan Apify MCP tanpa pengaturan lokal apa pun.
Masuk dengan akun Apify Anda dan mulailah bereksperimen dengan alat pengikisan web, ekstraksi data, dan otomasi!
Atau gunakan file bundel MCP (sebelumnya dikenal sebagai file ekstensi Anthropic Desktop, atau DXT) untuk instalasi satu klik: File MCPB Apify MCP Server
💰 Pembayaran agentik
Anda dapat membayar untuk menjalankan Actor tanpa token API Apify menggunakan AGI, x402 langsung, atau Skyfire.
AGI (agi.apify.com) mencetak token API Apify prabayar sebagai imbalan atas pembayaran x402 atau MPP. Gunakan token seperti token API biasa terhadap mcp.apify.com dan api.apify.com — berfungsi untuk Actor apa pun, bukan hanya Actor Pay Per Event. Disarankan untuk integrasi baru; lihat AGI (disarankan) di bawah.
x402 langsung membayar dengan USDC di Base per permintaan dan tidak memerlukan akun platform terpisah. Sepenuhnya didukung oleh mcpc (brew install apify/tap/mcpc atau npm install -g @apify/mcpc). Kami menggunakan mcpc karena merupakan salah satu dari sedikit klien MCP yang mendukung fitur terbaru dan protokol x402 secara native.
Skyfire membayar dengan token PAY dan memerlukan akun Skyfire dengan dompet yang didanai. Tidak memerlukan klien MCP khusus; seluruh alur pembayaran ditangani langsung melalui parameter panggilan alat MCP.
ℹ️ Cakupan: Baik x402 langsung maupun Skyfire terbatas pada Actor Pay Per Event, tidak mendukung Actor Standby, dan menyelesaikan per proses, bukan mencetak token.
Cara kerja pembayaran agentik
Biaya menjalankan Actor bervariasi, jadi kedua metode pembayaran menggunakan model saldo prabayar. Alur pembayaran terjadi dalam empat langkah:
Penemuan: Agen menemukan Actor dengan search-actors atau fetch-actor-details. Panggilan tersebut gratis.
Prabayar: Sebelum menjalankan alat Actor berbayar, agen mendanai saldo prabayar.
x402 langsung: mcpc secara otomatis menandatangani transaksi USDC senilai $1,00.
Skyfire: Agen membuat token PAY (minimal $5,00) menggunakan alat create-pay-token Skyfire.
Eksekusi: Agen memanggil alat Actor.
x402 langsung: Ditangani secara otomatis oleh mcpc menggunakan saldo prabayar.
Skyfire: Agen secara eksplisit meneruskan token PAY dalam properti input skyfire-pay-id.
Penyelesaian: Alat mengembalikan hasil Actor. Dana yang tidak terpakai tetap tersedia untuk proses berikutnya.
x402 langsung: Setelah 60 menit tidak aktif, server mengembalikan saldo yang tidak terpakai ke dompet di Base.
Skyfire: Skyfire mengembalikan dana yang tidak terpakai saat token kedaluwarsa.
🪙 AGI (disarankan)
AGI (Apify Agent General Interface) adalah cara yang disarankan bagi agen otonom untuk membayar penggunaan Apify tanpa akun. Bayar sekali melalui x402 atau MPP, terima token API Apify prabayar dengan batas pengeluaran, dan gunakan langsung terhadap mcp.apify.com dan api.apify.com (Authorization: Bearer <token>) — untuk Actor apa pun.
Protokol lengkap, metode pembayaran yang didukung, dan ketentuan saat ini (jumlah minimum, masa berlaku token, kebijakan pengembalian dana) didokumentasikan di agi.apify.com/AGENTS.md — perlakukan sebagai sumber kebenaran tunggal.
💸 x402 langsung
Protokol x402 memungkinkan pembayaran langsung antar mesin. Klien MCP Anda dapat menggunakannya untuk membayar proses Actor dengan USDC di blockchain Base, sepenuhnya melewati kebutuhan token API Apify.
