Polygon x402 AI Data Agent
⚡ x402-cleanweb-agent
どんな雑然としたWebページ、YouTube動画、PDF論文も、Polygon上で純粋でLLM対応のクリーンなMarkdownに変換します。
サインアップ不要。サブスクリプション不要。自律型AIエージェントのための真のマシン間HTTP 402マイクロペイメント。
💡 x402-cleanweb-agentを使う理由
従来のWebスクレイピングやデータ抽出APIは、高額な月額49ドルのサブスクリプションと複雑なAPIキー管理を強制します。
x402-cleanweb-agentは、自律型AIエージェント、スクレイパー、開発者向けにこの問題を解決します:
❌ 月額サブスクリプション不要:クエリした分だけ支払います(1回あたり0.005〜0.05 USDC)。
❌ サインアップやAPIキー不要:ネイティブなHTTP 402 Payment Requiredマシン間プロトコル。
🤖 人間不要のAIエージェント対応:暗号通貨ウォレットを持つAIエージェントが24時間365日自律的にデータを購入できます。
⚡ 1秒未満の速度:広告、トラッキングスクリプト、ノイズを除去し、純粋で構造化されたMarkdownを返します。
🪙 超低ガス料金:Polygon PoSを採用(ネットワークガスは0.005ドル未満)。
📊 トークン節約エンジン:生データとクリーン化後のトークン削減率(平均60〜85%削減)と推定LLMプロンプトコスト削減額($)を計算します。
Related MCP server: ToolSnap MCP
🚀 ライブデモとサービスエンドポイント
🌐 Web3 DApp UI:https://x402-cleanweb-agent.onrender.com
📚 Swagger APIドキュメント:https://x402-cleanweb-agent.onrender.com/docs
📂 GitHubリポジトリ:https://github.com/nohosa001-pixel/x402-cleanweb-agent
サービス | エンドポイント | 料金 | 出力と説明 |
🌐 Clean Web |
| 0.01 USDC | 広告・ノイズ除去 + AI対応Markdown + トークン節約分析 |
🎬 YouTube Transcript |
| 0.02 USDC | タイムスタンプ付きの完全な動画トランスクリプトをMarkdown形式で |
📑 PDF Paper & Report |
| 0.05 USDC | arXiv論文や決算レポートを構造化Markdownに変換 |
📝 Pure Plain Text |
| 0.005 USDC | 高速ベクトルインデックス用の超軽量な生テキスト抽出 |
🤖 人間不要の自律型AIエージェント統合(Python SDK)
Polygonウォレット(秘密鍵)を持つAIエージェントは、人間の介入ゼロで支払いとデータ抽出を自律的に処理できます:
from autonomous_agent_client import AutonomousX402Agent
# 1. Initialize Autonomous Agent with Polygon Wallet
agent = AutonomousX402Agent(private_key="0xYOUR_AGENT_PRIVATE_KEY")
# 2. Autonomous Clean Web Extraction (0.01 USDC)
result = agent.clean_web("https://example.com/article")
print("AI-Ready Markdown:\n", result["markdown_content"])
print("Token Savings:", result["token_analytics"]["token_savings_percentage"])
# 3. Autonomous YouTube Transcript Extraction (0.02 USDC)
yt_result = agent.clean_youtube("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")
print("YouTube Transcripts:\n", yt_result["markdown_transcript"])
# 4. Autonomous PDF Paper Extraction (0.05 USDC)
pdf_result = agent.clean_pdf("https://arxiv.org/pdf/2301.00001.pdf")
print("PDF Paper Markdown:\n", pdf_result["markdown_content"])🛠️ 仕組み(M2Mアーキテクチャ)
sequenceDiagram
autonumber
actor Agent as Autonomous AI Agent
participant Server as x402 Gateway (FastAPI)
participant Polygon as Polygon Mainnet (Bor RPC)
participant Scraper as AI Data Cleaning Engine
Agent->>Server: GET /api/v1/clean-web?url=https://example.com
Note over Server: Check X-Payment-Tx header
Server-->>Agent: 402 Payment Required (Chain ID: 137, Recipient, Amount)
Agent->>Polygon: Send USDC Transfer (e.g. 0.01 USDC)
Polygon-->>Agent: Return Tx Hash (0xabc...123)
