Social & Content MCP Server
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Documentação
Social Content MCP — Steam, Dev.to & Eventos para Agentes de IA (nexgendata/social-content-mcp-server) Actor
Servidor MCP que expõe jogos da Steam, artigos do Dev.to, eventos e podcasts como ferramentas para agentes. Conecte Claude, Cursor, n8n ou o OpenAI Agents SDK a feeds de conteúdo ao vivo.
- URL: https://apify.com/nexgendata/social-content-mcp-server.md
- Desenvolvido por: NexGenData (comunidade)
- Categorias: IA, Mídias sociais, Servidores MCP
- Estatísticas: 10 usuários no total, 0 usuários mensais, 100,0% de execuções bem-sucedidas, 0 favoritos
- Avaliação dos usuários: Sem avaliações ainda
Preços
a partir de US$ 20,00 / 1.000 chamadas de ferramenta
Este Actor é cobrado por evento e uso. Você paga tanto o preço fixo por eventos específicos quanto o 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 em 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, conjuntos de dados 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 única 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
Social Content MCP
Um servidor Model Context Protocol que dá a agentes de IA feeds de conteúdo mistos — jogos da Steam, artigos do Dev.to, eventos e podcasts — como ferramentas chamáveis. Para agentes de conteúdo, pesquisa e descoberta.
📊 Exemplo de saída
Este actor roda como um servidor MCP em standby: ele inicia, responde a chamadas de ferramenta em seu endpoint /mcp e não grava linhas de dataset, então não há tabela de linhas para mostrar. Veja a lista de ferramentas e os exemplos de entrada abaixo.
🔧 Referência de entrada
| Campo | Tipo | Padrão | O que faz |
|---|---|---|---|
enableServer (obrigatório) | boolean | true | Ativa o modo de servidor MCP |
port | integer | 5000 | Porta para o servidor MCP |
💰 Preços
| Evento | Preço (USD) | Quando é cobrado |
|---|---|---|
Início do Actor (apify-actor-start) | $5e-05 | Cobrado quando o Actor começa a rodar. O número de eventos cobrados depende da memória do Actor (um evento por GB, mínimo de um evento). |
Chamada de ferramenta (tool-call) | $0,02 | Por invocação de ferramenta via MCP Standby |
Pague por evento: você paga apenas pelo que a execução entrega. Uma execução que não entrega nada não cobra eventos de resultado (apenas o evento de início do actor, quando o actor define um). Exemplo: uma execução que entrega 100 resultados custa 100 × $0,02 = $2,00 mais a taxa de início.
🔗 Actors relacionados
Mais da família NexGenData Servidores MCP para agentes de IA:
- Review Intelligence MCP — G2, Trustpilot, Yelp para Agentes
- Sales Intelligence MCP — Leads B2B e Enriquecimento para Agentes
- SEC Corporate Events MCP — M&A e Recompra de Ações para Agentes de IA
- Sports Scores MCP — NBA, NFL e NHL para Agentes de IA
- Supply Chain MCP — Transportadoras, Navios e Recalls para Agentes
- Travel MCP — Airbnb, Hotéis e TripAdvisor para Agentes de IA
Mais 29 nesta família na página da loja NexGenData.
🛠 Ferramentas (4)
get_steam_games— Dados de jogos da Steam.search_devto— Buscar artigos do Dev.to.search_events— Buscar eventos públicos.search_podcasts— Buscar podcasts.
🔌 Conectar (Claude Desktop / Cursor / n8n / OpenAI Agents SDK)
Adicione este servidor MCP à configuração do seu cliente:
{
"mcpServers": {
"social-content": {
"url": "https://nexgendata--social-content-mcp-server.apify.actor/mcp"
}
}
}
Exemplo de prompt para agente:
Find trending Dev.to articles on AI and search for related podcasts.
Preços: $0,02 por chamada de ferramenta (Pay-Per-Event). Roda em modo Standby.
Servidores MCP e Actors relacionados da NexGenData
| Caso de uso | Actor |
|---|---|
| MCP de notícias + manchetes | news-mcp-server |
| MCP do Reddit (busca de posts + comentários) | reddit-mcp-server |
| MCP de ferramentas para desenvolvedores (NPM + PyPI + StackOverflow) | developer-tools-mcp-server |
| MCP de mídia do YouTube | youtube-media-mcp-server |
| MCP de pesquisa acadêmica (artigos + citações) | academic-research-mcp-server |
Como funciona o preço da NexGenData
Todo actor da NexGenData usa preço pay-per-event — você paga apenas pelos resultados que chegam ao seu dataset ou por chamada de ferramenta MCP. Sem mínimo mensal, sem taxas por assento.
- Início do Actor: cobrança de evento único cada vez que o actor é iniciado.
- Chamada de ferramenta: cobrada por chamada de ferramenta MCP.
- Sem cobrança por tentativas ou rotação interna de proxy — absorvidas pela plataforma.
Suporte
A NexGenData lança atualizações regularmente. Relatórios de bugs pela aba de issues do console da Apify recebem resposta em até 24 horas.
Home: thenextgennexus.com Catálogo completo: apify.com/nexgendata
Schema de entrada do Actor
Exemplo de objeto de entrada do Actor
{}
API
Você pode executar este Actor programaticamente usando nossa API. Abaixo estão exemplos de código em JavaScript, Python e CLI, além da especificação OpenAPI e 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("nexgendata/social-content-mcp-server").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("nexgendata/social-content-mcp-server").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 nexgendata/social-content-mcp-server --silent --output-dataset
Configuração do servidor MCP
{
"mcpServers": {
"apify": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,nexgendata/social-content-mcp-server"
}
}
}
O servidor hospedado faz seu login com OAuth na primeira conexão, então 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 e Integrações no Console da Apify (https://console.apify.com/settings/integrations).
Especificação OpenAPI
Baixe a definição OpenAPI: https://api.apify.com/v2/actors/BbDcu0yhYwjZwMGYk/builds/ubKZunkbcqRwOad4a/openapi.json