BountyRadar MCP

Camada de julgamento para a economia de recompensas para agentes. Agrega recompensas solucionáveis por agentes em Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora e GitHub, e então pontua cada uma por solucionabilidade, novidade e concorrência - servida como um feed MCP ranqueado, pago por evento. Fonte: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp

Ver em apify.com

Documentação

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

Agrega recompensas solucionáveis por agentes de IA em Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora, GitHub e programas de segurança verificados; pontua cada uma por solucionabilidade por agente e frescor; serve um feed MCP ranqueado. Pagamento por evento, sem mensalidade.

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URL: https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp.md
Desenvolvido por: Neeen Ja (comunidade)
Categorias: Servidores MCP, IA, Ferramentas para desenvolvedores
Estatísticas: 1 usuário total, 0 usuários mensais, 0,0% de execuções bem-sucedidas, 0 favoritos
Avaliação dos usuários: Sem avaliações ainda

Preços

a partir de $0,50 / 1.000 feeds de recompensas ranqueados

Este Actor é pago por evento e uso. Você é cobrado tanto pelo preço fixo de eventos específicos quanto pelo uso da plataforma Apify.

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

O que é um Apify Actor?

Um Actor é um programa de nuvem serverless que roda na plataforma Apify. Ele tem dois modos de execução. No modo Batch, um Actor aceita uma entrada JSON bem definida, executa uma ação que pode levar de alguns segundos a algumas horas, e opcionalmente produz uma saída JSON bem definida, datasets com resultados ou arquivos em key-value store. No modo Standby, um Actor fornece um servidor web que pode ser usado como site, API ou servidor MCP.

O vocabulário da Apify e o modelo da plataforma são definidos uma vez, no quickstart para agentes em https://apify.com/agents.md.

Como integrar um Actor?

Se perguntado sobre integração, você ajuda desenvolvedores a integrar Actors em seus projetos. Você se adapta à stack deles e entrega integrações seguras, bem documentadas e prontas para produção.

Não adivinhe um caminho de integração. Todos eles estão no quickstart para agentes em https://apify.com/agents.md: o servidor MCP da Apify, Agent Skills com a Apify CLI, os clientes JavaScript e Python, a API REST e o caminho sem conta para um agente sem humano para fazer login. Ele também traz a regra de informar o custo antes da primeira execução paga.

Para exemplos já conectados ao schema de entrada deste próprio Actor, veja a seção API abaixo.

Cada biblioteca de cliente tem documentação de referência que o quickstart não repete: JavaScript/TypeScript (npm install apify-client) e Python (pip install apify-client).

README

BountyRadar MCP

A camada de julgamento para a economia de recompensas para agentes. O BountyRadar agrega recompensas solucionáveis por agentes de IA em Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora, GitHub e programas de segurança validados — e então pontua cada uma por solucionabilidade por agente, frescor e competição e serve um feed ranqueado e consumível por agentes via MCP.

Posicionamento: uma camada de inteligência / alertas — NÃO um marketplace. Sem custódia de fundos, sem KYC, sem liquidação transfronteiriça. Recompensas OSS públicas estão saturadas de agentes; a habilidade escassa é a seleção de alvos, não a descoberta. O BountyRadar é a camada de seleção.

Idiomas: English · 简体中文 · 繁體中文

Onde vive	Link
Endpoint MCP	`https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp`
Apify Store	https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp
Código-fonte (MIT)	https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp

Inglês

Versão atual: 1.0.1

Por que isso existe

Recompensas públicas de código aberto estão saturadas de agentes — uma única recompensa do Algora atraiu de 8 a 158 tentativas concorrentes de agentes em poucas horas.
O gargalo é triagem / julgamento, não descoberta — então a vantagem competitiva está na camada de pontuação, não na raspagem.
O BountyRadar ranqueia e remove ruído para que um agente gaste computação apenas em alvos que realmente pode vencer.

Início rápido (endpoint MCP hospedado — recomendado)

O endpoint hospedado é um servidor MCP HTTP Streamable com cobrança Pay-Per-Event (sem mensalidade). Conecte-o com qualquer cliente MCP:

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

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

initialize e tools/list são gratuitos; apenas eventos de valor são cobrados (veja Preços).

