Apify MCP sunucusu, AI ajanlarının Aktörleri çalıştırması, web sitesi verilerini çıkarması ve web kazıma ile tarama iş akışlarını otomatikleştirmesi için resmi sunucudur.
Apify Store'da Arama Yapın — Asistanınızdan search-actors kullanarak kazıyıcılar ve otomasyon araçları bulmasını isteyin, ardından fetch-actor-details ile ayrıntıları inceleyin.
Herhangi bir Actor'ü Çalıştırın — Asistanınızın call-actor veya önceden yapılandırılmış apify--rag-web-browser gibi kazıyıcıları çalıştırarak web sitelerinden, sosyal medyadan veya haritalardan veri çıkarmasını sağlayın.
Çalıştırma sonuçlarını alın — get-dataset-items ile sayfalanmış veri kümesi öğelerini alın veya get-actor-run ve get-actor-log aracılığıyla çalıştırma durumunu ve günlüklerini kontrol edin.
Depolamayı yönetin — get-dataset, get-key-value-store-record ve ilgili liste araçlarını kullanarak veri kümelerinden ve anahtar-değer depolarından verilere erişin.
Görevler oluşturun ve yönetin — create-actor-task ile yeniden kullanılabilir Actor yapılandırmalarını kaydedin, update-actor-task ile güncelleyin ve publish-actor-task ile açılış sayfaları yayınlayın.
Apify dokümantasyonunda arama yapın — search-apify-docs ile platform belgelerine bakın ve bağlam için fetch-apify-docs ile tam sayfaları getirin.
Apify Model Context Protocol (MCP) sunucusu mcp.apify.com, yapay zeka ajanlarınızın sosyal medya, arama motorları, haritalar, e-ticaret siteleri ve diğer tüm web sitelerinden, Apify Store içindeki binlerce hazır kazıyıcı, tarayıcı ve otomasyon aracını kullanarak veri çıkarmasını sağlar. OAuth desteği sunar; böylece Claude.ai veya Visual Studio Code gibi istemcilerden yalnızca URL'yi kullanarak bağlanabilirsiniz.
🚀 Barındırılan Apify MCP Sunucusunu kullanın!
En iyi deneyim için, yapay zeka asistanınızı https://mcp.apify.com adresindeki barındırılan sunucumuza bağlayın. Barındırılan sunucu, yerel olarak stdio ile çalıştırıldığında bulunmayan yapılandırılmış Actor sonuçları için çıktı şeması çıkarımı dahil en yeni özellikleri destekler.
💰 Sunucu ayrıca ajan ödemelerini destekler: herhangi bir Actor'ü çalıştırmak için AGI üzerinden bir token satın alın veya doğrudan x402 (yalnızca Pay Per Event Actor'leri) veya Skyfire üzerinden istek başına ödeme yapın.
Apify MCP Sunucusu, Claude Code, Claude.ai, Cursor, VS Code ve Model Context Protocol'e uyan herhangi bir istemciyle uyumludur.
Daha fazla ayrıntı için MCP istemcileri bölümüne göz atın veya MCP yapılandırma sayfasını ziyaret edin.
Apify MCP Sunucusu, bir yapay zeka asistanının belirli bir görevi gerçekleştirmek için herhangi bir Apify Actor'ünü bir araç olarak kullanmasına olanak tanır.
Örneğin, şunları yapabilir:
Birden fazla sayfadan/profilden Facebook gönderilerinden veri çıkarmak için Facebook Gönderi Kazıyıcı kullanın.
Instagram gönderilerini, profillerini, yerlerini, fotoğraflarını ve yorumlarını kazımak için Instagram Kazıyıcı kullanın.
Web'de arama yapmak, ilk N URL'yi kazımak ve içeriklerini döndürmek için RAG Web Tarayıcı kullanın.
Herhangi bir URL'yi getirmek ve içeriğini Markdown, düz metin, HTML veya bağlantılar olarak döndürmek için Web Getir kullanın — JavaScript oluşturma ve bot korumasıyla.
