Официальный MCP-сервер Apify для AI-агентов, позволяющий запускать Actors, извлекать данные с веб-сайтов и автоматизировать процессы веб-скрапинга и краулинга.
Поиск в Apify Store — Попросите вашего ассистента найти скраперы и инструменты автоматизации с помощью search-actors, затем изучите детали через fetch-actor-details.
Запуск любого Actor — Позвольте вашему ассистенту выполнить скраперы, такие как call-actor или предварительно настроенный apify--rag-web-browser, для извлечения данных с веб-сайтов, социальных сетей или карт.
Получение результатов запуска — Получайте постраничные элементы наборов данных с помощью get-dataset-items или проверяйте статус и логи запуска через get-actor-run и get-actor-log.
Управление хранилищем — Доступ к данным из наборов данных и хранилищ ключ-значение с использованием get-dataset, get-key-value-store-record и связанных инструментов списка.
Создание и управление задачами — Сохраняйте переиспользуемые конфигурации Actor с помощью create-actor-task, обновляйте их через update-actor-task и публикуйте целевые страницы с помощью publish-actor-task.
Поиск в документации Apify — Ищите документацию платформы с помощью search-apify-docs и загружайте полные страницы через fetch-apify-docs для контекста.
Сервер Apify Model Context Protocol (MCP) на mcp.apify.com позволяет вашим ИИ-агентам извлекать данные из социальных сетей, поисковых систем, карт, сайтов электронной коммерции и любых других веб-сайтов с помощью тысяч готовых скраперов, краулеров и инструментов автоматизации из Apify Store. Он поддерживает OAuth, что позволяет подключаться из таких клиентов, как Claude.ai или Visual Studio Code, используя только URL-адрес.
🚀 Используйте размещенный Apify MCP Server!
Для наилучшего опыта подключите вашего ИИ-ассистента к нашему размещенному серверу по адресу https://mcp.apify.com. Размещенный сервер поддерживает новейшие функции — включая вывод схемы для структурированных результатов Actor — которые недоступны при локальном запуске через stdio.
⚠️ Устаревший SSE-транспорт удален. Конечная точка https://mcp.apify.com/sse была удалена в пользу Streamable HTTP. Перенесите вашего клиента на https://mcp.apify.com — уберите суффикс /sse из вашей конфигурации.
💰 Сервер также поддерживает агентные платежи: купите токен у AGI, чтобы запускать любого Actor, или платите за каждый запрос через прямой x402 (только для Pay Per Event Actors) или Skyfire.
Apify MCP Server совместим с Claude Code, Claude.ai, Cursor, VS Code и любым клиентом, который соответствует Model Context Protocol.
Ознакомьтесь с разделом о MCP-клиентах для получения дополнительных сведений или посетите страницу конфигурации MCP.
Использовать Instagram Scraper для скрапинга постов, профилей, мест, фотографий и комментариев Instagram.
Использовать RAG Web Browser для поиска в интернете, скрапинга первых N URL-адресов и возврата их содержимого.
Использовать Web Fetch для получения любого URL-адреса и возврата его содержимого в формате Markdown, обычного текста, HTML или ссылок — с рендерингом JavaScript и защитой от ботов.
Видеоурок: Интеграция 8000+ Apify Actors и агентов с Claude
🚀 Быстрый старт
Вы можете использовать Apify MCP Server двумя способами:
HTTPS-конечная точка (mcp.apify.com): Подключитесь из вашего MCP-клиента через OAuth или включив заголовок Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN> в ваши запросы. Это рекомендуемый метод для большинства случаев использования. Поскольку он поддерживает OAuth, вы можете подключаться из таких клиентов, как Claude.ai или Visual Studio Code, используя только URL-адрес: https://mcp.apify.com.
https://mcp.apify.com streamable transport
Стандартный ввод/вывод (stdio): Идеально подходит для локальных интеграций и инструментов командной строки, таких как клиент Claude for Desktop.
Установите команду сервера MCP-клиента на npx @apify/actors-mcp-server и переменную окружения APIFY_TOKEN на ваш Apify API-токен.
См. npx @apify/actors-mcp-server --help для получения дополнительных параметров.
Подробные инструкции по настройке MCP-сервера вы найдете в документации Apify.