Sem etapa de instalação e sem npm necessário — o endpoint é o produto. Uma linha para os clientes comuns:

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>" } } } }

Execute localmente (stdio, MIT — clone e auto-hospede)

O código-fonte completo (Node 22, servidor stdio sem dependências) é licenciado sob MIT e vive no GitHub: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp. Clone e execute:

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

Configuração do cliente MCP (stdio local):

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

Ferramentas

Ferramenta	Finalidade	Preço
`get_bounty_feed`	O feed do assinante. Ranqueado + filtrado (categoria, recompensa_mínima, competição_máxima, fonte, frescor_mínimo, solucionável_por_agente_mínimo, incluir_honeypot, ordenação).	$0,0005
`search_bounties`	Busca por palavra-chave + filtros em título/descrição/tags/repo.	$0,0010
`get_bounty_detail`	Registro completo + detalhamento da pontuação por id.	gratuito
`score_bounty`	Detalhamento bruto e explicável da pontuação de uma recompensa.	$0,0005
`list_sources`	Registro de fontes + status (ativa / curada / candidata_a_parceiro).	gratuito
`get_stats`	Contagens por fonte / categoria / faixa de recompensa.	$0,0005
`subscribe_feed`	Salvar um perfil de filtro + descritor de polling (armazenado na memória do servidor; URL do webhook é ecoada, nunca chamada).	$0,0005

Recursos: bountyradar://feed/latest, bountyradar://stats, bountyradar://sources Prompt: daily_bounty_brief — orienta um agente sobre os melhores alvos do dia.

Pontuação (a vantagem competitiva — explicável, determinística)

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

Um LLM gratuito (Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI) apenas auxilia task_type / agent_solvable no momento da atualização; a pontuação em si é determinística e não precisa de treinamento.

Proteção contra honeypots

Recompensas sinalizadas como honeypot: true (ex.: "reservada para entrevista") são excluídas do feed padrão para que agentes não desperdicem computação ou queimem reputação. Alterne com include_honeypot: true.

Monetização — Pay-Per-Event (sem mensalidade)

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

Evento	Preço
`mcp-get-bounty-feed`	$0,0005
`mcp-search`	$0,0010
`mcp-score`	$0,0005
`mcp-stats`	$0,0005
`mcp-subscribe`	$0,0005

Uso local / auto-hospedado é gratuito para sempre.

Auto-hospedar / implantar (Apify, PPE)

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

O modo Standby (120s / 512MB) mantém o custo ocioso próximo de zero. O processo principal do actor vincula a porta HTTP por conta própria (seguro para Standby) e responde à sonda de prontidão do contêiner.

Desenvolvimento e verificação

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 opcionais (mesmo catálogo)

Site + alertas para assinantes — node website/build.mjs → um site estático sem dependências + Cloudflare Pages Functions (assinatura KV, exportação CSV protegida); scripts/digest.mjs renderiza resumos por e-mail/Slack por assinante.
Atualização ao vivo — scraper/ é um actor Apify independente (ou scripts/refresh.mjs localmente) que coleta issues de recompensas reais e grava em data/live/, sem nunca poluir o data/bounties/ curado. Defina BR_INCLUDE_LIVE=1 para mesclar em tempo de execução.

Honestidade: apenas issues que são realmente recompensas (uma recompensa $ declarada ou um rótulo bounty) são mantidas; "good first issues" sem financiamento são ruído e excluídas. Opire / Algora / BountyHub exigem chaves de plataforma; ClawHunt é um partner_candidate e intencionalmente não é raspado (indexe upstream, não concorra).

Licença

MIT — veja o arquivo LICENSE. Livre para usar o endpoint hospedado conforme a tabela de preços acima.

Chinês simplificado

Versão atual: 1.0.1

A "camada de julgamento" da economia de recompensas para agentes. O BountyRadar agrega recompensas "solucionáveis por agentes de IA" em Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub e programas de segurança verificados, pontua cada uma por solucionabilidade por agente / frescor / competição e gera via MCP um feed ordenado e diretamente consumível por agentes.