Video eğitimi: 8.000+ Apify Actor'ünü ve Ajanını Claude ile entegre edin
🚀 Hızlı Başlangıç
Apify MCP Sunucusunu iki şekilde kullanabilirsiniz:
HTTPS Uç Noktası (mcp.apify.com): MCP istemcinizden OAuth ile veya isteklerinize Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN> başlığını ekleyerek bağlanın. Bu, çoğu kullanım durumu için önerilen yöntemdir. OAuth'u desteklediğinden, Claude.ai veya Visual Studio Code gibi istemcilerden yalnızca URL'yi kullanarak bağlanabilirsiniz: https://mcp.apify.com.
https://mcp.apify.com streamable taşıma katmanı
Standart Girdi/Çıktı (stdio): Yerel entegrasyonlar ve Claude for Desktop istemcisi gibi komut satırı araçları için idealdir.
MCP istemci sunucu komutunu npx @apify/actors-mcp-server olarak ve APIFY_TOKEN ortam değişkenini Apify API token'ınıza ayarlayın.
Daha fazla seçenek için npx @apify/actors-mcp-server --help bölümüne bakın.
MCP sunucusunu kurmak için ayrıntılı talimatları Apify belgelerinde bulabilirsiniz.
🤖 MCP istemcileri
Apify MCP Sunucusu, Model Context Protocol'e uyan herhangi bir MCP istemcisiyle uyumludur, ancak dinamik araç keşfi ve diğer özellikler için destek düzeyi istemciler arasında değişebilir.
Bu etkileşimli, sohbet benzeri arayüz, herhangi bir yerel kurulum gerektirmeden Apify MCP'nin yeteneklerini keşfetmenin kolay bir yolunu sağlar.
Apify hesabınızla oturum açın ve web kazıma, veri çıkarma ve otomasyon araçlarıyla denemeler yapmaya başlayın!
Veya tek tıkla kurulum için MCP paket dosyasını (önceden Anthropic Desktop uzantı dosyası veya DXT olarak bilinir) kullanın: Apify MCP Sunucusu MCPB dosyası
💰 Ajan ödemeleri
Actor çalıştırmaları için AGI, doğrudan x402 veya Skyfire kullanarak Apify API token'ı olmadan ödeme yapabilirsiniz.
AGI (agi.apify.com), bir x402 veya MPP ödemesi karşılığında ön ödemeli bir Apify API token'ı basar. Token'ı, mcp.apify.com ve api.apify.com karşısında normal bir API token'ı gibi kullanın — yalnızca Pay Per Event olanlar değil, herhangi bir Actor için çalışır. Yeni entegrasyonlar için önerilir; aşağıdaki AGI (önerilir) bölümüne bakın.
Doğrudan x402, Base üzerinde istek başına USDC ile ödeme yapar ve ayrı bir platform hesabı gerektirmez. mcpc (brew install apify/tap/mcpc veya npm install -g @apify/mcpc) tarafından tamamen desteklenir. En yeni özellikleri ve x402 protokolünü yerel olarak destekleyen birkaç MCP istemcisinden biri olduğu için mcpc kullanıyoruz.
Skyfire, PAY token'ları ile ödeme yapar ve finanse edilmiş bir cüzdana sahip bir Skyfire hesabı gerektirir. Özel bir MCP istemcisi gerektirmez; tüm ödeme akışı doğrudan MCP aracı çağrı parametreleri aracılığıyla yönetilir.
ℹ️ Kapsam: Hem doğrudan x402 hem de Skyfire, Pay Per Event Actor'leriyle sınırlıdır, Standby Actor'lerini desteklemez ve token basmak yerine çalıştırma başına ödeme yapar.
Ajan ödemeleri nasıl çalışır
Actor çalıştırma maliyetleri değişiklik gösterir, bu nedenle her iki ödeme yöntemi de ön ödemeli bakiye modeli kullanır. Ödeme akışı dört adımda gerçekleşir:
Keşif: Ajan, Actor'leri search-actors veya fetch-actor-details ile keşfeder. Bu çağrılar ücretsizdir.
