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qualityEmpowers AI agents to perform web browsing, automation, and scraping tasks with minimal supervision using natural language instructions and Selenium.
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Apache 2.0
WebScraping.AI MCPサーバー
Web データ抽出機能のためにWebScraping.AIと統合するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー実装。
特徴
ウェブページの内容に関する質問への回答
ウェブページからの構造化データ抽出
JavaScript レンダリングによる HTML コンテンツの取得
ウェブページからのプレーンテキスト抽出
CSSセレクタベースのコンテンツ抽出
国を選択できる複数のプロキシタイプ（データセンター、住宅）
ヘッドレス Chrome/Chromium を使用した JavaScript レンダリング
レート制限による同時リクエスト管理
対象ページでのカスタム JavaScript 実行
デバイスエミュレーション（デスクトップ、モバイル、タブレット）
アカウント使用状況の監視
インストール
npxで実行
env WEBSCRAPING_AI_API_KEY=your_api_key npx -y webscraping-ai-mcp
手動インストール
# Clone the repository
git clone https://github.com/webscraping-ai/webscraping-ai-mcp-server.git
cd webscraping-ai-mcp-server
# Install dependencies
npm install
# Run
npm start
カーソルでの設定
注: カーソルバージョン 0.45.6 以上が必要です
WebScraping.AI MCP サーバーは、Cursor で 2 つの方法で構成できます。
プロジェクト固有の構成(チーム プロジェクトに推奨): プロジェクト ディレクトリに
.cursor/mcp.jsonファイルを作成します。{ "servers": { "webscraping-ai": { "type": "command", "command": "npx -y webscraping-ai-mcp", "env": { "WEBSCRAPING_AI_API_KEY": "your-api-key", "WEBSCRAPING_AI_CONCURRENCY_LIMIT": "5" } } } }グローバル構成(すべてのプロジェクトでの個人使用): 上記と同じ構成形式で、ホーム ディレクトリに
~/.cursor/mcp.jsonファイルを作成します。
Windows を使用していて問題が発生している場合は、コマンドとして
cmd /c "set WEBSCRAPING_AI_API_KEY=your-api-key && npx -y webscraping-ai-mcp"を使用してみてください。
この構成により、Web スクレイピング タスクに関連する場合に、WebScraping.AI ツールが Cursor の AI エージェントで自動的に使用できるようになります。
Claude Desktopで実行中
これをclaude_desktop_config.jsonに追加します:
{
"mcpServers": {
"mcp-server-webscraping-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "webscraping-ai-mcp"],
"env": {
"WEBSCRAPING_AI_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE",
"WEBSCRAPING_AI_CONCURRENCY_LIMIT": "5"
}
}
}
}
構成
環境変数
必須
WEBSCRAPING_AI_API_KEY: WebScraping.AI APIキーすべての操作に必要
WebScraping.AIからAPIキーを取得する
オプション構成
WEBSCRAPING_AI_CONCURRENCY_LIMIT: 同時リクエストの最大数（デフォルト:5）WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_PROXY_TYPE: 使用するプロキシの種類（デフォルト:residential）WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_JS_RENDERING: JavaScript レンダリングを有効/無効にする (デフォルト:true)WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_TIMEOUT: ウェブページの最大取得時間（ミリ秒）（デフォルト:15000、最大:30000）WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_JS_TIMEOUT: JavaScript レンダリングの最大時間（ミリ秒）（デフォルト:2000）
設定例
標準的な使用法:
# Required
export WEBSCRAPING_AI_API_KEY=your-api-key
# Optional - customize behavior (default values)
export WEBSCRAPING_AI_CONCURRENCY_LIMIT=5
export WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_PROXY_TYPE=residential # datacenter or residential
export WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_JS_RENDERING=true
export WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_TIMEOUT=15000
export WEBSCRAPING_AI_DEFAULT_JS_TIMEOUT=2000
利用可能なツール
1. 質問ツール ( webscraping_ai_question )
Web ページのコンテンツについて質問します。
{
"name": "webscraping_ai_question",
"arguments": {
"url": "https://example.com",
"question": "What is the main topic of this page?",
"timeout": 30000,
"js": true,
"js_timeout": 2000,
"wait_for": ".content-loaded",
"proxy": "datacenter",
"country": "us"
}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": "The main topic of this page is examples and documentation for HTML and web standards."
}
],
"isError": false
}
2. フィールドツール（ webscraping_ai_fields ）
指示に基づいて Web ページから構造化データを抽出します。
{
"name": "webscraping_ai_fields",
"arguments": {
"url": "https://example.com/product",
"fields": {
"title": "Extract the product title",
"price": "Extract the product price",
"description": "Extract the product description"
},
"js": true,
"timeout": 30000
}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"title": "Example Product",
"price": "$99.99",
"description": "This is an example product description."