Posicionamento: camada de inteligência / alertas — não é mercado / camada de liquidação. Sem custódia de fundos, KYC ou liquidação transfronteiriça. Recompensas OSS públicas já estão inundadas de agentes; a habilidade escassa é "escolher alvos", não "descobrir alvos". O BountyRadar é essa camada.

Por que fazer isso

Recompensas públicas de código aberto já estão inundadas de fazendas de agentes — uma única recompensa do Algora recebeu de 8 a 158 agentes disputando em poucas horas.
O gargalo está em triagem / julgamento, não em descoberta — então a vantagem competitiva é a camada de pontuação, não o raspador.
O BountyRadar ordena + remove ruído, para que o agente gaste computação apenas em alvos que realmente pode vencer.

Início rápido (endpoint MCP hospedado — recomendado)

O endpoint hospedado é um servidor MCP HTTP Streamable com cobrança por evento (PPE), sem mensalidade. Qualquer cliente MCP pode se conectar:

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

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

initialize e tools/list são gratuitos; apenas eventos de valor são cobrados (veja "Monetização").

Sem instalação, sem npm — o endpoint em si é o produto. Uma linha para os clientes comuns:

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>" } } } }

Execução local (stdio, MIT, clonável e auto-hospedável)

O código-fonte completo (Node 22, servidor stdio sem dependências) é licenciado sob MIT no GitHub: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp. Clone e execute:

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

Configuração do cliente MCP (stdio local):

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

Ferramentas

Ferramenta	Função	Preço
`get_bounty_feed`	O feed do assinante. Ordenação + filtros (tipo / recompensa mínima / competição máxima / fonte / frescor / solucionabilidade / incluir honeypot / modo de ordenação).	$0,0005
`search_bounties`	Busca por palavra-chave + filtros (título/descrição/tags/repo).	$0,0010
`get_bounty_detail`	Registro completo + detalhamento da pontuação por id.	Gratuito
`score_bounty`	Detalhamento explicável da pontuação de um item.	$0,0005
`list_sources`	Registro de fontes + status (live / curada / candidata_a_parceiro).	Gratuito
`get_stats`	Estatísticas por fonte / tipo / faixa de recompensa.	$0,0005
`subscribe_feed`	Salvar perfil de filtro + descritor de polling (apenas na memória do servidor; URL do webhook só é ecoada, nunca chamada).	$0,0005

Recursos: bountyradar://feed/latest, bountyradar://stats, bountyradar://sources Prompt: daily_bounty_brief (briefing dos melhores alvos do dia)

Pontuação (a vantagem competitiva — explicável, determinística)

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

Um LLM gratuito (Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI) apenas auxilia na determinação de task_type / agent_solvable durante o refresh; a pontuação em si é determinística e não precisa de treinamento.

Proteção contra honeypots

Recompensas marcadas como honeypot: true (ex.: "exclusiva para entrevista") são removidas do feed por padrão, evitando que agentes desperdicem computação ou prejudiquem sua reputação. include_honeypot: true pode reativar a exibição.

Monetização — cobrança por evento (sem mensalidade)

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

Evento	Preço
`mcp-get-bounty-feed`	$0,0005
`mcp-search`	$0,0010
`mcp-score`	$0,0005
`mcp-stats`	$0,0005
`mcp-subscribe`	$0,0005

Uso local / auto-hospedado é gratuito para sempre.

Auto-hospedagem / implantação (Apify, PPE)

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

Desenvolvimento e verificação

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）

Aprimoramentos opcionais (mesmos dados do catálogo)

Site + alertas de assinatura — node website/build.mjs gera um site estático sem dependências + Cloudflare Pages Functions (assinatura KV, exportação CSV protegida); scripts/digest.mjs renderiza resumos personalizados por e-mail / Slack por assinante.
Atualização em tempo real — scraper/ é um actor Apify independente (ou scripts/refresh.mjs localmente) que coleta issues de recompensas reais e grava em data/live/, sem nunca poluir o data/bounties/ curado. Defina BR_INCLUDE_LIVE=1 para mesclar em tempo de execução.