Ön ödeme: Ücretli bir Actor aracını çalıştırmadan önce, ajan ön ödemeli bir bakiye yükler.
Doğrudan x402: mcpc otomatik olarak 1,00 $ USDC işlemi imzalar.
Skyfire: Ajan, Skyfire'ın create-pay-token aracını kullanarak bir PAY token'ı (minimum 5,00 $) oluşturur.
Yürütme: Ajan, Actor aracını çağırır.
Doğrudan x402: Ön ödemeli bakiye kullanılarak mcpc tarafından otomatik olarak yönetilir.
Skyfire: Ajan, PAY token'ını açıkça skyfire-pay-id girdi özelliğinde iletir.
Çözümleme: Araç, Actor sonuçlarını döndürür. Kullanılmayan fonlar sonraki çalıştırmalar için kullanılabilir durumda kalır.
Doğrudan x402: 60 dakikalık hareketsizlikten sonra sunucu, kullanılmayan bakiyeyi Base üzerindeki cüzdana iade eder.
Skyfire: Skyfire, token'ın süresi dolduğunda kullanılmayan fonları iade eder.
🪙 AGI (önerilir)
AGI (Apify Agent General Interface), otonom ajanların hesap olmadan Apify kullanımı için ödeme yapmasının önerilen yoludur. x402 veya MPP ile bir kez ödeme yapın, ön ödemeli, harcama limitli bir Apify API token'ı alın ve bunu doğrudan mcp.apify.com ve api.apify.com (Authorization: Bearer <token>) karşısında — herhangi bir Actor için kullanın.
Tam protokol, desteklenen ödeme yöntemleri ve güncel koşullar (minimum tutar, token ömrü, iade politikası) agi.apify.com/AGENTS.md adresinde belgelenmiştir — bunu tek doğruluk kaynağı olarak kabul edin.
💸 Doğrudan x402
x402 protokolü, doğrudan makineden makineye ödemeleri mümkün kılar. MCP istemciniz, Base blok zincirinde USDC ile Actor çalıştırmaları için ödeme yapmak üzere bunu kullanabilir ve Apify API token'ı ihtiyacını tamamen ortadan kaldırabilir.
# 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, yapay zeka ajanları için yönetilen ödeme altyapısı sağlar. Bir Apify API token'ı ile kimlik doğrulamak yerine, ajanınız her araç çağrısının maliyetini PAY token'ları kullanarak karşılamak için bir Skyfire ödeme token'ı iletir.
MCP sunucusu, Apify Actor'leriyle etkileşim için bir dizi araç sağlar.
Apify Store büyük ve hızla büyüdüğü için, MCP sunucusu yeni Actor'leri dinamik olarak keşfetme ve kullanma yolu sağlar.
Actor'ler
Herhangi bir Apify Actor'ü bir araç olarak kullanılabilir.
Varsayılan olarak, sunucu apify/rag-web-browser ve apify/web-fetch olmak üzere iki Actor ve birkaç yardımcı araçla önceden yapılandırılmıştır.
MCP sunucusu, bir Actor'ün girdi şemasını yükler ve karşılık gelen bir MCP aracı oluşturur.
Bu, yapay zeka ajanının Actor'e hangi argümanları ileteceğini ve karşılığında ne bekleyeceğini tam olarak bilmesini sağlar.
Örneğin, apify/rag-web-browser Actor'ü için girdi parametreleri şunlardır:
{
"query": "restaurants in San Francisco",
"maxResults": 3
}
Hangi Actor'ü çağıracağınızı veya girdi parametrelerini manuel olarak belirtmeniz gerekmez; LLM bunu otomatik olarak halleder.
Bir araç çağrıldığında, argümanlar LLM tarafından otomatik olarak Actor'e iletilir.
Mevcut argümanların listesi için belirli Actor'ün belgelerine başvurabilirsiniz.
Yardımcı araçlar
MCP'yi Apify ile kullanmanın en güçlü özelliklerinden biri dinamik araç keşfidir.
Bir yapay zeka ajanının gerektiğinde yeni araçlar (Actor'ler) bulmasını ve bunları dahil etmesini sağlar.