🤖 MCP-клиенты
Apify MCP Server совместим с любым MCP-клиентом, который соответствует Model Context Protocol, но уровень поддержки динамического обнаружения инструментов и других функций может различаться в зависимости от клиента.
Этот интерактивный интерфейс в виде чата предоставляет простой способ изучить возможности Apify MCP без локальной настройки.
Войдите в свою учетную запись Apify и начните экспериментировать с веб-скрапингом, извлечением данных и инструментами автоматизации!
Или используйте файл пакета MCP (ранее известный как файл расширения Anthropic Desktop, или DXT) для установки в один клик: Файл MCPB Apify MCP Server
💰 Агентные платежи
Вы можете оплачивать запуски Actor без Apify API-токена, используя AGI, прямой x402 или Skyfire.
AGI (agi.apify.com) выпускает предоплаченный Apify API-токен в обмен на платеж x402 или MPP. Используйте токен как обычный API-токен против mcp.apify.com и api.apify.com — работает для любого Actor, а не только для Pay Per Event. Рекомендуется для новых интеграций; см. AGI (рекомендуется) ниже.
Прямой x402 оплачивает USDC на Base за каждый запрос и не требует отдельной учетной записи платформы. Полностью поддерживается mcpc (brew install apify/tap/mcpc или npm install -g @apify/mcpc). Мы используем mcpc, потому что это один из немногих MCP-клиентов, который поддерживает новейшие функции и протокол x402 нативно.
Skyfire оплачивает токенами PAY и требует учетную запись Skyfire с пополненным кошельком. Не требует специального MCP-клиента; весь процесс оплаты обрабатывается напрямую через параметры вызова MCP-инструмента.
ℹ️ Область применения: Как прямой x402, так и Skyfire ограничены Pay Per Event Actors, не поддерживают Standby Actors и рассчитываются за каждый запуск вместо выпуска токена.
Как работают агентные платежи
Стоимость запуска Actor варьируется, поэтому оба метода оплаты используют модель предоплаченного баланса. Процесс оплаты состоит из четырех шагов:
Обнаружение: Агент обнаруживает Actors с помощью search-actors или fetch-actor-details. Эти вызовы бесплатны.
Предоплата: Перед запуском платного инструмента Actor агент пополняет предоплаченный баланс.
Прямой x402: mcpc автоматически подписывает транзакцию на $1.00 USDC.
Skyfire: Агент создает токен PAY (минимум $5.00) с помощью инструмента Skyfire create-pay-token.
Выполнение: Агент вызывает инструмент Actor.
Прямой x402: Обрабатывается автоматически mcpc с использованием предоплаченного баланса.
Skyfire: Агент явно передает токен PAY в свойстве ввода skyfire-pay-id.
Завершение: Инструмент возвращает результаты Actor. Неиспользованные средства остаются доступными для последующих запусков.
Прямой x402: После 60 минут бездействия сервер возвращает неиспользованный баланс на кошелек на Base.
Skyfire: Skyfire возвращает неиспользованные средства по истечении срока действия токена.
🪙 AGI (рекомендуется)
AGI (Apify Agent General Interface) — рекомендуемый способ для автономных агентов оплачивать использование Apify без учетной записи. Заплатите один раз через x402 или MPP, получите предоплаченный Apify API-токен с лимитом расходов и используйте его напрямую против mcp.apify.com и api.apify.com (Authorization: Bearer <token>) — для любого Actor.
Полный протокол, поддерживаемые способы оплаты и текущие условия (минимальная сумма, срок действия токена, политика возврата) задокументированы на agi.apify.com/AGENTS.md — считайте это единственным источником истины.
💸 Прямой x402
Протокол x402 обеспечивает прямые платежи между машинами. Ваш MCP-клиент может использовать его для оплаты запусков Actor в USDC на блокчейне Base, полностью обходя необходимость в Apify API-токене.
# 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 предоставляет управляемую платежную инфраструктуру для ИИ-агентов. Вместо аутентификации с помощью Apify API-токена ваш агент передает платежный токен Skyfire для покрытия стоимости каждого вызова инструмента с использованием токенов PAY.
MCP-сервер предоставляет набор инструментов для взаимодействия с Apify Actors.
Поскольку Apify Store велик и быстро растет, MCP-сервер предоставляет способ динамически обнаруживать и использовать новых Actors.
Actors
Любой Apify Actor может использоваться в качестве инструмента.
