Decodo
ทางการการเข้าถึงข้อมูลเว็บอย่างง่ายดาย การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์และแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่เรียบง่ายขึ้น
คุณทำอะไรได้บ้างด้วย Decodo MCP?
- ดึงข้อมูลหน้าเว็บใด ๆ เป็น Markdown — แยกเนื้อหาที่สะอาดและพร้อมสำหรับ LLM จาก URL โดยใช้
scrape_as_markdown - จับภาพหน้าจอของหน้าเว็บ — ถ่ายภาพสแนปช็อตของเว็บไซต์ใด ๆ ด้วย
screenshot - ค้นหา Google และ Bing — ดึงผลลัพธ์ SERP ที่ถูกแยกวิเคราะห์ผ่าน
google_searchและbing_search - ดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์อีคอมเมิร์ซ — ค้นหาราคา ผู้ขาย และสินค้าขายดีบน Amazon, Walmart หรือ Target
- รวบรวมเนื้อหาจากโซเชียลมีเดีย — ดึงข้อมูลโพสต์ Reddit, วิดีโอ TikTok หรือข้อมูลเมตาและคำบรรยายของ YouTube
- สอบถามเครื่องมือค้นหา AI — โต้ตอบกับ ChatGPT, Perplexity หรือ Google AI Mode เพื่อรับคำตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI
เอกสาร
Decodo MCP Server
เชื่อมต่อ LLM และเอเจนต์ AI เข้ากับข้อมูลเว็บสดโดยใช้ MCP (Model Context Protocol) Decodo MCP Server ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ เสิร์ชเอนจิน แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ และโซเชียลมีเดียได้โดยตรงจาก เครื่องมือ AI อย่าง Claude, Cursor และ Windsurf โดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการดึงข้อมูล ตั้งแต่ต้น
- ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างในรูปแบบ JSON, Markdown และภาพหน้าจอ
- การเรนเดอร์ JavaScript ฝั่งเซิร์ฟเวอร์และการจัดการระบบป้องกันบอท
- IP มากกว่า 125 ล้านรายการ ในกว่า 195 ตำแหน่งที่ตั้ง
Decodo MCP server คืออะไร?
Decodo MCP Server เป็นเลเยอร์การดึงข้อมูลเว็บสำหรับเอเจนต์ AI โดยเชื่อมต่อไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ MCP เข้ากับ Web Scraping API ของ Decodo ซึ่งช่วยให้สามารถ:
- ดึงข้อมูลเว็บสำหรับ LLM
- เรียกข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับ RAG
- เอเจนต์ AI ท่องเว็บและค้นคว้า
- ดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเว็บไซต์ไดนามิก
แทนที่จะต้องดูแลพร็อกซี พาร์เซอร์ และตรรกะการลองใหม่ คุณจะได้รับจุดเชื่อมต่อเดียวสำหรับ การเข้าถึงข้อมูลเว็บที่เชื่อถือได้
ทำไมต้องใช้ MCP สำหรับการดึงข้อมูลเว็บ?