İşte bazı özel MCP işlemleri ve Apify MCP Sunucusunun bunları nasıl desteklediği:
Apify Actor'leri: Actor'leri arayın, ayrıntılarını görüntüleyin ve bunları yapay zeka için araç olarak kullanın.
Apify belgeleri: Apify belgelerinde arama yapın ve yapay zekaya bağlam sağlamak için belirli belgeleri getirin.
Actor çalıştırmaları: Actor çalıştırmalarınızın listelerini alın, ayrıntılarını inceleyin ve günlükleri alın.
Apify depolama: Veri kümelerinizden ve anahtar-değer depolarınızdan verilere erişin.
Actor görevleri: Kayıtlı Actor görevlerinizi oluşturun, inceleyin ve güncelleyin ve genel açılış sayfalarını yayınlayın veya yayından kaldırın.
Mevcut araçlara genel bakış
İşte Apify MCP Sunucusu tarafından sağlanan tüm araçların genel bakış listesi.
Varsayılan olarak etkin sütunu için açıklamalar:
✅ — varsayılan araç setinde.
⚡ — call-actor, bir Actor aracı veya get-actor-run mevcut olduğunda otomatik olarak enjekte edilir (varsayılan yapılandırmada bu geçerlidir).
✅¹ — varsayılan olarak sunulur, ancak yalnızca telemetri etkinse ve istemci alıkonulmamışsa: Anthropic yüzeyleri (Claude.ai / Claude Desktop / Claude Code) veya local-agent-mode-apify. Devre dışı bırakmak için, onu hariç tutan açık bir tools= listesi iletin.
Araç adı
Kategori
Açıklama
Varsayılan olarak etkin
search-actors
actors
Apify Store'da Actor'ları arayın.
✅
fetch-actor-details
actors
Belirli bir Actor hakkında, giriş şeması, README (mevcut olduğunda özet, aksi takdirde tamamı), fiyatlandırma ve Actor çıkış şeması dahil olmak üzere ayrıntılı bilgi alın.
✅
call-actor
actors
Bir Actor'ı çağırın ve çalıştırma sonuçlarını alın. Actor'ın giriş şemasını almak için önce fetch-actor-details kullanın.
✅
get-actor-run
runs
Belirli bir Actor çalıştırması hakkında ayrıntılı bilgi alın.
⚡
get-dataset-items
storage
Filtreleme ve sayfalama desteğiyle bir veri kümesinden öğeleri alın.
⚡
get-key-value-store-record
storage
Anahtar-değer deposunda belirli bir anahtarla ilişkili değeri alın.
⚡
abort-actor-run
runs
Çalışan bir Actor çalıştırmasını, isteğe bağlı olarak nazikçe durdurun.
⚡
search-apify-docs
docs
İlgili sayfalar için Apify belgelerinde arama yapın.
✅
fetch-apify-docs
docs
Bir Apify belgeleme sayfasının tam içeriğini URL'sine göre getirin.
Bir URL'yi getirip içeriğini döndüren bir Actor aracı.
✅
report-problem
dev
Apify ekibine bir Apify aracı veya Actor ile ilgili bir sorun bildirin.
✅¹
get-actor-run-list
runs
Bir Actor'ın çalıştırmalarının listesini alın, duruma göre filtrelenebilir.
get-actor-log
runs
Belirli bir Actor çalıştırmasının günlüklerini alın.
get-dataset
storage
Belirli bir veri kümesi hakkında meta veri alın.
get-dataset-schema
storage
Veri kümesi öğelerinden bir JSON şeması oluşturun.
get-key-value-store
storage
Belirli bir anahtar-değer deposu hakkında meta veri alın.
get-key-value-store-keys
storage
Belirli bir anahtar-değer deposundaki anahtarları listeleyin.
get-dataset-list
storage
Kullanıcı için mevcut tüm veri kümelerini listeleyin.
get-key-value-store-list
storage
Kullanıcı için mevcut tüm anahtar-değer depolarını listeleyin.
create-actor-task
tasks
Kayıtlı bir Actor görevi oluşturun (adlandırılmış, yeniden kullanılabilir bir Actor yapılandırması).
get-actor-task
tasks
Kayıtlı bir Actor görevini, yayın durumunu ve genel görüntüleme yapılandırmasını alın.
update-actor-task
tasks
Bir görevin girişini, çalıştırma seçeneklerini veya genel görüntüleme yapılandırmasını güncelleyin.
publish-actor-task
tasks
Bir görevi genel açılış sayfasında yayınlayın.
unpublish-actor-task
tasks
Bir görevi genel açılış sayfasından yayından kaldırın.