По умолчанию сервер предварительно настроен с двумя Actors, apify/rag-web-browser и apify/web-fetch, и несколькими вспомогательными инструментами.
MCP-сервер загружает схему ввода Actor и создает соответствующий MCP-инструмент.
Это позволяет ИИ-агенту точно знать, какие аргументы передавать Actor и что ожидать в ответ.
Например, для Actor apify/rag-web-browser входные параметры:
{
"query": "restaurants in San Francisco",
"maxResults": 3
}
Вам не нужно вручную указывать, какой Actor вызывать или его входные параметры; LLM обрабатывает это автоматически.
Когда инструмент вызывается, аргументы автоматически передаются Actor через LLM.
Вы можете обратиться к документации конкретного Actor для получения списка доступных аргументов.
Вспомогательные инструменты
Одна из самых мощных функций использования MCP с Apify — динамическое обнаружение инструментов.
Оно позволяет ИИ-агенту находить новые инструменты (Actors) по мере необходимости и включать их.
Вот некоторые специальные операции MCP и то, как Apify MCP Server их поддерживает:
Apify Actors: Поиск Actors, просмотр их деталей и использование их в качестве инструментов для ИИ.
Документация Apify: Поиск по документации Apify и получение конкретных документов для предоставления контекста ИИ.
Запуски Actor: Получение списков ваших запусков Actor, просмотр их деталей и получение журналов.
Хранилище Apify: Доступ к данным из ваших наборов данных и хранилищ ключ-значение.
Задачи Actor: Создание, просмотр и обновление сохраненных задач Actor, а также публикация или скрытие их публичных целевых страниц.
Обзор доступных инструментов
Вот обзорный список всех инструментов, предоставляемых Apify MCP Server.
Легенда для столбца Включено по умолчанию:
✅ — в стандартном наборе инструментов.
⚡ — автоматически внедряется, когда присутствуют call-actor, инструмент Actor или get-actor-run (что верно в стандартной конфигурации).
✅¹ — предоставляется по умолчанию, но только когда телеметрия включена, а клиент не скрыт: поверхности Anthropic (Claude.ai / Claude Desktop / Claude Code) или local-agent-mode-apify. Чтобы отключить, передайте явный список tools=, который его не содержит.
Имя инструмента
Категория
Описание
Включено по умолчанию
search-actors
actors
Поиск Actor'ов в Apify Store.
✅
fetch-actor-details
actors
Получение подробной информации о конкретном Actor'е, включая его входную схему, README (краткое описание, если доступно, иначе полное), цены и выходную схему Actor'а.
✅
call-actor
actors
Вызов Actor'а и получение результатов его запуска. Сначала используйте fetch-actor-details, чтобы получить входную схему Actor'а.
✅
get-actor-run
runs
Получение подробной информации о конкретном запуске Actor'а.
⚡
get-dataset-items
storage
Получение элементов из датасета с поддержкой фильтрации и пагинации.
⚡
get-key-value-store-record
storage
Получение значения, связанного с конкретным ключом в хранилище ключ-значение.
⚡
abort-actor-run
runs
Прерывание запущенного запуска Actor'а, при необходимости корректно.
⚡
search-apify-docs
docs
Поиск соответствующих страниц в документации Apify.
✅
fetch-apify-docs
docs
Получение полного содержимого страницы документации Apify по её URL.
Инструмент Actor для получения URL и возврата его содержимого.
✅
report-problem
dev
Сообщить о проблеме с инструментом Apify или Actor'ом команде Apify.
✅¹
get-actor-run-list
runs
Получение списка запусков Actor'а, фильтруемых по статусу.
get-actor-log
runs
Получение журналов для конкретного запуска Actor'а.
get-dataset
storage
Получение метаданных о конкретном датасете.
get-dataset-schema
storage
Генерация JSON-схемы из элементов датасета.
get-key-value-store
storage
Получение метаданных о конкретном хранилище ключ-значение.
get-key-value-store-keys
storage
Перечисление ключей в конкретном хранилище ключ-значение.
get-dataset-list
storage
Перечисление всех доступных датасетов для пользователя.
get-key-value-store-list
storage
Перечисление всех доступных хранилищ ключ-значение для пользователя.
create-actor-task
tasks
Создание сохранённой задачи Actor'а (именованная, переиспользуемая конфигурация Actor'а).
get-actor-task
tasks
Получение сохранённой задачи Actor'а, её состояния публикации и конфигурации публичного отображения.
update-actor-task
tasks
Обновление входных данных задачи, параметров запуска или конфигурации публичного отображения.
publish-actor-task
tasks
Публикация задачи на её публичной целевой странице.
unpublish-actor-task
tasks
Снятие публикации задачи с её публичной целевой страницы.