# Create a new wallet
mcpc x402 init
# Import an existing wallet
mcpc x402 import <private-key>
# Show the wallet address and a funding QR code, so you can fund it with USDC on Base (https://base.org)
mcpc x402
mcpc @apify tools-call call-actor actor:="apify/rag-web-browser" input:='{"query": "latest AI news"}'
🔥 Skyfire
Skyfire menyediakan infrastruktur pembayaran terkelola untuk agen AI. Alih-alih mengautentikasi dengan token API Apify, agen Anda meneruskan token pembayaran Skyfire untuk menutupi biaya setiap panggilan alat menggunakan token PAY.
Server MCP menyediakan seperangkat alat untuk berinteraksi dengan Apify Actor.
Karena Apify Store besar dan berkembang pesat, server MCP menyediakan cara untuk menemukan dan menggunakan Actor baru secara dinamis.
Actor
Apify Actor apa pun dapat digunakan sebagai alat.
Secara default, server telah dikonfigurasi sebelumnya dengan dua Actor, apify/rag-web-browser dan apify/web-fetch, serta beberapa alat bantu.
Server MCP memuat skema input Actor dan membuat alat MCP yang sesuai.
Ini memungkinkan agen AI mengetahui dengan tepat argumen apa yang harus diteruskan ke Actor dan apa yang diharapkan sebagai hasilnya.
Misalnya, untuk Actor apify/rag-web-browser, parameter inputnya adalah:
{
"query": "restaurants in San Francisco",
"maxResults": 3
}
Anda tidak perlu menentukan secara manual Actor mana yang akan dipanggil atau parameter inputnya; LLM menangani ini secara otomatis.
Saat alat dipanggil, argumen secara otomatis diteruskan ke Actor oleh LLM.
Anda dapat merujuk ke dokumentasi Actor tertentu untuk daftar argumen yang tersedia.
Alat bantu
Salah satu fitur paling kuat dari penggunaan MCP dengan Apify adalah penemuan alat dinamis.
Ini memungkinkan agen AI untuk menemukan alat baru (Actor) sesuai kebutuhan dan menggabungkannya.
Berikut adalah beberapa operasi MCP khusus dan bagaimana Apify MCP Server mendukungnya:
Apify Actors: Cari Actors, daftarkan Actors di akun Anda, lihat detailnya, gunakan sebagai alat untuk AI, dan hapus Actors milik Anda sendiri.
Dokumentasi Apify: Cari dokumentasi Apify dan ambil dokumen tertentu untuk memberikan konteks kepada AI.
Jalankan Actor: Dapatkan daftar jalankan Actor Anda, periksa detailnya, dan ambil log.
Penyimpanan Apify: Akses data dari dataset dan key-value store Anda.
Tugas Actor: Buat, periksa, dan perbarui tugas Actor yang tersimpan, serta publikasikan atau batalkan publikasi halaman publiknya.
Jadwal: Buat, periksa, perbarui, dan hapus jadwal yang menjalankan Actors dan tugas Anda secara otomatis.
Build: Bangun versi Actor, daftarkan build, periksa status build, dan ambil log build-nya.
Sumber Actor: Baca file versi Actor, dengan hash untuk setiap file dan revisi untuk keseluruhan set.
API Apify: Cari referensi API Apify, periksa operasi, dan kirim permintaan ke API untuk membaca atau mengubah data.
Ringkasan alat yang tersedia
Berikut adalah ringkasan daftar semua alat yang disediakan oleh Apify MCP Server.
Legenda untuk kolom Diaktifkan secara default:
✅ — dalam set alat default.
⚡ — disuntikkan otomatis saat call-actor, alat Actor, atau get-actor-run ada (yang benar dalam konfigurasi default).
✅¹ — disajikan secara default, tetapi hanya saat telemetri diaktifkan dan klien tidak ditahan: permukaan Anthropic (Claude.ai / Claude Desktop / Claude Code) atau local-agent-mode-apify. Untuk menonaktifkan, berikan daftar tools= eksplisit yang menghilangkannya. Memilihnya secara eksplisit (tools=report-problem atau tools=dev) menyajikannya terlepas dari klien — telemetri tetap harus diaktifkan.