Not:
call-actor, bir Actor aracı veya get-actor-run mevcut olduğunda, sunucu get-actor-run, get-dataset-items, get-key-value-store-record ve abort-actor-run öğelerini otomatik olarak enjekte eder.
Bir Actor'ı — call-actor aracılığıyla veya doğrudan bir Actor aracıyla (örn. apify--rag-web-browser) çağırdığınızda — yanıt, çalıştırma meta verilerini, depolama kimliklerini ve bir summary + nextStep içerir, ancak veri kümesi öğelerini içermez. Öğeleri getirmek için nextStep izleyin ve çağrıdan döndürülen datasetId değerini ileterek get-dataset-items (otomatik enjekte edilen) çağrısını yapın.
Araç açıklamaları
Tüm araçlar, MCP istemcilerinin ve LLM'lerin araç davranışını anlamasına yardımcı olacak meta veri açıklamaları içerir:
title: Araç için kısa görünen ad (örn. "Actor'ları Ara", "Actor'ı Çağır", "apify/rag-web-browser")
readOnlyHint: Yalnızca durumu değiştirmeden veri okuyan araçlar için true (örn. get-dataset, fetch-actor-details)
openWorldHint: Apify platformu dışındaki harici kaynaklara erişen araçlar için true (örn. call-actor harici Actor'ları çalıştırır). Yalnızca Apify platformuyla etkileşime giren araçlar (search-actors veya fetch-apify-docs gibi) bu ipucuna sahip değildir.
Araç yapılandırması
tools yapılandırma parametresi, yüklenecek araçları belirtmek için kullanılır — doğrudan kategoriler veya belirli araçlar ve Apify Actor'ları. Örneğin, tools=storage,runs iki kategori yükler; tools=call-actor yalnızca bir araç yükler.
Sorgu parametresi sağlanmadığında, MCP sunucusu varsayılan olarak aşağıdaki tools öğelerini yükler:
actors
docs
apify/rag-web-browser
apify/web-fetch
Araçlar parametresi belirtilirse, yalnızca listelenen araçlar veya kategoriler etkinleştirilir — varsayılan araçlar dahil edilmez.
report-problem varsayılan olarak sunulur (yukarıdaki dipnottaki kapıya tabidir) ancak dev kategorisinde bulunur, bu nedenle açık bir tools=dev onu da seçer. Devre dışı bırakmak için, onu hariç tutan açık bir tools= listesi iletin (örn. tools=actors,docs).
Kolay yapılandırma:
Sunucunuzu yapılandırmak için UI yapılandırıcısını kullanın, ardından yapılandırmayı istemcinize kopyalayın.
Barındırılan sunucuyu yapılandırma:
Barındırılan sunucu, URL'deki sorgu parametreleri kullanılarak yapılandırılabilir. Örneğin, varsayılan araçları yüklemek için şunu kullanın:
Minimum yapılandırma için, yalnızca tek bir Actor aracı kullanmak istiyorsanız — herhangi bir keşif veya genel çağrı aracı olmadan — sunucu aşağıdaki gibi yapılandırılabilir:
https://mcp.apify.com?tools=apify/my-actor
Bu kurulum yalnızca belirtilen Actor'ı (apify/my-actor) bir araç olarak kullanıma sunar. Başka hiçbir araç kullanılamaz.
