Decodo
ทางการการเข้าถึงข้อมูลเว็บอย่างง่ายดาย การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์และแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่เรียบง่ายขึ้น
คุณทำอะไรได้บ้างด้วย Decodo MCP?
- ขูดหน้าเว็บเป็น Markdown — ขอให้ผู้ช่วยของคุณขูด URL ใดก็ได้ รวมถึงหน้าที่ใช้ JavaScript หนัก ๆ และส่งคืน Markdown ที่พร้อมใช้กับ LLM
- จับภาพหน้าจอ — ขอภาพหน้าจอ PNG ของหน้าเว็บใดก็ได้ โดยเลือกได้ว่าจะใช้ IP จากประเทศใด
- ครอวล์เว็บไซต์ — เริ่มการครอวล์ ตรวจสอบความคืบหน้า ดึงหน้าที่ครอวล์แล้วทีละไม่กี่หน้า หรือยกเลิก
- เครื่องมือค้นหา — ค้นหาเว็บ, Google, Bing, Google Ads, Google Lens หรือ Google Travel Hotels และรับผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว
- ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ — ดึงข้อมูลสินค้า ราคา ผู้ขาย และสินค้าขายดีจาก Amazon, Walmart, Target และ TikTok Shop
- โซเชียลและคำตอบจาก AI — รวบรวมโพสต์ TikTok และข้อมูลเมตา คำบรรยาย ช่อง หรือผลการค้นหาของ YouTube หรือสอบถาม ChatGPT และ Perplexity
เอกสาร
Decodo MCP Server
เชื่อมต่อ LLM และ AI agent เข้ากับข้อมูลเว็บแบบเรียลไทม์โดยใช้ MCP (Model Context Protocol) Decodo MCP Server ช่วยให้คุณ scrape เว็บไซต์ เครื่องมือค้นหา แพลตฟอร์ม eCommerce และโซเชียลมีเดียได้โดยตรงจาก เครื่องมือ AI อย่าง Claude, Cursor และ Windsurf ทั้งหมดนี้โดยไม่จำเป็นต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการ scrape ขึ้นมาเองตั้งแต่ต้น
- เอาต์พุตแบบมีโครงสร้างในรูปแบบ JSON, Markdown และภาพหน้าจอ
- การเรนเดอร์ JavaScript ฝั่งเซิร์ฟเวอร์และการจัดการ anti-bot
- IP มากกว่า 125M+ ทั่ว 195+ ตำแหน่ง
Decodo MCP server คืออะไร?
Decodo MCP Server คือชั้นการ scrape เว็บสำหรับ AI agent โดยเชื่อมต่อไคลเอนต์ที่รองรับ MCP เข้ากับ Web Scraping API ของ Decodo ซึ่งช่วยให้สามารถ:
- Scrape เว็บสำหรับ LLM
- ดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับ RAG
- การท่องเว็บและวิจัยของ AI agent
- การสกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้างจากเว็บไซต์แบบไดนามิก
แทนที่จะต้องดูแล proxy, parser และตรรกะการลองใหม่ คุณจะได้จุดเชื่อมต่อเดียวสำหรับ การเข้าถึงข้อมูลเว็บที่เชื่อถือได้
ทำไมต้องใช้ MCP สำหรับการ scrape เว็บ?
