RAG Web ブラウザ アクターのモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー 🌐

RAG Webブラウザアクター用のMCPサーバーの実装。このアクターは、ChatGPTのWeb検索と同様に、大規模言語モデル（LLM）およびRAGパイプライン用のWebブラウザとして機能します。

🎯 この MCP サーバーは何をしますか?

このサーバーは、AIエージェントとLLMへの高速な応答を提供することを目的として特別に設計されており、WebとのインタラクションやWebページからの情報抽出を可能にします。ローカルで実行され、スタンバイモードのRAG Webブラウザアクターと通信して検索クエリを送信し、抽出されたWebコンテンツを応答として受信します。

RAG Web ブラウザ アクターにより、AI アシスタントは次のことが可能になります。

• ウェブ検索を実行し、結果から上位N個のURLをスクレイピングし、クリーンアップされたコンテンツをMarkdownとして返します。
• 単一のURLを取得し、その内容をMarkdownとして返す

🧱 コンポーネント

ツール

• search : Google検索をクエリし、結果から上位N件のURLをスクレイピングし、クリーンアップされたコンテンツをMarkdownとして返します。引数:
  • query （文字列、必須）: 検索語またはURL
  • maxResults （数値、オプション）：スクレイピングする検索結果の最大数（デフォルト：1）
  • scrapingTool (文字列, オプション): Webページを抽出するためのスクレイピングツールを選択します。オプション: 'browser-playwright' または 'raw-http' (デフォルト: 'raw-http')
  • outputFormats （配列、オプション）: 出力形式を1つ以上選択します。オプション: 'text'、'markdown'、'html'（デフォルト: ['markdown']）
  • requestTimeoutSecs (数値、オプション): リクエストの最大時間（秒）（デフォルト: 40）

🔄 モデルコンテキストプロトコルとは何ですか?

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、Claude DesktopなどのAIアプリケーションが外部ツールやデータソースとシームレスに接続できるようにするフレームワークです。詳細については、モデルコンテキストプロトコルのウェブサイトをご覧いただくか、ブログ記事「MCPとは何か、なぜ重要なのか？」をご覧ください。

🤖 MCP サーバーは AI エージェントとどのように統合されますか?

MCPサーバーは、AIエージェントがRAG Webブラウザアクターを使用してWeb検索やブラウジングを実行できるようにします。AIエージェントについて詳しくは、ブログ記事「AIエージェントとは？」とApifyのエージェントをご覧ください。

Apify で独自の AI エージェントを構築して収益化することに興味がありますか? Apify プラットフォームで AI エージェントを作成、公開、収益化するためのステップバイステップ ガイドをご覧ください。

🔌 Apify の関連 MCP サーバーおよびクライアント

このサーバーは標準入出力（stdio）を介して動作し、AIエージェントへの直接的な接続を提供します。Apifyは他にもMCP関連ツールを提供しています。

サーバーオプション

• 🖥️ このMCPサーバー– Claude Desktopと直接統合するためのローカルstdioベースのサーバー
• 🌐 SSE経由のRAG Webブラウザアクター- ローカルサーバーを実行せずに、サーバー送信イベントを介してRAG Webブラウザに直接アクセスします
• 🇦 MCP サーバーアクター– AI エージェントに 4,000 を超える特殊なApify アクターへのアクセスを提供する MCP サーバー

クライアントオプション

• 💬テスターMCPクライアント– SSEベースのMCPサーバーと対話するためのユーザーフレンドリーなUI

🛠️ 構成

前提条件

• MacOSまたはWindows
• Claude Desktopの最新バージョン（または別のMCPクライアント）がインストールされている必要があります
• Node.js (v18以上)
• Apify API トークン( APIFY_TOKEN )

インストール

ローカル マシンにサーバーをセットアップして実行するには、次の手順に従います。まず、次のコマンドを使用してリポジトリのクローンを作成します。

プロジェクト ディレクトリに移動し、必要な依存関係をインストールします。

サーバーを実行する前に、プロジェクトをビルドする必要があります。

クロードデスクトップ

Claude Desktop が MCP サーバーを認識するように設定します。

1. Claude Desktop の構成を開き、次のファイルを編集します。
   • macOSの場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   "mcpServers": { "rag-web-browser": { "command": "npx", "args": [ "@apify/mcp-server-rag-web-browser" ], "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-api-token" } } }
2. Claudeデスクトップを再起動します
   • Claude Desktop を完全に終了します (最小化または閉じられているだけではないことを確認します)。
   • Claude Desktop を再起動します。
   • サーバーが接続されていることを確認するには、🔌 アイコンを探します。
3. 例Claude に次のような Web 検索の実行を依頼できます。
   What is an MCP server and how can it be used? What is an LLM, and what are the recent news updates? Find and analyze recent research papers about LLMs.

MCP Inspectorを使用してサーバーをデバッグする

👷🏼 開発

ローカルクライアント（stdio）

サーバーをローカルでテストするには、 example_client_stdio.tsを使用できます。

スクリプトは MCP サーバーを起動し、利用可能なツールを取得して、クエリを使用してsearchツールを呼び出します。

直接API呼び出し

RAG Web ブラウザ アクターを直接呼び出すことをテストするには:

デバッグ

MCPサーバーは標準入出力（stdio）を介して動作するため、デバッグが困難になる場合があります。最適なデバッグ環境を得るには、 MCP Inspectorを使用してください。

mcp-server-rag-web-browser パッケージをビルドします。

次のコマンドを使用して、 npm経由で MCP Inspector を起動できます。

起動すると、ブラウザでアクセスしてデバッグを開始できる URL がインスペクタに表示されます。