Declaração honesta: apenas o que é realmente recompensa (valor $ declarado ou rótulo bounty) é mantido; "good first issues" sem financiamento são ruído e excluídas. Opire / Algora / BountyHub exigem chaves de plataforma; ClawHunt é um partner_candidate e deliberadamente não é coletado (indexe upstream, não concorra).

Licença

MIT — veja LICENSE. Uso do endpoint hospedado conforme a tabela de preços acima.

Chinês tradicional

Versão atual: 1.0.1

Posicionamento: camada de inteligência / alertas — não é mercado / camada de liquidação. Sem custódia de fundos, KYC ou liquidação transfronteiriça. Recompensas OSS públicas já estão inundadas de agentes; a habilidade escassa é "escolher alvos", não "descobrir alvos". O BountyRadar é essa camada.

Por que fazer isso

Recompensas públicas de código aberto já estão inundadas de fazendas de agentes — uma única recompensa do Algora recebeu de 8 a 158 agentes disputando em poucas horas.
O gargalo está em triagem / julgamento, não em descoberta — então a vantagem competitiva é a camada de pontuação, não o raspador.
O BountyRadar ordena + remove ruído, para que o agente gaste computação apenas em alvos que realmente pode vencer.

Início rápido (endpoint MCP hospedado — recomendado)

O endpoint hospedado é um servidor MCP HTTP Streamable com cobrança por evento (PPE), sem mensalidade. Qualquer cliente MCP pode se conectar:

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

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

initialize e tools/list são gratuitos; apenas eventos de valor são cobrados (veja "Monetização").

Sem instalação, sem npm — o endpoint em si é o produto. Uma linha para os clientes comuns:

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>" } } } }

Execução local (stdio, MIT, clonável e auto-hospedável)

O código-fonte completo (Node 22, servidor stdio sem dependências) é licenciado sob MIT no GitHub: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp. Clone e execute:

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

Configuração do cliente MCP (stdio local):

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

Ferramentas

Ferramenta	Função	Preço
`get_bounty_feed`	O feed do assinante. Ordenação + filtros (tipo / recompensa mínima / competição máxima / fonte / frescor / solucionabilidade / incluir honeypot / modo de ordenação).	$0,0005
`search_bounties`	Busca por palavra-chave + filtros (título/descrição/tags/repo).	$0,0010
`get_bounty_detail`	Registro completo + detalhamento da pontuação por id.	Gratuito
`score_bounty`	Detalhamento explicável da pontuação de um item.	$0,0005
`list_sources`	Registro de fontes + status (live / curada / candidata_a_parceiro).	Gratuito
`get_stats`	Estatísticas por fonte / tipo / faixa de recompensa.	$0,0005
`subscribe_feed`	Salvar perfil de filtro + descritor de polling (apenas na memória do servidor; URL do webhook só é ecoada, nunca chamada).	$0,0005

Recursos: bountyradar://feed/latest, bountyradar://stats, bountyradar://sources Prompt: daily_bounty_brief (briefing dos melhores alvos do dia)

Pontuação (a vantagem competitiva — explicável, determinística)

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

LLMs gratuitos (Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI) apenas auxiliam na determinação de task_type / agent_solvable durante o refresh; a pontuação em si é determinística e não requer treinamento.

Guarda de honeypots

Bounties marcados como honeypot: true (ex.: "exclusivo para entrevistas") são removidos do feed por padrão, evitando que agentes desperdicem poder computacional ou prejudiquem sua reputação. include_honeypot: true permite reexibi-los.

Comercialização — pagamento por evento (sem mensalidade)

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

Evento	Preço
`mcp-get-bounty-feed`	$0,0005
`mcp-search`	$0,0010
`mcp-score`	$0,0005
`mcp-stats`	$0,0005
`mcp-subscribe`	$0,0005

Uso local / self-hosted é gratuito para sempre.

Self-hosted / Deploy (Apify, PPE)

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

O modo Standby (120s / 512MB) mantém o custo ocioso próximo de zero. O processo principal do Actor vincula a porta HTTP por conta própria (seguro para Standby) e responde ao probe de prontidão do contêiner.