}
}
],
"isError": false
}
3. HTMLツール（ webscraping_ai_html ）
JavaScript レンダリングを使用して Web ページの完全な HTML を取得します。
{
"name": "webscraping_ai_html",
"arguments": {
"url": "https://example.com",
"js": true,
"timeout": 30000,
"wait_for": "#content-loaded"
}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<html>...[full HTML content]...</html>"
}
],
"isError": false
}
4. テキストツール ( webscraping_ai_text )
Web ページから表示されているテキスト コンテンツを抽出します。
{
"name": "webscraping_ai_text",
"arguments": {
"url": "https://example.com",
"js": true,
"timeout": 30000
}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Example Domain\nThis domain is for use in illustrative examples in documents..."
}
],
"isError": false
}
5. 選択されたツール ( webscraping_ai_selected )
CSS セレクターを使用して特定の要素からコンテンツを抽出します。
{
"name": "webscraping_ai_selected",
"arguments": {
"url": "https://example.com",
"selector": "div.main-content",
"js": true,
"timeout": 30000
}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<div class=\"main-content\">This is the main content of the page.</div>"
}
],
"isError": false
}
6. 複数選択ツール ( webscraping_ai_selected_multiple )
CSS セレクターを使用して複数の要素からコンテンツを抽出します。
{
"name": "webscraping_ai_selected_multiple",
"arguments": {
"url": "https://example.com",
"selectors": ["div.header", "div.product-list", "div.footer"],
"js": true,
"timeout": 30000
}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": [
"<div class=\"header\">Header content</div>",
"<div class=\"product-list\">Product list content</div>",
"<div class=\"footer\">Footer content</div>"
]
}
],
"isError": false
}
7. アカウントツール（ webscraping_ai_account ）
WebScraping.AI アカウントに関する情報を取得します。
{
"name": "webscraping_ai_account",
"arguments": {}
}
応答例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"requests": 5000,
"remaining": 4500,
"limit": 10000,
"resets_at": "2023-12-31T23:59:59Z"
}
}
],
"isError": false
}
すべてのツールに共通するオプション
次のオプションは、すべてのスクレイピング ツールで使用できます。
timeout: ウェブページの最大取得時間（ミリ秒）（デフォルトは15000、最大値は30000）js: ヘッドレスブラウザを使用してページ上の JavaScript を実行します（デフォルトでは true）js_timeout: JavaScript レンダリングの最大時間（ミリ秒）（デフォルトは 2000）wait_for: ページコンテンツを返す前に待機する CSS セレクタproxy: プロキシの種類、データセンターまたは住宅（デフォルトは住宅）country: 使用するプロキシの国（デフォルトは米国）。サポートされている国: us、gb、de、it、fr、ca、es、ru、jp、kr、incustom_proxy: 「 http://user:password@host:port 」形式の独自のプロキシ URLdevice: デバイスエミュレーションの種類。サポートされる値: デスクトップ、モバイル、タブレットerror_on_404: 対象ページの 404 HTTP ステータスでエラーを返します (デフォルトでは false)error_on_redirect: 対象ページでのリダイレクト時にエラーを返す（デフォルトは false）js_script: 対象ページで実行するカスタム JavaScript コード
エラー処理
サーバーは堅牢なエラー処理を提供します。
一時的なエラーの自動再試行
バックオフによるレート制限の処理
詳細なエラーメッセージ
ネットワークの回復力
エラー応答の例:
{
"content": [
{
"type": "text",
"text": "API Error: 429 Too Many Requests"
}
],
"isError": true
}
LLMとの統合
このサーバーはモデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装しており、MCP対応のLLMプラットフォームと互換性があります。これらのツールをWebスクレイピングタスクに使用するようにLLMを設定できます。
例: MCP を使用した Claude の設定
const { Claude } = require('@anthropic-ai/sdk');
const { Client } = require('@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js');
const { StdioClientTransport } = require('@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js');
const claude = new Claude({
apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY
});
const transport = new StdioClientTransport({
command: 'npx',
args: ['-y', 'webscraping-ai-mcp'],
env: {
WEBSCRAPING_AI_API_KEY: 'your-api-key'
}
});
const client = new Client({
name: 'claude-client',
version: '1.0.0'
});
await client.connect(transport);
// Now you can use Claude with WebScraping.AI tools
const tools = await client.listTools();
const response = await claude.complete({
prompt: 'What is the main topic of example.com?',
tools: tools
});
発達
# Clone the repository
git clone https://github.com/webscraping-ai/webscraping-ai-mcp-server.git
cd webscraping-ai-mcp-server
# Install dependencies
npm install
# Run tests
npm test
# Add your .env file
cp .env.example .env
# Start the inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.js
貢献
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する
テストを実行:
npm testプルリクエストを送信する
ライセンス
MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照
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