CLI'yı yapılandırma:
CLI, komut satırı bayrakları kullanılarak yapılandırılabilir. Örneğin, barındırılan sunucu yapılandırmasıyla aynı araçları yüklemek için şunu kullanın:
Yukarıdaki gibi, bu yalnızca belirtilen Actor'ı (apify/my-actor) bir araç olarak kullanıma sunar. Başka hiçbir araç kullanılamaz.
⚠️ Önemli öneri
Varsayılan araç yapılandırması gelecekteki sürümlerde değişebilir.tools parametresi belirtilmediğinde, sunucu şu anda varsayılan araçları yükler, ancak bu davranış değişebilir.
Üretim kullanımı ve kararlı arayüzler için, tools parametresini her zaman açıkça belirtin böylece yapılandırmanız güncellemeler boyunca tutarlı kalır.
UI modu yapılandırması
ui parametresi, araç yanıtlarında MCP Uygulamaları widget oluşturmayı etkinleştirir. Etkinleştirildiğinde, search-actors gibi araçlar etkileşimli MCP Uygulama yanıtları döndürür.
Barındırılan sunucuyu yapılandırma:
ui sorgu parametresini kullanarak UI modunu etkinleştirin:
https://mcp.apify.com?ui=true
Diğer parametrelerle birleştirebilirsiniz:
https://mcp.apify.com?tools=actors,docs&ui=true
CLI'yı yapılandırma:
CLI, komut satırı bayrakları kullanılarak yapılandırılabilir. Örneğin, UI modunu etkinleştirmek için:
npx @apify/actors-mcp-server --ui true
Ayrıca UI_MODE ortam değişkeniyle de ayarlayabilirsiniz:
export UI_MODE=true
npx @apify/actors-mcp-server
Geriye dönük uyumluluk
v2 yapılandırması, v1 kullanımıyla geriye dönük uyumluluğu korur. Notlar:
actors parametresi (URL) ve --actors bayrağı (CLI) hâlâ desteklenmektedir.
Dahili olarak tools seçicilerine birleştirilirler.
enableAddingActors (URL), enable-adding-actors (CLI) ve eski enableActorAutoLoading takma adı kaldırılmıştır. Actor'ları dinamik olarak çağırmak için tools=call-actor kullanın (varsayılan olarak actors kategorisi aracılığıyla dahil edilir). Kalan herhangi bir ham değer yok sayılır.
Herhangi bir tools belirtilirse, varsayılanlar eklenmez (açık seçim için v1 amacıyla aynı).
call-actor artık varsayılan olarak actors kategorisi aracılığıyla dahil edilir (eklemeli değişiklik). Hariç tutmak için, actors olmadan açık bir tools listesi belirtin.
tools=add-actor, tools=experimental ve tools=preview kullanımdan kaldırılmıştır: yok sayılırlar ve hiçbir araç yüklemezler. Bunun yerine tools=call-actor (veya varsayılan actors kategorisi) kullanın.
?actors=... veya --actors kullanan mevcut URL'ler ve komutlar değişmeden çalışmaya devam eder.
İstemler
Sunucu prompts özelliğini tanıtır, ancak şu anda hiçbir istem kayıtlı değildir — prompts/list boş bir liste döndürür.
Kaynaklar
Apify verileriniz resources/list içinde numaralandırılmaz — okumalar isteğe bağlıdır: herhangi bir Apify API GET URL'sini (https://api.apify.com/v2/...) resources/read öğesine iletin; sunucu oturumun Apify belirtecini enjekte eder ve yanıt gövdesini döndürür. resources/templates/list, ortak şekilleri — veri kümesi öğeleri, anahtar-değer deposu kayıtları ve anahtarları, çalıştırma meta verileri, çalıştırma günlüğü — sayfalama parametreleriyle birlikte numaralandırır. Yanıtlar 256 KB'a kadar satır içine alınır; daha büyük herhangi bir şey, gövde yerine indirme URL'si olan kısa bir bildirim döndürür. API okumaları bir Apify belirteci gerektirir, bu nedenle yalnızca ödemeli bir oturum (x402 veya Skyfire) bunlar için bir JSON-RPC hatası alır.
