Raccoon AI MCP サーバー

Raccoon AI の Model Context Protocol (MCP) サーバーは、LAM API を活用して Web 閲覧、データ抽出、複雑な Web タスクの自動化を可能にします。

これで何ができるでしょうか？

• ウェブサイトを検索して閲覧する

• フォームに入力し、UI要素を操作します

• 定義されたスキーマに基づいて構造化データを抽出する

• ウェブサイト全体で複数ステップのプロセスを処理

Related MCP server: Playwright MCP Server

前提条件

Raccoon LAM MCP サーバーを使用する前に、次のものが必要です。

• Python 3.8以上

• Claude Desktopまたは他の MCP 互換クライアント

• Raccoon AI の秘密鍵と Raccoon のパスコード

インストール

鍛冶屋を使う

npx -y @smithery/cli@latest install @raccoonaihq/raccoonai-mcp-server --client claude

出典

git clone https://github.com/raccoonaihq/raccoonai-mcp-server.git

cd raccoonai-mcp-server

uv pip install -e .

Claude Desktopで設定するには

mcp install src/raccoonai_mcp_server/server.py -v RACCOON_SECRET_KEY=<RACCOON_SECRET_KEY> -v RACCOON_PASSCODE=<RACCOON_PASSCODE>

<RACCOON_SECRET_KEY>と<RACCOON_PASSCODE>を実際の認証情報に置き換えてください。認証情報はここから確認できます。

例

Claude を使用してさまざまな Web タスクを実行できるプロンプトの例を次に示します。

1. Amazon.com から、評価の高いゲーミングキーボードの製品情報を抽出できますか?

2. 再生可能エネルギー技術に関する最新のニュース記事を見つけて要約します。

3. 最新の iPhone モデル 3 つを見つけて、スキーマで詳細を抽出します。

4. 詳細な検索を実行し、小規模言語モデルに関する詳細なレポートを生成します。

ドキュメント

詳細については、以下を参照してください。

• Raccoon LAM API ドキュメント

• モデルコンテキストプロトコルドキュメント