Model Context Protocol (MCP) คือมาตรฐานที่กำลังเกิดขึ้นสำหรับการเชื่อมต่อ AI agent เข้ากับเครื่องมือภายนอกและ แหล่งข้อมูล ด้วย MCP:
- Agent สามารถเรียกใช้เครื่องมือได้แบบไดนามิก
- การเชื่อมต่อยังคงเป็นมาตรฐานเดียวกัน
- เวิร์กโฟลว์ขยาย規模ได้ในทุกสภาพแวดล้อม
Decodo MCP Server มอบการเข้าถึงเว็บที่เชื่อถือได้และพร้อมใช้งานจริงให้กับ agent ของคุณผ่านมาตรฐานนี้
คุณสมบัติหลัก
การ scrape เว็บสำหรับ AI agent โดยไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐาน Scrape เว็บไซต์ใดก็ได้ รวมถึง หน้าที่ใช้ JavaScript หนัก ๆ โดยไม่ต้องจัดการการหมุน proxy, การแก้ CAPTCHA หรือระบบ anti-bot
เอาต์พุตแบบมีโครงสร้างสำหรับเวิร์กโฟลว์ LLM Markdown (พร้อมใช้กับ LLM), JSON (สำหรับไปป์ไลน์แบบมีโครงสร้าง) และ ภาพหน้าจอ (สำหรับบริบทเชิงภาพ) สร้างขึ้นสำหรับไปป์ไลน์ RAG, AI research agent และโฟลว์ระบบอัตโนมัติ
รองรับเป้าหมายยอดนิยมในตัว เครื่องมือสำเร็จรูปสำหรับ Google และ Bing (SERP), Amazon, Walmart และ Target (eCommerce), TikTok และ YouTube (โซเชียลมีเดีย) และ ChatGPT และ Perplexity (AI search)
โครงสร้างพื้นฐาน proxy ทั่วโลก IP แบบ residential มากกว่า 115M+, ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ 195+ และอัตราความสำเร็จ 99.99% แม้กับเป้าหมายที่มีการป้องกันสูงสุด
ชุดเครื่องมือ MCP แบบโมดูลาร์ เปิดใช้เฉพาะสิ่งที่คุณต้องการ: web, search, ecommerce, social_media,
ai เพื่อการเลือกเครื่องมือที่สะอาดขึ้นและประสิทธิภาพของ agent ที่ดีขึ้น
เริ่มต้นใช้งานได้อย่างรวดเร็ว จาก API key สู่การ scrape ครั้งแรกภายในไม่กี่นาที ไม่มีขั้นตอนตั้งค่าที่ซับซ้อน
กรณีการใช้งาน
ใช้ Decodo MCP Server เมื่อคุณต้องการ scrape เว็บสำหรับ AI agent, การสกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้างใน 規模ใหญ่, การเข้าถึงเว็บไซต์แบบไดนามิกที่เชื่อถือได้, ข้อมูลเรียลไทม์สำหรับ RAG หรือทางเลือกแทนการสร้าง โครงสร้างพื้นฐานการ scrape ขึ้นมาเอง สถานการณ์ทั่วไป:
- การ scrape เว็บด้วย AI – ให้ LLM สามารถเก็บข้อมูลใหม่ ๆ แทนการพึ่งพา ข้อมูลฝึกแบบคงที่
- RAG ด้วยข้อมูลสด – ดึงผลการค้นหาจาก Google, Bing และ AI search แบบเรียลไทม์เข้าสู่ไปป์ไลน์ การดึงข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึกด้าน eCommerce – ติดตามราคาสินค้า รายการสินค้า และผู้ขายในตลาดออนไลน์ โดยไม่ถูกบล็อก
- การเก็บข้อมูลโซเชียลมีเดีย – รวบรวมโพสต์ ช่อง และข้อมูลการมีส่วนร่วมจาก TikTok และ YouTube
- การรวมข้อมูลการเดินทางและราคา – สร้างเครื่องมือที่เก็บราคาและความพร้อมใช้งานแบบสดจาก เว็บไซต์ต่าง ๆ
เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
- สร้างบัญชีฟรี ที่ dashboard.decodo.com – รับคำขอฟรีสูงสุด 10K ครั้ง ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
- รับ API key ของคุณ คัดลอก Web Data API key ของคุณจากการสมัครสมาชิก Web Data API บน dashboard แพ็กเกจเก่ามี authentication token แบบพื้นฐาน ซึ่งใช้งานได้เช่นกัน (ดู Authentication)
- ดาวน์โหลด Node.js 18+ จาก https://nodejs.org.