Примечание:
Когда присутствуют call-actor, инструмент Actor или get-actor-run, сервер автоматически внедряет get-actor-run, get-dataset-items, get-key-value-store-record и abort-actor-run.
Когда вы вызываете Actor'а — через call-actor или напрямую через инструмент Actor (например, apify--rag-web-browser) — ответ содержит метаданные запуска, идентификаторы хранилищ и summary + nextStep, но не содержит элементов датасета. Чтобы получить элементы, следуйте nextStep и вызовите get-dataset-items (автоматически внедряемый), передав datasetId, возвращённый из вызова.
Аннотации инструментов
Все инструменты включают аннотации метаданных, помогающие MCP-клиентам и LLM понимать поведение инструментов:
title: Короткое отображаемое имя инструмента (например, "Search Actors", "Call Actor", "apify/rag-web-browser")
readOnlyHint: true для инструментов, которые только читают данные без изменения состояния (например, get-dataset, fetch-actor-details)
openWorldHint: true для инструментов, которые обращаются к внешним ресурсам за пределами платформы Apify (например, call-actor выполняет внешние Actor'ы). Инструменты, которые взаимодействуют только с платформой Apify (например, search-actors или fetch-apify-docs), не имеют этой подсказки.
Конфигурация инструментов
Параметр конфигурации tools используется для указания загружаемых инструментов — либо категорий, либо конкретных инструментов напрямую, а также Actor'ов Apify. Например, tools=storage,runs загружает две категории; tools=call-actor загружает только один инструмент.
Когда параметры запроса не указаны, MCP-сервер загружает следующие tools по умолчанию:
actors
docs
apify/rag-web-browser
apify/web-fetch
Если параметр tools указан, будут включены только перечисленные инструменты или категории — инструменты по умолчанию не будут включены.
report-problem предоставляется по умолчанию (с учётом ограничений, указанных в сноске выше), но находится в категории dev, поэтому явный tools=dev также выбирает его. Чтобы отключить его, передайте явный список tools=, который его не содержит (например, tools=actors,docs).
Простая конфигурация:
Используйте UI-конфигуратор для настройки сервера, затем скопируйте конфигурацию в свой клиент.
Настройка размещённого сервера:
Размещённый сервер можно настроить с помощью параметров запроса в URL. Например, чтобы загрузить инструменты по умолчанию, используйте:
Для минимальной конфигурации, если вы хотите использовать только один инструмент Actor — без каких-либо инструментов обнаружения или универсального вызова, сервер можно настроить следующим образом:
https://mcp.apify.com?tools=apify/my-actor
Эта настройка предоставляет только указанного Actor'а (apify/my-actor) как инструмент. Никакие другие инструменты не будут доступны.
Настройка CLI:
CLI можно настроить с помощью флагов командной строки. Например, чтобы загрузить те же инструменты, что и в конфигурации размещённого сервера, используйте:
Как указано выше, это предоставляет только указанного Actor'а (apify/my-actor) как инструмент. Никакие другие инструменты не будут доступны.
⚠️ Важная рекомендация
Конфигурация инструментов по умолчанию может измениться в будущих версиях. Когда параметр tools не указан, сервер в настоящее время загружает инструменты по умолчанию, но это поведение может измениться.
Для производственного использования и стабильных интерфейсов всегда явно указывайте параметр tools, чтобы ваша конфигурация оставалась согласованной при обновлениях.
Конфигурация режима UI
Параметр ui включает рендеринг виджетов MCP Apps в ответах инструментов. Когда он включён, такие инструменты, как search-actors, возвращают интерактивные ответы MCP App.