Nama alat
Kategori
Deskripsi
Diaktifkan secara default
search-actors
actors
Cari Actors di Apify Store.
✅
fetch-actor-details
actors
Ambil informasi terperinci tentang Actor tertentu, termasuk skema input, README (ringkasan saat tersedia, lengkap jika tidak), harga, dan skema output Actor.
✅
call-actor
actors
Panggil Actor dan dapatkan hasil jalankannya. Gunakan fetch-actor-details terlebih dahulu untuk mendapatkan skema input Actor.
✅
get-actor-run
runs
Dapatkan informasi terperinci tentang jalankan Actor tertentu.
⚡
get-dataset-items
storage
Ambil item dari dataset dengan dukungan untuk pemfilteran dan paginasi.
⚡
get-key-value-store-record
storage
Dapatkan nilai yang terkait dengan kunci tertentu di key-value store.
⚡
abort-actor-run
runs
Batalkan jalankan Actor yang sedang berjalan, secara opsional dengan lancar.
⚡
delete-actor
none (pilih berdasarkan nama: tools=delete-actor)
Hapus Actor dari akun Anda secara permanen. Actors publik harus tidak dipublikasikan terlebih dahulu.
search-apify-docs
docs
Cari dokumentasi Apify untuk halaman yang relevan.
✅
fetch-apify-docs
docs
Ambil konten lengkap halaman dokumentasi Apify berdasarkan URL-nya.
Alat Actor untuk mengambil URL dan mengembalikan kontennya.
✅
report-problem
dev
Laporkan masalah dengan alat atau Actor Apify ke tim Apify.
✅¹
get-actor-list
none (pilih berdasarkan nama: tools=get-actor-list)
Daftarkan Actors yang Anda miliki dan yang dibagikan kepada Anda, termasuk yang privat.
get-actor-run-list
runs
Dapatkan daftar jalankan Actor, dapat difilter berdasarkan Actor dan status.
get-actor-run-log
runs
Ambil log untuk jalankan Actor tertentu.
get-dataset
storage
Dapatkan metadata tentang dataset tertentu.
get-dataset-schema
storage
Hasilkan skema JSON dari item dataset.
get-key-value-store
storage
Dapatkan metadata tentang key-value store tertentu.
get-key-value-store-keys
storage
Daftarkan kunci dalam key-value store tertentu.
get-dataset-list
storage
Daftarkan semua dataset yang tersedia untuk pengguna.
get-key-value-store-list
storage
Daftarkan semua key-value store yang tersedia untuk pengguna.
create-actor-task
tasks
Buat tugas Actor yang tersimpan (konfigurasi Actor bernama yang dapat digunakan kembali).
get-actor-task
tasks
Dapatkan tugas Actor yang tersimpan, status publikasinya, dan konfigurasi tampilan publiknya.
update-actor-task
tasks
Perbarui input tugas, opsi jalankan, atau konfigurasi tampilan publik.
publish-actor-task
tasks
Publikasikan tugas di halaman publiknya.
unpublish-actor-task
tasks
Batalkan publikasi tugas dari halaman publiknya.
create-schedule
schedules
Buat jadwal yang menjalankan Actors atau tugas pada irama cron.
get-schedule
schedules
Dapatkan jadwal, ekspresi cron, status, dan tindakan yang dijalankannya.
update-schedule
schedules
Perbarui jadwal: ekspresi cron, zona waktu, status aktif, atau tindakan.
delete-schedule
schedules
Hapus jadwal.
get-actor-build
builds
Dapatkan status build Actor.
get-actor-build-log
builds
Ambil log untuk build Actor tertentu.
get-actor-build-list
builds
Daftarkan build akun, atau satu Actor, dalam setiap status, terbaru terlebih dahulu.
build-actor
builds
Bangun versi Actor dan tunggu waktu terbatas untuk build selesai.
get-actor-version
source
Dapatkan daftar file versi Actor dengan hash dan konten file yang Anda minta.