- รับ MCP client เช่น Claude Desktop, Cursor, Windsurf หรือเครื่องมืออื่นที่รองรับ MCP
- กำหนดค่า MCP server ในไคลเอนต์ AI ของคุณ (ดูตัวอย่างการกำหนดค่าด้านล่าง)
การเชื่อมต่อกับ Decodo's MCP server
เปิด MCP client ที่คุณต้องการและเพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ (ดูตัวอย่างสำหรับ Claude Code, Cursor, Windsurf ด้านล่าง):
{
"mcpServers": {
"Decodo": {
"url": "https://mcp.decodo.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <api_key>"
}
}
}
}
การยืนยันตัวตน
| ข้อมูลรับรอง | รับได้จากที่ไหน | ส่วนหัวของเซิร์ฟเวอร์โฮสต์ | env ของเซิร์ฟเวอร์โลคอล |
|---|---|---|---|
| API key (แนะนำ) | การสมัครสมาชิก Web Data API บน dashboard | Authorization: Bearer <api_key> | SCRAPER_API_TOKEN=<api_key> |
| Basic authentication token (แพ็กเกจเก่า) | หน้า Web Scraping API บน dashboard | Authorization: Basic <basic_auth_token> | SCRAPER_API_TOKEN=<basic_auth_token> |
เซิร์ฟเวอร์โลคอลจะอ่านข้อมูลรับรองใดก็ได้จาก SCRAPER_API_TOKEN และตรวจสอบว่าได้รับอันไหนมา
Claude Desktop
- เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config
- เพิ่มใน claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"Decodo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@decodo/mcp-server"],
"env": {
"SCRAPER_API_TOKEN": "<api_key>",
"TOOLSETS": "web,ai"
}
}
}
}
- บันทึกและรีสตาร์ท Claude Desktop
Cursor
- เปิด Settings → MCP
- คลิก Add a new global MCP server (เปิด mcp.json)
- เพิ่มการกำหนดค่าเดียวกันกับด้านบน
- บันทึก — มองหาตัวบ่งชี้สถานะสีเขียวข้าง Decodo
Windsurf
- เปิด Settings → Windsurf Settings
- เลื่อนไปที่ Cascade → Add custom server + (เปิด mcp_config.json)
- เพิ่มการกำหนดค่าเดียวกันกับด้านบน
- บันทึกและรีสตาร์ท Windsurf
ทดสอบการตั้งค่าของคุณ
เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ลองใช้พรอมต์นี้ในไคลเอนต์ของคุณ:
▎ "Scrape ชื่อเรื่องของบทความ 5 อันดับแรกจาก Hacker News"
คุณควรได้รับรายการแบบมีโครงสร้างกลับมาภายในไม่กี่วินาที หากคุณเห็นข้อผิดพลาดด้านการยืนยันตัวตน ให้ตรวจสอบ API key ของคุณบน dashboard อีกครั้ง
การพัฒนาในเครื่อง
จำเป็นเฉพาะเมื่อคุณต้องการแก้ไขโค้ดของเซิร์ฟเวอร์
สร้างและรันเซิร์ฟเวอร์จากรีโพซิทอรีนี้
ข้อกำหนดเบื้องต้น
- Node.js 18.0+
- MCP client - ตัวเลือกยอดนิยมคือ Claude Desktop และ Cursor
คู่มือทีละขั้นตอน
- โคลนรีโพซิทอรีนี้:
git clone https://github.com/Decodo/mcp-server
- รันคำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัล:
cd mcp-server
npm install
npm run build
- จดบันทึกตำแหน่ง build ของคุณ:
cd build/
pwd
การเพิ่ม index.js ต่อท้ายไดเรกทอรีนี้ ตำแหน่งไฟล์ build ของคุณควรมีลักษณะประมาณนี้:
/Users/your.user/projects/mcp-server/build/index.js
- อัปเดต MCP client ของคุณด้วยข้อมูลเซิร์ฟเวอร์:
{
"mcpServers": {
"decodo-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/Users/your.user/projects/mcp-server/build/index.js"],
"env": {
"SCRAPER_API_TOKEN": "<api_key>"
}
}
}
}
ชุดเครื่องมือ
เครื่องมือถูกจัดกลุ่มเป็นชุดเครื่องมือ (toolsets) คุณจะได้ชุดไหนขึ้นอยู่กับวิธีที่คุณเชื่อมต่อ