Model Context Protocol (MCP) คือมาตรฐานที่กำลังเกิดขึ้นสำหรับการเชื่อมต่อเอเจนต์ AI เข้ากับเครื่องมือและ แหล่งข้อมูลภายนอก ด้วย MCP:
- เอเจนต์สามารถเรียกใช้เครื่องมือได้แบบไดนามิก
- การผสานรวมยังคงเป็นมาตรฐาน
- เวิร์กโฟลว์สามารถขยายขีดความสามารถได้ในทุกสภาพแวดล้อม
Decodo MCP Server มอบการเข้าถึงเว็บที่เชื่อถือได้และพร้อมสำหรับการใช้งานจริงแก่เอเจนต์ของคุณผ่านมาตรฐานนี้
คุณสมบัติหลัก
การดึงข้อมูลเว็บสำหรับเอเจนต์ AI ไม่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐาน ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ใดๆ รวมถึง หน้าเว็บที่ใช้ JavaScript จำนวนมาก โดยไม่ต้องจัดการการหมุนเวียนพร็อกซี การแก้ CAPTCHA หรือระบบป้องกันบอท
ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างสำหรับเวิร์กโฟลว์ LLM Markdown (พร้อมสำหรับ LLM), JSON (สำหรับไปป์ไลน์ที่มีโครงสร้าง) และ ภาพหน้าจอ (สำหรับบริบททางภาพ) สร้างขึ้นสำหรับไปป์ไลน์ RAG, เอเจนต์วิจัย AI และโฟลว์อัตโนมัติ
การสนับสนุนในตัวสำหรับเป้าหมายยอดนิยม เครื่องมือสำเร็จรูปสำหรับ Google และ Bing (SERPs), Amazon, Walmart และ Target (อีคอมเมิร์ซ), Reddit, TikTok และ YouTube (โซเชียลมีเดีย) และ ChatGPT และ Perplexity (การค้นหาด้วย AI)
โครงสร้างพื้นฐานพร็อกซีระดับโลก IP ที่อยู่อาศัยมากกว่า 125 ล้านรายการ, ตำแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์กว่า 195 แห่ง และอัตราความสำเร็จ 99.99% แม้ในเป้าหมายที่มีการป้องกันสูงสุด
ชุดเครื่องมือ MCP แบบโมดูลาร์ เปิดใช้งานเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการ: web, search, ecommerce, social_media,
ai เพื่อการเลือกเครื่องมือที่สะอาดขึ้นและประสิทธิภาพของเอเจนต์ที่ดีขึ้น
สร้างคุณค่าได้อย่างรวดเร็ว จาก API key สู่การดึงข้อมูลครั้งแรกในไม่กี่นาที ไม่มีค่าใช้จ่ายในการตั้งค่า
กรณีการใช้งาน
ใช้ Decodo MCP Server เมื่อคุณต้องการการดึงข้อมูลเว็บสำหรับเอเจนต์ AI, การดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างใน ปริมาณมาก, การเข้าถึงเว็บไซต์ไดนามิกที่เชื่อถือได้, ข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับ RAG หรือทางเลือกแทนการสร้าง โครงสร้างพื้นฐานการดึงข้อมูลตั้งแต่ต้น สถานการณ์ทั่วไป:
- การดึงข้อมูลเว็บด้วย AI – ให้ LLM สามารถรวบรวมข้อมูลใหม่แทนที่จะพึ่งพา ข้อมูลการฝึกแบบคงที่
- RAG ด้วยข้อมูลสด – ดึงผลการค้นหาแบบเรียลไทม์จาก Google, Bing และ AI เข้าสู่ไปป์ไลน์ การเรียกค้น
- ข่าวกรองอีคอมเมิร์ซ – ติดตามราคาสินค้า รายการสินค้า และผู้ขายในตลาดกลางต่างๆ โดยไม่ถูกบล็อก
- การเก็บข้อมูลโซเชียลมีเดีย – รวบรวมโพสต์ แชนเนล และข้อมูลการมีส่วนร่วมจาก Reddit, TikTok และ YouTube
- การรวบรวมราคาสำหรับการเดินทาง – สร้างเครื่องมือที่รวบรวมราคาสดและความพร้อมให้บริการจาก เว็บไซต์ต่างๆ
เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
- สร้างบัญชีฟรี ที่ dashboard.decodo.com – รับคำขอฟรีสูงสุด 2,000 ครั้ง ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
- รับ API key ของคุณ รับโทเค็นการตรวจสอบสิทธิ์พื้นฐานของ Web Scraping API จากแดชบอร์ด
- ดาวน์โหลด Node.js 18+ จาก https://nodejs.org.