apify-api-search
api
Cari referensi API Apify untuk operasi berdasarkan kata kunci. Mengembalikan metode, jalur, dan halaman docs masing-masing.
apify-api-details
api
Dapatkan parameter dan skema badan permintaan dari operasi API Apify pada jalur.
apify-api-read
api
Kirim permintaan GET ke jalur API Apify, seperti actor-runs atau /v2/actor-runs, seperti apify api di Apify CLI. Hanya baca: menolak parameter kueri method dan GET ke titik akhir jalankan sinkron, yang memulai jalankan berbayar.
apify-api-write
none (pilih berdasarkan nama: tools=apify-api-write)
Kirim permintaan POST, PUT, PATCH, atau DELETE ke jalur API Apify mana pun, dengan badan JSON, seperti apify api di Apify CLI. Menolak parameter kueri method.
Catatan:
Saat call-actor, alat Actor, atau get-actor-run ada, server menyuntikkan get-actor-run, get-dataset-items, get-key-value-store-record, dan abort-actor-run secara otomatis.
Saat Anda memanggil Actor — melalui call-actor atau langsung melalui alat Actor (mis., apify--rag-web-browser) — respons berisi metadata jalankan, ID penyimpanan, dan summary + nextStep, tetapi tidak ada item dataset. Untuk mengambil item, ikuti nextStep dan panggil get-dataset-items (disuntikkan otomatis), dengan meneruskan datasetId yang dikembalikan dari panggilan.
Anotasi alat
Semua alat menyertakan anotasi metadata untuk membantu klien MCP dan LLM memahami perilaku alat:
title: Nama tampilan pendek untuk alat (mis., "Search Actors", "Call Actor", "apify/rag-web-browser")
readOnlyHint: true untuk alat yang hanya membaca data tanpa mengubah status (mis., get-dataset, fetch-actor-details). Alat Actor mendapatkannya hanya untuk Actors yang dikelola Apify dengan izin terbatas dan tanpa penyimpanan rahasia yang dapat ditulis, konektor MCP, atau input kode (mis., apify--web-fetch); alat Actor lainnya ditandai destruktif.
openWorldHint: true untuk alat yang mengakses sumber daya eksternal di luar platform Apify (mis., call-actor menjalankan Actors eksternal). Alat yang hanya berinteraksi dengan platform Apify (seperti search-actors atau fetch-apify-docs) tidak memiliki petunjuk ini.
Konfigurasi alat
Parameter konfigurasi tools digunakan untuk menentukan alat yang dimuat – baik kategori atau alat tertentu secara langsung, dan Actors Apify. Misalnya, tools=storage,runs memuat dua kategori; tools=call-actor memuat hanya satu alat.
Saat tidak ada parameter kueri yang diberikan, server MCP memuat tools berikut secara default:
actors
docs
apify/rag-web-browser
apify/web-fetch
Jika parameter alat ditentukan, hanya alat atau kategori yang terdaftar yang akan diaktifkan – tidak ada alat default yang akan disertakan.
report-problem disajikan secara default (tergantung pada pembatasan di catatan kaki di atas) tetapi berada dalam kategori dev, jadi tools=dev eksplisit juga memilihnya. Untuk menonaktifkannya, berikan daftar tools= eksplisit yang menghilangkannya (mis. tools=actors,docs).
Konfigurasi mudah:
Gunakan konfigurator UI untuk mengonfigurasi server Anda, lalu salin konfigurasi ke klien Anda.
Mengonfigurasi server yang dihosting:
Server yang dihosting dapat dikonfigurasi menggunakan parameter kueri di URL. Misalnya, untuk memuat alat default, gunakan:
Untuk konfigurasi minimal, jika Anda ingin menggunakan hanya satu alat Actor - tanpa alat penemuan atau pemanggilan generik, server dapat dikonfigurasi sebagai berikut:
https://mcp.apify.com?tools=apify/my-actor
Pengaturan ini hanya mengekspos Actor tertentu (apify/my-actor) sebagai alat. Tidak ada alat lain yang akan tersedia.