Claude (ตัวเชื่อมต่ออย่างเป็นทางการ)
ตัวเชื่อมต่อ Decodo ในไดเรกทอรีตัวเชื่อมต่อของ Claude มีเฉพาะเครื่องมือ Web Data API เท่านั้น:
| ชุดเครื่องมือ | เครื่องมือ |
|---|---|
web | scrape_as_markdown, screenshot, map, crawl_start, crawl_status, crawl_results, crawl_cancel |
search | search |
MCP client ใดก็ได้
คุณสามารถเปิดใช้ชุดเครื่องมือเฉพาะได้โดยส่งรายการที่คั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคผ่านพารามิเตอร์ query
toolsets:
"Decodo MCP Server": {
"url": "https://mcp.decodo.com/mcp?toolsets=web,ai",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <api_key>"
}
}
เมื่อไม่ได้ระบุชุดเครื่องมือใด ๆ เครื่องมือทั้งหมดจะถูกลงทะเบียน
| ชุดเครื่องมือ | เครื่องมือ |
|---|---|
web | scrape_as_markdown, screenshot, map, crawl_start, crawl_status, crawl_results, crawl_cancel |
search | search, google_search, google_ads, google_lens, google_travel_hotels, bing_search |
ecommerce | amazon_search, amazon_product, amazon_pricing, amazon_sellers, amazon_bestsellers, walmart_search, walmart_product, target_search, target_product, tiktok_shop_search, tiktok_shop_product, tiktok_shop_url |
social_media | tiktok_post, youtube_metadata, youtube_channel, youtube_subtitles, youtube_search |
ai | chatgpt, perplexity, google_ai_mode |
เครื่องมือ
เซิร์ฟเวอร์มีเครื่องมือต่อไปนี้:
| เครื่องมือ | คำอธิบาย | ตัวอย่างพรอมต์ |
|---|---|---|
scrape_as_markdown | ดึงข้อมูลจาก URL เป้าหมายใดก็ได้ โดยคาดว่าจะมี URL ส่งมาผ่านพรอมต์ ส่งคืนผลลัพธ์ในรูปแบบ Markdown | ดึงข้อมูล peacock.com จาก IP ของสหรัฐอเมริกาและบอกฉันเกี่ยวกับราคา |
screenshot | จับภาพหน้าจอของเว็บเพจใดก็ได้และส่งคืนเป็นภาพ PNG | จับภาพหน้าจอของ github.com จาก IP ของสหรัฐอเมริกา |
map | แสดงรายการ URL บนเว็บไซต์โดยไม่ดึงเนื้อหา ใช้เฉพาะ API key | Map docs.decodo.com และแสดงรายการหน้าภายใต้ /scraping-api |
crawl_start | เริ่ม crawl เว็บไซต์และส่งคืน crawl id โดยไม่รอ ใช้เฉพาะ API key | Crawl 10 หน้าแรกของ decodo.com/blog |
crawl_status | รายงานความคืบหน้าของการ crawl: หน้าที่ค้นพบ เสร็จสิ้น และล้มเหลว ใช้เฉพาะ API key | การ crawl ของฉันเสร็จหรือยัง |
crawl_results | ส่งคืนหน้าที่ crawl แล้วเป็น Markdown ทีละไม่กี่หน้าโดยใช้ cursor ใช้เฉพาะ API key | แสดงหน้าที่การ crawl ของฉันค้นพบ |
crawl_cancel | หยุดการ crawl ที่กำลังทำงาน หน้าที่ crawl ไปแล้วยังคงอ่านได้ ใช้เฉพาะ API key | ยกเลิกการ crawl ของฉัน |
search | ค้นหาเว็บและส่งคืนผลลัพธ์ที่จัดอันดับแล้ว ใช้เฉพาะ API key | ค้นหาเว็บเกี่ยวกับตัวเลือกการโฮสต์ MCP server |
google_search | ดึงข้อมูล Google Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ดึงข้อมูล Google Search สำหรับรองเท้าและบอกฉันเกี่ยวกับอันดับแรก |
google_ads | ดึงข้อมูลผลการค้นหา Google Ads | ดึงข้อมูล Google Ads สำหรับแล็ปท็อปและแสดงโฆษณาอันดับต้น ๆ |
google_lens | ดึงข้อมูลผลการค้นหาภาพ Google Lens | ค้นหา Google Lens สำหรับภาพนี้: https://example.com/image.jpg |