- รับไคลเอนต์ MCP เช่น Claude Desktop, Curson, Windsurf หรือเครื่องมืออื่นๆ ที่เข้ากันได้กับ MCP
- กำหนดค่า MCP server ในไคลเอนต์ AI ของคุณ (ดูตัวอย่างการกำหนดค่าด้านล่าง)
การเชื่อมต่อกับ Decodo's MCP server
เปิดไคลเอนต์ MCP ที่คุณต้องการและเพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ (ดูตัวอย่างสำหรับ Claude Code, Cursor, Windsurf ด้านล่าง):
{
"mcpServers": {
"Decodo": {
"url": "https://mcp.decodo.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Basic <basic_auth_token>"
}
}
}
}
Claude Desktop
- เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config
- เพิ่มลงใน claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"Decodo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@decodo/mcp-server"],
"env": {
"SCRAPER_API_TOKEN": "<basic_auth_token>",
"TOOLSETS": "web,ai"
}
}
}
}
- บันทึกและรีสตาร์ท Claude Desktop
Cursor
- เปิด Settings → MCP
- คลิก Add a new global MCP server (เปิด mcp.json)
- เพิ่มการกำหนดค่าเดียวกันกับด้านบน
- บันทึก — มองหาตัวบ่งชี้สถานะสีเขียวถัดจาก Decodo
Windsurf
- เปิด Settings → Windsurf Settings
- เลื่อนไปที่ Cascade → Add custom server + (เปิด mcp_config.json)
- เพิ่มการกำหนดค่าเดียวกันกับด้านบน
- บันทึกและรีสตาร์ท Windsurf
ทดสอบการตั้งค่าของคุณ
เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ให้ลองใช้พรอมป์นี้ในไคลเอนต์ของคุณ:
▎ "Scrape the titles of the top 5 articles from Hacker News"
คุณควรได้รับรายการที่มีโครงสร้างกลับมาภายในไม่กี่วินาที หากคุณเห็นข้อผิดพลาดการตรวจสอบสิทธิ์ ให้ตรวจสอบโทเค็นของคุณจากแดชบอร์ดอีกครั้ง
ทางเลือก: เปิดใช้งานชุดเครื่องมือเฉพาะ
การรัน MCP server ภายในเครื่อง
ข้อกำหนดเบื้องต้น
- Node.js 18.0+
- ไคลเอนต์ MCP - ตัวเลือกยอดนิยมคือ Claude Desktop และ Cursor
คำแนะนำทีละขั้นตอน
- โคลนที่เก็บนี้:
git clone https://github.com/Decodo/mcp-server
- รันคำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัล:
cd decodo-mcp-server
npm install
npm run build
- จดบันทึกตำแหน่งบิลด์ของคุณ:
cd build/
pwd
เพิ่ม index.js ต่อท้ายไดเรกทอรีนี้ ตำแหน่งไฟล์บิลด์ของคุณควรมีลักษณะ
ดังนี้:
/Users/your.user/projects/decodo-mcp/build/index.js
- อัปเดตไคลเอนต์ MCP ของคุณด้วยข้อมูลเซิร์ฟเวอร์:
{
"mcpServers": {
"decodo-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/Users/your.user/projects/decodo-mcp/build/index.js"],
"env": {
"SCRAPER_API_TOKEN": "<web_scraping_api_base64_token>"
}
}
}
}
ชุดเครื่องมือ
เครื่องมือถูกจัดเป็นชุดเครื่องมือ คุณสามารถเลือกเปิดใช้งานชุดเครื่องมือเฉพาะได้โดยส่ง
รายการที่คั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคผ่านพารามิเตอร์การค้นหา toolsets:
"Decodo MCP Server": {
"url": "https://mcp.decodo.com/mcp?toolsets=web,ai",
"headers": {
"Authorization": "Basic <your_auth_token>"
}
}
เมื่อไม่มีการระบุชุดเครื่องมือ เครื่องมือทั้งหมดจะถูกลงทะเบียน
| ชุดเครื่องมือ | เครื่องมือ |
|---|---|
