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。
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?
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。
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。
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。