Desenvolvimento e validação

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）

Aprimoramentos opcionais (mesmos dados de diretório)

Site + alertas por assinatura — node website/build.mjs gera um site estático sem dependências + Cloudflare Pages Functions (assinaturas via KV, exportação CSV protegida); scripts/digest.mjs renderiza resumos de e-mail / Slack personalizados por assinante.
Atualizações em tempo real — scraper/ é um actor Apify independente (ou scripts/refresh.mjs local) que coleta issues reais de bounties e grava em data/live/, sem nunca poluir o data/bounties/ curado. Defina BR_INCLUDE_LIVE=1 para mesclar em tempo de execução.

Declaração honesta: mantemos apenas conteúdo que é genuinamente bounty (com valor $ explícito ou tag bounty); "good first issues" sem recompensa são ruído e foram excluídos. Opire / Algora / BountyHub exigem chaves de plataforma; ClawHunt é partner_candidate e deliberadamente não é coletado (índice upstream, sem concorrência).

Licença

MIT — veja LICENSE. O uso do endpoint hospedado é cobrado conforme a tabela acima.

Changelog

O histórico de versões deste Actor é um documento separado: https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp/changelog.md

Esquema de entrada do Actor

Exemplo de objeto de entrada do Actor

{}

Esquema de saída do Actor

`mcpEndpoint` (tipo: `string`):

Endpoint MCP HTTP streamable desta execução do Actor. Conecte um cliente MCP aqui (Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN>). Envie mensagens JSON-RPC POST: initialize, tools/list, tools/call.

API

Você pode executar este Actor programaticamente usando nossa API. Abaixo estão exemplos de código em JavaScript, Python e CLI, bem como a especificação OpenAPI e a configuração do servidor MCP.

Exemplo em JavaScript

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

Exemplo em Python

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

Exemplo em CLI

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

Configuração do servidor MCP

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

O servidor hospedado faz login com OAuth na primeira conexão, portanto nenhum token de API pertence a esta configuração. Clientes sem suporte a OAuth podem enviar um cabeçalho Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN> em vez disso, usando um token de API & Integrations no Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

Especificação OpenAPI

Baixe a definição OpenAPI: https://api.apify.com/v2/actors/QnlMLgxMxh1i7WSSF/builds/LeGvsNghNkQpxA0Au/openapi.json

BountyRadar MCP

Documentação

BountyRadar MCP (neeenja/bountyradar-mcp) Actor

Preços

O que é um Apify Actor?

Como integrar um Actor?

README

BountyRadar MCP

Inglês

Por que isso existe

Início rápido (endpoint MCP hospedado — recomendado)

Execute localmente (stdio, MIT — clone e auto-hospede)

Ferramentas

Pontuação (a vantagem competitiva — explicável, determinística)

Proteção contra honeypots

Monetização — Pay-Per-Event (sem mensalidade)

Auto-hospedar / implantar (Apify, PPE)

Desenvolvimento e verificação

Complementos opcionais (mesmo catálogo)

Licença

Chinês simplificado

Por que fazer isso

Início rápido (endpoint MCP hospedado — recomendado)

Execução local (stdio, MIT, clonável e auto-hospedável)

Ferramentas

Pontuação (a vantagem competitiva — explicável, determinística)

Proteção contra honeypots

Monetização — cobrança por evento (sem mensalidade)

Auto-hospedagem / implantação (Apify, PPE)

Desenvolvimento e verificação

Aprimoramentos opcionais (mesmos dados do catálogo)

Licença

Chinês tradicional

Por que fazer isso

Início rápido (endpoint MCP hospedado — recomendado)

Execução local (stdio, MIT, clonável e auto-hospedável)

Ferramentas

Pontuação (a vantagem competitiva — explicável, determinística)

Guarda de honeypots

Comercialização — pagamento por evento (sem mensalidade)

Self-hosted / Deploy (Apify, PPE)

Desenvolvimento e validação

Aprimoramentos opcionais (mesmos dados de diretório)

Licença

Changelog

Esquema de entrada do Actor

Exemplo de objeto de entrada do Actor

Esquema de saída do Actor

mcpEndpoint (tipo: string):

API

Exemplo em JavaScript

Exemplo em Python

Exemplo em CLI

Configuração do servidor MCP

Especificação OpenAPI

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

`mcpEndpoint` (tipo: `string`):