web | scrape_as_markdown, screenshot |
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 | reddit_post, reddit_subreddit, reddit_user, tiktok_post, youtube_metadata, youtube_channel, youtube_subtitles, youtube_search |
ai | chatgpt, perplexity, google_ai_mode |
เครื่องมือ
เซิร์ฟเวอร์มีเครื่องมือดังต่อไปนี้:
| เครื่องมือ | คำอธิบาย | ตัวอย่างพรอมต์ |
|---|---|---|
scrape_as_markdown | ขูดข้อมูลจาก URL เป้าหมายใดๆ โดยคาดหวังว่าจะได้รับ URL ผ่านทางพรอมต์ ส่งคืนผลลัพธ์ในรูปแบบ Markdown | ขูดข้อมูล peacock.com จาก IP address ของสหรัฐอเมริกา และบอกราคาให้ฉัน |
screenshot | จับภาพหน้าจอของหน้าเว็บใดๆ และส่งคืนเป็นรูปภาพ PNG | จับภาพหน้าจอของ github.com จาก IP address ของสหรัฐอเมริกา |
google_search | ขูดข้อมูลการค้นหาของ Google Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ขูดข้อมูล Google Search สำหรับรองเท้า และบอกตำแหน่งสูงสุดให้ฉัน |
google_ads | ขูดข้อมูลผลการค้นหา Google Ads | ขูดข้อมูล Google Ads สำหรับแล็ปท็อป และแสดงโฆษณายอดนิยมให้ฉัน |
google_lens | ขูดข้อมูลผลการค้นหารูปภาพ Google Lens | ค้นหา Google Lens สำหรับรูปภาพนี้: https://example.com/image.jpg |
google_ai_mode | ขูดข้อมูลผลลัพธ์ Google AI Mode (ค้นหาด้วย AI) | ถาม Google AI Mode: สุนัขสามสายพันธุ์ยอดนิยมคืออะไร? |
google_travel_hotels | ขูดข้อมูลผลการค้นหา Google Travel Hotels | ค้นหา Google Travel Hotels สำหรับโรงแรมในปารีส |
amazon_search | ขูดข้อมูลการค้นหาของ Amazon Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ขูดข้อมูล Amazon Search สำหรับคีย์บอร์ดไร้สาย |
amazon_product | ขูดข้อมูลหน้าสินค้า Amazon | ขูดข้อมูลสินค้า Amazon B09H74FXNW และแสดงรายละเอียดให้ฉัน |
amazon_pricing | ขูดข้อมูลราคาสินค้า Amazon | รับข้อมูลราคาสำหรับสินค้า Amazon B09H74FXNW |
amazon_sellers | ขูดข้อมูลผู้ขาย Amazon | รับข้อมูลเกี่ยวกับผู้ขาย Amazon A1R0Z7FJGTKESH |
amazon_bestsellers | ขูดข้อมูลรายการสินค้าขายดีของ Amazon | แสดงสินค้าขายดีของ Amazon ในหมวดอิเล็กทรอนิกส์ให้ฉัน |
walmart_search | ขูดข้อมูลการค้นหาของ Walmart Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ขูดข้อมูล Walmart Search สำหรับเต็นท์แคมป์ปิ้ง |
walmart_product | ขูดข้อมูลหน้าสินค้า Walmart | ขูดข้อมูลสินค้า Walmart 15296401808 |
target_search | ขูดข้อมูลการค้นหาของ Target Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ขูดข้อมูล Target Search สำหรับเครื่องใช้ในครัว |
target_product | ขูดข้อมูลหน้าสินค้า Target | ขูดข้อมูลสินค้า Target 92186007 |
tiktok_post | ขูดข้อมูล URL โพสต์ TikTok สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (เช่น การมีส่วนร่วม, คำบรรยาย, แฮชแท็ก) | ขูดข้อมูลโพสต์ TikTok นี้: https://www.tiktok.com/@nba/video/7393013274725403950 |
tiktok_shop_search | ขูดข้อมูลการค้นหาของ TikTok Shop Search สำหรับคำค้นหาที่กำหนด และส่งคืนผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว | ขูดข้อมูล TikTok Shop Search สำหรับเคสโทรศัพท์ |
