Raccoon AI MCP Server

Official
by raccoonaihq

Raccoon AI MCP 服务器

Raccoon AI 的模型上下文协议 (MCP) 服务器可以利用 LAM API 进行网页浏览、数据提取和复杂的网页任务自动化。

你能用它做什么?

  • 搜索和浏览网站
  • 填写表单并导航 UI 元素
  • 根据定义的模式提取结构化数据
  • 处理跨网站的多步骤流程

先决条件

在使用 Raccoon LAM MCP 服务器之前,您需要:

  • Python 3.8 或更高版本
  • Claude Desktop或其他与 MCP 兼容的客户端
  • Raccoon AI 密钥和您的 Raccoon 密码

安装

使用 Smithery

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

从源头

git clone https://github.com/raccoonaihq/raccoonai-mcp-server.git
cd raccoonai-mcp-server
uv pip install -e .
在 Claude Desktop 中配置
mcp install src/raccoonai_mcp_server/server.py -v RACCOON_SECRET_KEY=<RACCOON_SECRET_KEY> -v RACCOON_PASSCODE=<RACCOON_PASSCODE>

<RACCOON_SECRET_KEY><RACCOON_PASSCODE>替换为你的实际凭证。你可以在这里找到它们。

示例

以下是一些可与 Claude 一起使用来执行各种网络任务的示例提示:

  1. 您能从 Amazon.com 提取最受好评的游戏键盘的产品信息吗?
  2. 查找并总结有关可再生能源技术的最新新闻文章。
  3. 查找 3 款最新的 iPhone 型号并提取模式中的详细信息。
  4. 进行深入搜索并生成有关小型语言模型的详细报告。

文档

有关详细信息,请参阅:

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

模型上下文协议服务器,通过 Raccoon AI 的 LAM API 实现网页浏览、数据提取和复杂的网页任务自动化。

  1. 你能用它做什么?
    1. 先决条件
      1. 安装
        1. 使用 Smithery
        2. 从源头
      2. 示例
        1. 文档

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            MIT License
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          ID: 337ig0fpd1