Mengonfigurasi CLI:
CLI dapat dikonfigurasi menggunakan flag baris perintah. Misalnya, untuk memuat alat yang sama seperti dalam konfigurasi server yang dihosting, gunakan:
Seperti di atas, ini hanya mengekspos Actor tertentu (apify/my-actor) sebagai alat. Tidak ada alat lain yang akan tersedia.
⚠️ Rekomendasi penting
Konfigurasi alat default dapat berubah di versi mendatang. Saat tidak ada parameter tools yang ditentukan, server saat ini memuat alat default, tetapi perilaku ini dapat berubah.
Untuk penggunaan produksi dan antarmuka yang stabil, selalu tentukan parameter tools secara eksplisit untuk memastikan konfigurasi Anda tetap konsisten di seluruh pembaruan.
Konfigurasi mode UI
Parameter ui mengaktifkan rendering widget MCP Apps dalam respons alat. Saat diaktifkan, alat seperti search-actors mengembalikan respons MCP App interaktif.
Mengonfigurasi server yang dihosting:
Aktifkan mode UI menggunakan parameter kueri ui:
https://mcp.apify.com?ui=true
Anda dapat menggabungkannya dengan parameter lain:
https://mcp.apify.com?tools=actors,docs&ui=true
Mengonfigurasi CLI:
CLI dapat dikonfigurasi menggunakan flag baris perintah. Misalnya, untuk mengaktifkan mode UI:
npx @apify/actors-mcp-server --ui true
Anda juga dapat mengaturnya melalui variabel lingkungan UI_MODE:
export UI_MODE=true
npx @apify/actors-mcp-server
Kompatibilitas mundur
Konfigurasi v2 mempertahankan kompatibilitas mundur dengan penggunaan v1. Catatan:
actors param (URL) dan --actors flag (CLI) masih didukung.
Secara internal, keduanya digabungkan ke dalam pemilih tools.
enableAddingActors (URL), enable-adding-actors (CLI), dan alias lama enableActorAutoLoading telah dihapus. Untuk memanggil Actor secara dinamis, gunakan tools=call-actor (disertakan secara default melalui kategori actors). Nilai mentah apa pun yang tersisa akan diabaikan.
Default tetap kompatibel: ketika tidak ada tools yang ditentukan, server memuat actors, docs, apify/rag-web-browser, dan apify/web-fetch.
Jika ada tools yang ditentukan, default tidak ditambahkan (sama dengan maksud v1 untuk pemilihan eksplisit).
call-actor kini disertakan secara default melalui kategori actors (perubahan aditif). Untuk mengecualikannya, tentukan daftar tools eksplisit tanpa actors.
tools=add-actor, tools=experimental, dan tools=preview sudah pensiun: semuanya diabaikan dan tidak memuat alat apa pun. Gunakan tools=call-actor (atau kategori default actors) sebagai gantinya.
tools=get-actor-log sudah pensiun: alat tersebut diubah namanya menjadi get-actor-run-log. Pemilih lama diabaikan dan tidak memuat alat apa pun. Gunakan tools=get-actor-run-log (atau kategori runs) sebagai gantinya.
URL dan perintah yang ada menggunakan ?actors=... atau --actors tetap berfungsi tanpa perubahan.
Prompts
Server mengiklankan kemampuan prompts, tetapi tidak ada prompt yang terdaftar saat ini — prompts/list mengembalikan daftar kosong.
Resources
Data Apify Anda tidak dihitung dalam resources/list — pembacaan dilakukan sesuai permintaan: berikan URL GET API Apify apa pun (https://api.apify.com/v2/...) ke resources/read dan server menyuntikkan token Apify sesi dan mengembalikan isi respons. resources/templates/list menghitung bentuk umum — item dataset, catatan dan kunci key-value store, metadata run, log run — dengan parameter paging-nya. Respons disisipkan hingga 256 KB; apa pun yang lebih besar mengembalikan pemberitahuan singkat dengan URL unduhan alih-alih isi. Pembacaan API memerlukan token Apify, jadi sesi khusus pembayaran (x402 atau Skyfire) akan mendapatkan error JSON-RPC untuk pembacaan tersebut.