💬 Kullanım örnekleri
Aşağıda, bir yapay zekâ asistanının Apify MCP Sunucusu araçlarını nasıl kullandığını gösteren gerçekçi örnekler verilmiştir.
Örnek 1: RAG Web Tarayıcısını kullanarak web'de arama yapın
Kullanıcı istemi:
Otonom yapay zekâ ajanları hakkındaki en son haberleri bulun ve önemli gelişmeleri özetleyin.
Yapay zekâ asistanı, web'de arama yapmak ve en iyi sonuçlardan içerik döndürmek için önceden yapılandırılmış apify--rag-web-browser Actor aracını çağırır.
Araç, en iyi 3 arama sonucundan işaretleme içeriği döndürür ve yapay zekâ asistanı bunu kullanıcı için özetler.
Örnek 2: Apify Store'dan bir Actor keşfedin ve çalıştırın
Kullanıcı istemi:
Prag'daki en iyi 10 restoranı iletişim bilgileriyle birlikte Google Haritalar'dan kazıyın.
Yapay zekâ asistanı önce uygun bir Actor arar, giriş şemasını inceler ve ardından onu çalıştırır.
Araç, restoran adları, adresler, puanlar, telefon numaraları ve web siteleri dahil olmak üzere kazınan verilerin bir önizlemesini döndürür.
Örnek 3: Actor çalıştırma sonuçlarını alın ve sayfalayın
Kullanıcı istemi:
Bana o kazıma çalıştırmasından sonraki 10 sonucu göster.
Yapay zekâ asistanı, ek öğeleri getirmek için önceki Actor çalıştırmasındaki veri kümesi kimliğini kullanır.
Beklenen çıktı: Araç, Actor'ın çıktı veri kümesinden yapılandırılmış veri öğelerinin bir sonraki sayfasını döndürür.
📡 Telemetri
Apify MCP Sunucusu, Apify'nin kullanım kalıplarını anlamasına ve hizmeti iyileştirmesine yardımcı olmak için araç çağrıları hakkında telemetri verileri toplar.
Varsayılan olarak, telemetri tüm araç çağrıları için etkindir.
stdio taşıması ayrıca hata izleme için Sentry kullanır; bu, sorunları daha hızlı belirlememize ve düzeltmemize yardımcı olur.
Telemetri devre dışı bırakıldığında Sentry otomatik olarak devre dışı bırakılır.
Telemetriden çıkma
--telemetry-enabled CLI bayrağını false olarak veya TELEMETRY_ENABLED ortam değişkenini false olarak ayarlayarak telemetriden (Sentry hata izleme dahil) çıkabilirsiniz.
CLI bayrakları ortam değişkenlerine göre önceliklidir.
Örnekler
Uzak sunucu için (mcp.apify.com):
# Disable via URL parameter
https://mcp.apify.com?telemetry-enabled=false
Yerel stdio sunucusu için:
# 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
⚙️ Geliştirme
Katkı yönergeleri ve commit mesajı kuralları için lütfen CONTRIBUTING.md kılavuzuna bakın.
Ayrıntılı geliştirme kurulumu, proje yapısı ve yerel test talimatları için DEVELOPMENT.md kılavuzuna bakın.
Başlatıldığında, Inspector tarayıcınızda açabileceğiniz bir URL görüntüleyecektir ve hata ayıklamaya başlayabilirsiniz.
Kimlik doğrulamasız erişim
tools sorgu parametresi yalnızca kimlik doğrulamasız kullanım için açıkça etkinleştirilmiş araçları içerdiğinde, barındırılan sunucu API belirteci olmadan erişime izin verir.
Şu anda izin verilen araçlar: search-actors, fetch-actor-details, search-apify-docs, fetch-apify-docs.
Örnek: https://mcp.apify.com?tools=search-actors.
🐦 Canary PR sürümleri
Apify MCP iki depoya ayrılmıştır: çekirdek MCP mantığı için bu depo ve barındırılan sunucu için özel apify-mcp-server-internal.
Değişiklikler her ikisi arasında senkronize edilmelidir.
Canary sürümü oluşturmak için, pull request'inize beta etiketini ekleyin.