Настройка размещённого сервера:
Включите режим UI с помощью параметра запроса ui:
https://mcp.apify.com?ui=true
Вы можете комбинировать его с другими параметрами:
https://mcp.apify.com?tools=actors,docs&ui=true
Настройка CLI:
CLI можно настроить с помощью флагов командной строки. Например, чтобы включить режим UI:
npx @apify/actors-mcp-server --ui true
Вы также можете установить его через переменную окружения UI_MODE:
export UI_MODE=true
npx @apify/actors-mcp-server
Обратная совместимость
Конфигурация v2 сохраняет обратную совместимость с использованием v1. Примечания:
Параметр actors (URL) и флаг --actors (CLI) по-прежнему поддерживаются.
enableAddingActors (URL), enable-adding-actors (CLI) и устаревший псевдоним enableActorAutoLoading были удалены. Для динамического вызова Actor'ов используйте tools=call-actor (включён по умолчанию через категорию actors). Любое оставшееся необработанное значение игнорируется.
Значения по умолчанию остаются совместимыми: когда tools не указаны, сервер загружает actors, docs, apify/rag-web-browser и apify/web-fetch.
Если указаны какие-либо tools, значения по умолчанию не добавляются (та же логика, что и в v1 для явного выбора).
call-actor теперь включён по умолчанию через категорию actors (аддитивное изменение). Чтобы исключить его, укажите явный список tools без actors.
tools=add-actor, tools=experimental и tools=preview выведены из эксплуатации: они игнорируются и не загружают инструменты. Используйте tools=call-actor (или категорию по умолчанию actors) вместо них.
Существующие URL и команды, использующие ?actors=... или --actors, продолжают работать без изменений.
Промпты
Сервер объявляет возможность prompts, но в настоящее время промпты не зарегистрированы — prompts/list возвращает пустой список.
Ресурсы
Ваши данные Apify не перечисляются в resources/list — чтение происходит по запросу: передайте любой GET URL API Apify (https://api.apify.com/v2/...) в resources/read, и сервер внедрит токен Apify сессии и вернёт тело ответа. resources/templates/list перечисляет распространённые формы — элементы датасета, записи и ключи хранилища ключ-значение, метаданные запуска, журнал запуска — с их параметрами пагинации. Ответы встраиваются до 256 КБ; всё, что больше, возвращает короткое уведомление с URL для скачивания вместо тела. Чтение через API требует токен Apify, поэтому сессия только с оплатой (x402 или Skyfire) получит ошибку JSON-RPC для таких запросов.
💬 Примеры использования
Ниже приведены реалистичные примеры, показывающие, как ИИ-ассистент использует инструменты Apify MCP Server.
Пример 1: Поиск в вебе с помощью RAG Web Browser
Запрос пользователя:
Найди последние новости об автономных ИИ-агентах и обобщи ключевые события.
ИИ-ассистент вызывает предварительно настроенный инструмент Actor apify--rag-web-browser для поиска в вебе и возврата содержимого из лучших результатов.
Инструмент возвращает содержимое в формате Markdown из первых 3 результатов поиска, которое ИИ-ассистент затем обобщает для пользователя.
Пример 2: Обнаружение и запуск Actor'а из Apify Store
Запрос пользователя:
Собери данные о 10 лучших ресторанах в Праге из Google Maps с их контактными данными.
ИИ-ассистент сначала ищет подходящего Actor'а, проверяет его входную схему, а затем выполняет его.
Инструмент возвращает предварительный просмотр собранных данных, включая названия ресторанов, адреса, рейтинги, номера телефонов и веб-сайты.
Пример 3: Получение и постраничный просмотр результатов запуска Actor'а
Запрос пользователя:
Покажи мне следующие 10 результатов из этого запуска сбора данных.
ИИ-ассистент использует идентификатор датасета из предыдущего запуска Actor'а для получения дополнительных элементов.
Ожидаемый результат: Инструмент возвращает следующую страницу структурированных элементов данных из выходного датасета Actor'а.
📡 Телеметрия
Apify MCP Server собирает данные телеметрии о вызовах инструментов, чтобы помочь Apify понять паттерны использования и улучшить сервис.
По умолчанию телеметрия включена для всех вызовов инструментов.
Транспорт stdio также использует Sentry для отслеживания ошибок, что помогает нам быстрее выявлять и исправлять проблемы.
Sentry автоматически отключается, когда телеметрия отключена.
Отказ от телеметрии
Вы можете отказаться от телеметрии (включая отслеживание ошибок Sentry), установив флаг CLI --telemetry-enabled в false или переменную окружения TELEMETRY_ENABLED в false.
Флаги CLI имеют приоритет над переменными окружения.