💬 Contoh penggunaan
Di bawah ini adalah contoh realistis yang menunjukkan bagaimana asisten AI menggunakan alat Apify MCP Server.
Contoh 1: Cari web menggunakan RAG Web Browser
Prompt pengguna:
Temukan berita terbaru tentang agen AI otonom dan rangkum perkembangan utamanya.
Asisten AI memanggil alat Actor apify--rag-web-browser yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk mencari web dan mengembalikan konten dari hasil teratas.
Alat tersebut mengembalikan konten markdown dari 3 hasil pencarian teratas, yang kemudian dirangkum oleh asisten AI untuk pengguna.
Contoh 2: Temukan dan jalankan Actor dari Apify Store
Prompt pengguna:
Ambil 10 restoran terbaik di Praha dari Google Maps beserta detail kontaknya.
Asisten AI pertama-tama mencari Actor yang sesuai, memeriksa skema inputnya, lalu mengeksekusinya.
Alat tersebut mengembalikan pratinjau data yang diambil termasuk nama restoran, alamat, peringkat, nomor telepon, dan situs web.
Contoh 3: Ambil dan paginasi hasil run Actor
Prompt pengguna:
Tampilkan 10 hasil berikutnya dari run scraping itu.
Asisten AI menggunakan ID dataset dari run Actor sebelumnya untuk mengambil item tambahan.
Output yang diharapkan: Alat tersebut mengembalikan halaman berikutnya dari item data terstruktur dari dataset output Actor.
📡 Telemetri
Apify MCP Server mengumpulkan data telemetri tentang panggilan alat untuk membantu Apify memahami pola penggunaan dan meningkatkan layanan.
Secara default, telemetri diaktifkan untuk semua panggilan alat.
Transport stdio juga menggunakan Sentry untuk pelacakan error, yang membantu kami mengidentifikasi dan memperbaiki masalah lebih cepat.
Sentry secara otomatis dinonaktifkan saat telemetri tidak diikutsertakan.
Menonaktifkan telemetri
Anda dapat menonaktifkan telemetri (termasuk pelacakan error Sentry) dengan mengatur flag CLI --telemetry-enabled ke false atau variabel lingkungan TELEMETRY_ENABLED ke false.
Flag CLI lebih diutamakan daripada variabel lingkungan.
Contoh
Untuk server jarak jauh (mcp.apify.com):
# Disable via URL parameter
https://mcp.apify.com?telemetry-enabled=false
Untuk server stdio lokal:
# Disable via CLI flag
npx @apify/actors-mcp-server --telemetry-enabled=false
# Or set environment variable
export TELEMETRY_ENABLED=false
npx @apify/actors-mcp-server
⚙️ Pengembangan
Silakan lihat panduan CONTRIBUTING.md untuk pedoman kontribusi dan konvensi pesan commit.
Untuk pengaturan pengembangan terperinci, struktur proyek, dan instruksi pengujian lokal, lihat panduan DEVELOPMENT.md.
Saat diluncurkan, Inspector akan menampilkan URL yang dapat Anda buka di browser untuk mulai men-debug.
Akses tanpa autentikasi
Ketika parameter kueri tools hanya menyertakan alat yang diaktifkan secara eksplisit untuk penggunaan tanpa autentikasi, server yang dihosting mengizinkan akses tanpa token API.
Alat yang saat ini diizinkan: search-actors, fetch-actor-details, search-apify-docs, fetch-apify-docs, apify-api-search, apify-api-details.
Contoh: https://mcp.apify.com?tools=search-actors.
🐦 Rilis PR Canary
Apify MCP dibagi menjadi dua repositori: repositori ini untuk logika MCP inti dan apify-mcp-server-internal privat untuk server yang dihosting.
Perubahan harus disinkronkan di antara keduanya.