google_ai_mode | ดึงข้อมูลผลลัพธ์ Google AI Mode (Search with AI) | ถาม Google AI Mode: สายพันธุ์สุนัขยอดนิยมสามอันดับแรกคืออะไร |
google_travel_hotels | ดึงข้อมูลผลการค้นหา Google Travel Hotels | ค้นหา Google Travel Hotels สำหรับโรงแรมในปารีส |
amazon_search | ดึงข้อมูล Amazon Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ดึงข้อมูล Amazon Search สำหรับคีย์บอร์ดไร้สาย |
amazon_product | ดึงข้อมูลหน้า Amazon Product | ดึงข้อมูลสินค้า Amazon B09H74FXNW และแสดงรายละเอียดให้ฉัน |
amazon_pricing | ดึงข้อมูลราคาของสินค้า Amazon | รับราคาสำหรับสินค้า Amazon B09H74FXNW |
amazon_sellers | ดึงข้อมูลผู้ขาย Amazon | รับข้อมูลเกี่ยวกับผู้ขาย Amazon A1R0Z7FJGTKESH |
amazon_bestsellers | ดึงข้อมูลรายการ Amazon Bestsellers | แสดงสินค้าขายดีของ Amazon ในหมวดอิเล็กทรอนิกส์ |
walmart_search | ดึงข้อมูล Walmart Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ดึงข้อมูล Walmart Search สำหรับเต็นท์แคมป์ปิ้ง |
walmart_product | ดึงข้อมูลหน้า Walmart Product | ดึงข้อมูลสินค้า Walmart 15296401808 |
target_search | ดึงข้อมูล Target Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ดึงข้อมูล Target Search สำหรับเครื่องใช้ในครัว |
target_product | ดึงข้อมูลหน้า Target Product | ดึงข้อมูลสินค้า Target 92186007 |
tiktok_post | ดึงข้อมูลจาก URL โพสต์ TikTok เพื่อรับข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (เช่น engagement, caption, hashtag) | ดึงข้อมูลโพสต์ TikTok นี้: https://www.tiktok.com/@nba/video/7393013274725403950 |
tiktok_shop_search | ดึงข้อมูล TikTok Shop Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ดึงข้อมูล TikTok Shop Search สำหรับเคสโทรศัพท์ |
tiktok_shop_product | ดึงข้อมูลหน้า TikTok Shop Product | ดึงข้อมูลสินค้า TikTok Shop 1731541214379741272 |
tiktok_shop_url | ดึงข้อมูลหน้า TikTok Shop ตาม URL | ดึงข้อมูล URL ของ TikTok Shop นี้: https://www.tiktok.com/shop/s?q=HEADPHONES |
youtube_metadata | ดึงข้อมูลเมตาดาต้าของวิดีโอ YouTube | รับเมตาดาต้าสำหรับวิดีโอ YouTube dFu9aKJoqGg |
youtube_channel | ดึงข้อมูลวิดีโอของช่อง YouTube | ดึงข้อมูลช่อง YouTube @decodo_official |
youtube_subtitles | ดึงข้อมูลคำบรรยายของวิดีโอ YouTube | รับคำบรรยายสำหรับวิดีโอ YouTube L8zSWbQN-v8 |
youtube_search | ค้นหาวิดีโอ YouTube | ค้นหา YouTube สำหรับ "วิธีดูแลชินชิลลา" |
bing_search | ดึงข้อมูลผลการค้นหา Bing | ค้นหา Bing สำหรับรีวิวแล็ปท็อป |
chatgpt | ส่งพรอมต์เดียวไปยัง ChatGPT และส่งคืนคำตอบ (ไม่มีประวัติการสนทนา) | ขอให้ ChatGPT อธิบายการคำนวณควอนตัมด้วยคำง่าย ๆ |
perplexity | ส่งพรอมต์เดียวไปยัง Perplexity และส่งคืนคำตอบ (ไม่มีประวัติการสนทนา) | ถาม Perplexity ว่าเทรนด์ล่าสุดในการพัฒนาเว็บคืออะไร |
พารามิเตอร์
พารามิเตอร์ต่อไปนี้ถูกอนุมานจากพรอมต์ของผู้ใช้:
| พารามิเตอร์ | คำอธิบาย |
|---|---|
jsRender | เรนเดอร์ URL เป้าหมายในเบราว์เซอร์แบบ headless |
geo | กำหนดประเทศต้นทางของคำขอ |
locale | กำหนด locale ของคำขอ |
tokenLimit | จำนวนอักขระสูงสุดที่จะส่งคืน (ค่าเริ่มต้น 45000) มีประโยชน์หากหน้าต่างบริบทมีขนาดเล็ก |