tiktok_shop_product | ขูดข้อมูลหน้าสินค้า TikTok Shop | ขูดข้อมูลสินค้า TikTok Shop 1731541214379741272 |
tiktok_shop_url | ขูดข้อมูลหน้า TikTok Shop ด้วย URL | ขูดข้อมูล URL TikTok Shop นี้: https://www.tiktok.com/shop/s?q=HEADPHONES |
youtube_metadata | ขูดข้อมูลเมทาดาทาของวิดีโอ YouTube | รับเมทาดาทาสำหรับวิดีโอ YouTube dFu9aKJoqGg |
youtube_channel | ขูดข้อมูลวิดีโอของช่อง YouTube | ขูดข้อมูลช่อง YouTube @decodo_official |
youtube_subtitles | ขูดข้อมูลคำบรรยายวิดีโอ YouTube | รับคำบรรยายสำหรับวิดีโอ YouTube L8zSWbQN-v8 |
youtube_search | ค้นหาวิดีโอ YouTube | ค้นหา YouTube สำหรับ "วิธีดูแลชินชิลล่า" |
reddit_post | ขูดข้อมูลโพสต์ Reddit ที่ระบุ | ขูดข้อมูลโพสต์ Reddit ต่อไปนี้: https://www.reddit.com/r/horseracing/comments/1nsrn3/ |
reddit_subreddit | ขูดข้อมูลผลลัพธ์ซับเรดดิตของ Reddit | ขูดข้อมูล 5 โพสต์ยอดนิยมบน r/Python สัปดาห์นี้ |
reddit_user | ขูดข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้ Reddit และโพสต์/ความคิดเห็นของพวกเขา | ขูดข้อมูลผู้ใช้ Reddit นี้: https://www.reddit.com/user/IWasRightOnce/ |
bing_search | ขูดข้อมูลผลการค้นหา Bing Search | ค้นหา Bing สำหรับรีวิวแล็ปท็อป |
chatgpt | ค้นหาและโต้ตอบกับ ChatGPT สำหรับการตอบกลับและการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI | ถาม ChatGPT ให้อธิบายควอนตัมคอมพิวติ้งด้วยคำง่ายๆ |
perplexity | ค้นหาและโต้ตอบกับ Perplexity สำหรับการตอบกลับและการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI | ถาม Perplexity ว่าเทรนด์ล่าสุดในการพัฒนาเว็บคืออะไร |
พารามิเตอร์
พารามิเตอร์ต่อไปนี้ถูกอนุมานจากพรอมต์ของผู้ใช้:
| พารามิเตอร์ | คำอธิบาย |
|---|---|
jsRender | เรนเดอร์ URL เป้าหมายในเบราว์เซอร์แบบไม่มีส่วนหัว |
geo | ตั้งค่าประเทศที่คำขอจะถูกส่งออกไป |
locale | ตั้งค่า locale ของคำขอ |
tokenLimit | ตัดเนื้อหาการตอบกลับให้เหลือไม่เกินขีดจำกัดนี้ มีประโยชน์หาก context window มีขนาดเล็ก |
prompt | พรอมต์ที่จะส่งไปยังเครื่องมือ AI (chatgpt, perplexity) |
search | เปิดใช้งานฟังก์ชันการค้นหาเว็บของ ChatGPT (เฉพาะ chatgpt) |
xhr | เมื่อเป็น true, รวมการตอบกลับ XHR หรือ fetch ในผลลัพธ์การขูดข้อมูลที่รองรับ (เช่น tiktok_post) |
deviceType | ประเภทอุปกรณ์ที่จะจำลองสำหรับคำขอ (desktop, mobile, tablet) |
domain | โดเมนที่จะใช้สำหรับคำขอ (เช่น, amazon.com, amazon.co.uk, bing.com) |
pageFrom | หมายเลขหน้าเริ่มต้นสำหรับการแบ่งหน้า |
deliveryZip | รหัสไปรษณีย์สำหรับสถานที่จัดส่ง (Target, Walmart) |
storeId | รหัสร้านค้าสำหรับสินค้าคงคลังในพื้นที่ (Target, Walmart) |
country | ประเทศสำหรับคำขอ TikTok Shop |
limit | จำนวนผลลัพธ์สูงสุดที่จะส่งคืน (เช่น, วิดีโอของช่อง YouTube) |
language_code | รหัสภาษาสำหรับคำบรรยาย (เช่น, en, es) |
ตัวอย่าง
การขูดข้อมูลเนื้อหาที่จำกัดตามภูมิศาสตร์
สอบถามเอเจนต์ AI ของคุณด้วยพรอมต์ต่อไปนี้:
Scrape peacock.com from a German IP address and tell me the pricing.