Bu, paketi birleştirmeden önce hazırlık ve test için pkg.pr.new adresine yayınlar.
Ayrıntılar için iş akışı dosyasına bakın.
🐋 Docker Hub entegrasyonu
Apify MCP Server ayrıca mcp-registry deposu aracılığıyla kayıtlı olan Docker Hub üzerinde de mevcuttur. servers/apify-mcp-server/server.yaml içindeki girdi, Docker Hub MCP kayıt defteri tarafından otomatik olarak dağıtılmalıdır (dağıtım sıklığı bilinmemektedir). stdio sunucu sürümünde büyük değişiklikler yapmadan önce, Docker derlemesinin geçtiğinden emin olmak için yerel olarak test edin. Test etmek için source.branch değerini PR dalınıza değiştirin ve task build -- apify-mcp-server komutunu çalıştırın. Daha fazla ayrıntı için CONTRIBUTING.md dosyasına bakın.
Actor giriş şeması, JSON Schema standartlarına bağlı kalırken çoğu MCP istemcisiyle uyumlu olacak şekilde işlenir. İşleme şunları içerir:
Açıklamalar, MAX_DESCRIPTION_LENGTH içinde tanımlandığı gibi 500 karaktere kısaltılır.
Enum alanları, tüm öğeler için maksimum 2000 karakterlik birleşik uzunlukla sınırlandırılır (ACTOR_ENUM_MAX_LENGTH içinde tanımlandığı gibi).
Zorunlu alanlar, JSON şemasını düzgün işleyemeyen çerçevelerle uyumluluk için açıklamalarında açıkça bir REQUIRED önekiyle işaretlenir.
İç içe özellikler, proxy yapılandırması ve istek listesi kaynakları gibi özel durumlar için doğru giriş yapısını sağlamak amacıyla oluşturulur.
Dizi öğesi türleri, şemada açıkça tanımlanmadığında şu öncelik sırası kullanılarak çıkarılır: öğelerde açık tür > ön doldurma türü > varsayılan değer türü > düzenleyici türü.
Enum değerleri ve örnekler, istemci JSON şemasını tam olarak desteklemese bile görünürlüğü sağlamak için özellik açıklamalarına eklenir.
Kiralık Actor'lar yalnızca https://mcp.apify.com. adresindeki barındırılan MCP sunucusuyla kullanılabilir. Sunucuyu stdio aracılığıyla yerel olarak çalıştırırken, yalnızca yerel araç setinize zaten eklenmiş Actor'lara erişebilirsiniz. Apify Store'dan herhangi bir Actor'u (kiralık Actor'lar dahil) dinamik olarak aramak ve kullanmak için barındırılan uç noktaya bağlanın.
🔒 Gizlilik politikası
Bu sunucuyu kullandığınızda, istekleriniz ve Actor girişleriniz yürütme için Apify API'sine gönderilir.
Veriler, istenen Actor'ları çalıştırmak için gerekli olanın ötesinde üçüncü taraflarla paylaşılmaz.
Veri toplama, kullanım, paylaşım ve saklama hakkında tam ayrıntılar için Apify Legal adresine bakın.
🤝 Katkıda bulunma
Hata raporlarını, özellik isteklerini ve belgeleme düzeltmelerini memnuniyetle karşılıyoruz. Bize sorunu gönderin, yamayı değil — yeniden üretilebilir kesin bir sorun, bir pull request'ten daha faydalıdır.
🐛 Hata bildir: Yeniden üretimle birlikte bir sorun açın. Bize gönderebileceğiniz en faydalı şey.
💡 Özellik öner: Bir sorun açın — uygulamayı değil, sorunu ve kimin etkilendiğini belirtin.
🔧 Kod: Yalnızca bakımcı tarafından davet edilen bir sorun üzerinde çalışın. Açık bir sorun, onu üstlenmek için bir davet değildir; istenmeyen pull request'ler kapatılır.
📚 Belgeleme: Yazım hataları, bozuk bağlantılar ve yanlış komutlar doğrudan bir PR'ye gider.