prompt | พรอมต์ที่จะส่งไปยังเครื่องมือ AI (chatgpt, perplexity) |
search | เปิดใช้งานฟังก์ชันค้นหาเว็บของ ChatGPT (เฉพาะ chatgpt) |
xhr | เมื่อเป็น true จะรวมการตอบสนองแบบ XHR หรือ fetch ไว้ในผลลัพธ์การดึงข้อมูลเมื่อรองรับ (เช่น tiktok_post) |
deviceType | ประเภทอุปกรณ์ที่จะจำลอง (desktop, mobile, tablet) เป้าหมายที่แยกวิเคราะห์แล้วจะเข้มงวดกว่า: เครื่องมือ Amazon รองรับเฉพาะเดสก์ท็อปจึงไม่ระบุพารามิเตอร์นี้ และ bing_search/google_ai_mode ยอมรับเฉพาะ desktop และ mobile เท่านั้น |
domain | โดเมนที่จะใช้สำหรับคำขอ (เช่น amazon.com, amazon.co.uk, bing.com) |
pageFrom | หมายเลขหน้าเริ่มต้นสำหรับการแบ่งหน้า |
deliveryZip | รหัสไปรษณีย์สำหรับสถานที่จัดส่ง (Target, Walmart) |
storeId | รหัสสาขาสำหรับสินค้าคงคลังในพื้นที่ (Walmart) |
country | ประเทศสำหรับคำขอ TikTok Shop |
limit | จำนวนผลลัพธ์สูงสุดที่จะส่งคืน (เช่น วิดีโอของช่อง YouTube) |
language_code | รหัสภาษาสำหรับคำบรรยาย (เช่น en, es) |
ตัวอย่าง
การดึงข้อมูลเนื้อหาที่จำกัดตามภูมิภาค
สอบถาม AI agent ของคุณด้วยพรอมต์ต่อไปนี้:
Scrape peacock.com from a German IP address and tell me the pricing.
พรอมต์นี้จะแจ้งว่า peacock.com ถูกจำกัดตามภูมิภาค หากต้องการข้ามข้อจำกัดตามภูมิภาค:
Scrape peacock.com from a US IP address and tell me the pricing.
การจำกัดจำนวนโทเค็นของการตอบสนอง
หาก agent ของคุณมีหน้าต่างบริบทขนาดเล็ก เนื้อหาที่ส่งคืนจากการดึงข้อมูลจะถูก ตัดทอนโดยอัตโนมัติ เพื่อหลีกเลี่ยงการล้นของบริบท คุณสามารถเพิ่มจำนวนโทเค็นที่ส่งคืนได้ ภายในพรอมต์ของคุณ:
Scrape hacker news, return 50k tokens.
หากเอเจนต์ของคุณมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ ให้บอกให้มันส่งคืน full content:
Scrape hacker news, return full content.
ใช้งานร่วมกับ Decodo agent skills
เซิร์ฟเวอร์นี้มอบ เครื่องมือ สำหรับการขูดข้อมูลให้กับเอเจนต์ของคุณ
Decodo/agent-skills สอนให้มันรู้ว่า เมื่อใด ควรหยิบเครื่องมือเหล่านี้มาใช้
ควรใช้ส่วนติดต่อใด และ จะเรียกใช้อย่างไร — เพื่อให้เอเจนต์เลือกเครื่องมือและ
พารามิเตอร์ได้อย่างถูกต้องด้วยตัวเองแทนการเดา
สกิลเหล่านี้จะเลือกเส้นทางระหว่าง decodo CLI, MCP server ที่โฮสต์ไว้นี้ และ HTTP API แบบดิบ และจะ
สลับไปใช้ MCP server โดยอัตโนมัติเมื่อไม่มีเชลล์ให้ใช้งาน การจับคู่ทั้งสองเข้าด้วยกันจะมอบทั้ง
เลเยอร์การทำงาน (เซิร์ฟเวอร์นี้) และเลเยอร์การตัดสินใจ (สกิลต่าง ๆ) ให้กับเอเจนต์ของคุณในการตั้งค่าเดียว
เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว (Claude Code):
/plugin marketplace add Decodo/agent-skills
/plugin install decodo@decodo-skills
ดู agent-skills README สำหรับการติดตั้งด้วยตนเองและ เอเจนต์อื่น ๆ (Cursor, Codex, Gemini CLI, Windsurf)
ที่เก็บโค้ดที่เกี่ยวข้อง
Web Scraping API, Decodo agent skills, Decodo OpenClaw skill
ลองใช้งาน
เชื่อมต่อ Decodo MCP Server เข้ากับเวิร์กโฟลว์ AI ของคุณได้ในไม่กี่คลิก และติดตั้งเอเจนต์ AI ของคุณด้วย ข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเว็บไซต์ใดก็ได้
เริ่มต้นฟรี | เอกสาร | Discord
สัญญาอนุญาต
โค้ดทั้งหมดเผยแพร่ภายใต้ MIT License