Примеры
Для удалённого сервера (mcp.apify.com):
# Disable via URL parameter
https://mcp.apify.com?telemetry-enabled=false
Для локального stdio-сервера:
# 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
⚙️ Разработка
Пожалуйста, ознакомьтесь с руководством CONTRIBUTING.md для получения рекомендаций по внесению вклада и соглашений о сообщениях коммитов.
Для подробной информации о настройке разработки, структуре проекта и инструкциях по локальному тестированию см. руководство DEVELOPMENT.md.
После запуска Inspector отобразит URL-адрес, который вы можете открыть в браузере, чтобы начать отладку.
Доступ без аутентификации
Когда параметр запроса tools включает только инструменты, явно разрешённые для использования без аутентификации, размещённый сервер разрешает доступ без API-токена.
Сейчас разрешённые инструменты: search-actors, fetch-actor-details, search-apify-docs, fetch-apify-docs.
Пример: https://mcp.apify.com?tools=search-actors.
🐦 Canary-релизы для pull request
Apify MCP разделён на два репозитория: этот репозиторий для основной логики MCP и приватный apify-mcp-server-internal для размещённого сервера.
Изменения должны быть синхронизированы между обоими.
Чтобы создать canary-релиз, добавьте метку beta к вашему pull request.
Это публикует пакет на pkg.pr.new для промежуточного тестирования перед объединением.
Подробнее см. файл workflow.
🐋 Интеграция с Docker Hub
Сервер Apify MCP также доступен на Docker Hub, зарегистрирован через репозиторий mcp-registry. Запись в servers/apify-mcp-server/server.yaml должна разворачиваться автоматически реестром Docker Hub MCP (частота развёртывания неизвестна). Перед внесением серьёзных изменений в версию сервера stdio протестируйте её локально, чтобы убедиться, что Docker-сборка проходит. Для тестирования измените source.branch на вашу ветку PR и запустите task build -- apify-mcp-server. Подробнее см. CONTRIBUTING.md.
Схема ввода Actor обрабатывается для совместимости с большинством MCP-клиентов при соблюдении стандартов JSON Schema. Обработка включает:
Описания обрезаются до 500 символов (как определено в MAX_DESCRIPTION_LENGTH).
Поля перечислений обрезаются до максимальной суммарной длины 2000 символов для всех элементов (как определено в ACTOR_ENUM_MAX_LENGTH).
Обязательные поля явно помечаются префиксом REQUIRED в их описаниях для совместимости с фреймворками, которые могут некорректно обрабатывать JSON-схему.
Вложенные свойства создаются для особых случаев, таких как конфигурация прокси и источники списков запросов, чтобы обеспечить правильную структуру ввода.
Типы элементов массива определяются, когда они явно не заданы в схеме, с использованием приоритета: явный тип в items > тип prefill > тип значения по умолчанию > тип редактора.
Значения перечислений и примеры добавляются в описания свойств, чтобы обеспечить их видимость, даже если клиент не полностью поддерживает JSON-схему.
Арендованные Actors доступны только для использования с размещённым MCP-сервером по адресу https://mcp.apify.com.. При локальном запуске сервера через stdio вы можете получить доступ только к Actors, которые уже добавлены в ваш локальный набор инструментов. Чтобы динамически искать и использовать любого Actor из Apify Store, включая арендованные, подключитесь к размещённой конечной точке.
🔒 Политика конфиденциальности
При использовании этого сервера ваши запросы и входные данные Actor отправляются в Apify API для выполнения.
Данные не передаются третьим лицам, кроме случаев, необходимых для запуска запрошенных Actors.
Полные сведения о сборе, использовании, передаче и хранении данных см. в Apify Legal.
🤝 Вклад в проект
Мы приветствуем отчёты об ошибках, запросы функций и исправления документации. Присылайте нам проблему, а не патч — точное описание проблемы с воспроизведением полезнее, чем pull request.
🐛 Сообщить об ошибке: Откройте issue с воспроизведением. Это самое полезное, что вы можете нам отправить.
💡 Предложить функцию: Откройте issue — опишите проблему и тех, кто с ней сталкивается, а не реализацию.
🔧 Код: Работайте только над issue, на которое пригласил мейнтейнер. Открытый issue не является приглашением взяться за него; несанкционированные pull request закрываются.
📚 Документация: Опечатки, битые ссылки и неверные команды сразу отправляются в PR.