Untuk membuat rilis canary, tambahkan label beta ke pull request Anda.
Ini menerbitkan paket ke pkg.pr.new untuk staging dan pengujian sebelum digabungkan.
Lihat file alur kerja untuk detailnya.
🐋 Integrasi Docker Hub
Apify MCP Server juga tersedia di Docker Hub, terdaftar melalui repositori mcp-registry. Entri di servers/apify-mcp-server/server.yaml harus diterapkan secara otomatis oleh registry MCP Docker Hub (frekuensi penerapan tidak diketahui). Sebelum membuat perubahan besar pada versi server stdio, uji secara lokal untuk memastikan build Docker berhasil. Untuk menguji, ubah source.branch ke cabang PR Anda dan jalankan task build -- apify-mcp-server. Untuk detail lebih lanjut, lihat CONTRIBUTING.md.
Skema input Actor diproses agar kompatibel dengan sebagian besar klien MCP sambil mematuhi standar JSON Schema. Pemrosesan mencakup:
Deskripsi yang lebih panjang dari 500 karakter (sebagaimana didefinisikan di ACTOR_MAX_DESCRIPTION_LENGTH) dipotong pada kalimat lengkap terakhir dalam jendela tersebut, atau kata lengkap terakhir jika tidak ada jeda kalimat, dan ditandai [Description truncated].
Kolom enum yang muat dalam 2000 karakter gabungan (sebagaimana didefinisikan di ACTOR_ENUM_MAX_LENGTH) dipertahankan secara penuh; enum yang lebih besar dihilangkan, dengan catatan singkat dan beberapa contoh nilai dalam deskripsi sebagai gantinya.
Kolom wajib ditandai secara eksplisit dengan awalan REQUIRED dalam deskripsinya untuk kompatibilitas dengan kerangka kerja yang mungkin tidak menangani skema JSON dengan benar.
Properti bersarang dibuat untuk kasus khusus seperti konfigurasi proxy dan sumber daftar permintaan untuk memastikan struktur input yang benar.
Tipe item array disimpulkan ketika tidak didefinisikan secara eksplisit dalam skema, menggunakan urutan prioritas: tipe eksplisit di items > tipe prefill > tipe nilai default > tipe editor.
Nilai enum dan contoh ditambahkan ke deskripsi properti untuk memastikan visibilitas, bahkan jika klien tidak sepenuhnya mendukung skema JSON.
Actor Sewaan hanya tersedia untuk digunakan dengan server MCP yang dihosting di https://mcp.apify.com. Saat menjalankan server secara lokal melalui stdio, Anda hanya dapat mengakses Actor yang sudah ditambahkan ke perangkat alat lokal Anda. Untuk mencari dan menggunakan Actor apa pun dari Apify Store secara dinamis—termasuk Actor Sewaan—hubungkan ke endpoint yang dihosting.
🔒 Kebijakan privasi
Saat Anda menggunakan server ini, permintaan dan input Actor Anda dikirim ke API Apify untuk dieksekusi.
Data tidak dibagikan kepada pihak ketiga di luar yang diperlukan untuk menjalankan Actor yang diminta.
Untuk detail lengkap tentang pengumpulan, penggunaan, pembagian, dan retensi data, lihat Apify Legal.
🤝 Kontribusi
Kami menyambut laporan bug, permintaan fitur, dan perbaikan dokumentasi. Kirimkan masalahnya, bukan tambalannya — masalah yang tepat dengan reproduksi lebih berguna daripada pull request.
🐛 Laporkan bug: Buka issue dengan reproduksi. Hal paling berguna yang dapat Anda kirimkan kepada kami.
💡 Usulkan fitur: Buka issue — masalahnya dan siapa yang mengalaminya, bukan implementasinya.
🔧 Kode: Kerjakan hanya pada issue yang diundang oleh maintainer. Issue yang terbuka bukanlah undangan untuk mengambilnya; pull request yang tidak diminta akan ditutup.
📚 Dokumentasi: Kesalahan ketik, tautan rusak, dan perintah yang salah langsung masuk ke PR.