พรอมต์นี้จะบอกว่า peacock.com ถูกจำกัดตามภูมิศาสตร์ เพื่อข้ามข้อจำกัดทางภูมิศาสตร์:
Scrape peacock.com from a US IP address and tell me the pricing.
การจำกัดจำนวนโทเค็นการตอบกลับ
หากเอเจนต์ของคุณมี context window ขนาดเล็ก เนื้อหาที่ส่งคืนจากการขูดข้อมูลจะถูกตัดทอนโดยอัตโนมัติ เพื่อหลีกเลี่ยง context-overflow คุณสามารถเพิ่มจำนวนโทเค็นที่ส่งคืนภายใน พรอมต์ของคุณ:
Scrape hacker news, return 50k tokens.
หากเอเจนต์ของคุณมี context window ขนาดใหญ่ บอกให้ส่งคืน full content:
Scrape hacker news, return full content.
ใช้กับทักษะเอเจนต์ Decodo
เซิร์ฟเวอร์นี้มอบ เครื่องมือ การขูดข้อมูลให้เอเจนต์ของคุณ Decodo/agent-skills
สอนมันว่า เมื่อใด ควรหยิบใช้ พื้นผิว ใดที่จะใช้ และ วิธีการ เรียกใช้ — เพื่อให้เอเจนต์
เลือกเครื่องมือและพารามิเตอร์ที่เหมาะสมได้ด้วยตัวเองแทนที่จะเดา
ทักษะจะกำหนดเส้นทางผ่าน decodo CLI, เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่โฮสต์นี้, และ HTTP API ดิบ, และจะถอยกลับ
ไปยังเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยอัตโนมัติเมื่อไม่มี shell การจับคู่ทั้งสองสิ่งนี้ทำให้เอเจนต์ของคุณมีทั้ง
ชั้นการดำเนินการ (เซิร์ฟเวอร์นี้) และชั้นการตัดสินใจ (ทักษะ) ในการตั้งค่าเดียว
เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว (Claude Code):
/plugin marketplace add Decodo/agent-skills
/plugin install decodo@decodo-skills
ดู README ทักษะเอเจนต์ สำหรับการติดตั้งด้วยตนเองและ เอเจนต์อื่นๆ (Cursor, Codex, Gemini CLI, Windsurf)
ที่เก็บที่เกี่ยวข้อง
Web Scraping API, ทักษะเอเจนต์ Decodo, ทักษะ Decodo OpenClaw
ลองใช้งาน
เสียบปลั๊ก Decodo MCP Server เข้ากับเวิร์กโฟลว์ AI ของคุณในไม่กี่คลิก และติดตั้งข้อมูลเรียลไทม์ จากเว็บไซต์ใดๆ ให้กับเอเจนต์ AI ของคุณ
เริ่มต้นใช้งานฟรี | เอกสาร | Discord
ใบอนุญาต
โค้ดทั้งหมดเผยแพร่ภายใต้ MIT License