Agent->>Server: GET /api/v1/clean-web?url=... with Header [X-Payment-Tx: 0xabc...123]
Server->>Polygon: Verify Receipt, Event Logs, Recipient & Nonce
Polygon-->>Server: Tx Confirmed (Status: 1)
Server->>Scraper: Sanitize and Structure to Clean Markdown
Scraper-->>Server: Return Clean Markdown + Token Analytics
Server-->>Agent: 200 OK (Clean Markdown & Analytics JSON)⚡ cURLクイックスタート
# Step 1: Query without payment to inspect 402 payment requirements
curl -i -X GET "https://x402-cleanweb-agent.onrender.com/api/v1/clean-web?url=https://example.com"
# Step 2: After sending USDC on Polygon, query with transaction hash
curl -X GET "https://x402-cleanweb-agent.onrender.com/api/v1/clean-web?url=https://example.com" \
-H "X-Payment-Tx: 0x<YOUR_POLYGON_TX_HASH>"サンプルレスポンス
{
"status": "success",
"service": "clean-web",
"source_url": "https://example.com",
"title": "Example Domain",
"markdown_content": "# Example Domain\n\nThis domain is for use in illustrative examples...",
"token_analytics": {
"raw_html_estimated_tokens": 1250,
"clean_markdown_estimated_tokens": 280,
"tokens_saved": 970,
"token_savings_percentage": "77.6%",
"estimated_llm_cost_saved_usd": "$0.0029"
},
"processing_time_seconds": 0.38
}🔌 Model Context Protocol(MCP)セットアップ
オプション1:1クリック自動インストーラー(推奨)
JSONファイルを編集せずにClaude DesktopとCursorを自動設定します:
# Windows
install_mcp.bat
# macOS / Linux
python install_mcp.pyオプション2:uvxで実行(インストール不要)
claude_desktop_config.jsonまたはCursorに直接追加:
{
"mcpServers": {
"polygon-x402-cleanweb": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/nohosa001-pixel/x402-cleanweb-agent", "x402-agent"]
}
}
}オプション3:手動ローカル設定
{
"mcpServers": {
"polygon-x402-cleanweb": {
"command": "python",
"args": ["-u", "/absolute/path/to/x402-micro-agent/mcp_server.py"],
"env": {
"PYTHONUNBUFFERED": "1",
"POLYGON_RPC_URL": "https://polygon-bor-rpc.publicnode.com",
"SERVER_WALLET_ADDRESS": "0x255F9991233f86B29dB847c8d5b8CB9915e80dCf",
"USDC_CONTRACT_ADDRESS": "0x3c499c542cEF5E3811e1192ce70d8cC03d5c3359"
}
}
}
}公開されているMCPツール
get_payment_info():料金階層と受取人アドレスを取得します。fetch_clean_markdown(url, payment_tx_hash):Clean Webスクレイパー(0.01 USDC)。fetch_youtube_transcript(url, language, payment_tx_hash):YouTubeトランスクリプト抽出(0.02 USDC)。fetch_pdf_markdown(url, payment_tx_hash):PDF研究論文コンバーター(0.05 USDC)。fetch_plain_text(url, payment_tx_hash):軽量テキストスクレイパー(0.005 USDC)。
🛠️ ローカル開発と実行
# 1. Clone repository
git clone https://github.com/nohosa001-pixel/x402-cleanweb-agent.git
cd x402-cleanweb-agent
# 2. Setup virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
# 3. Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# 4. Start local server
python main.py
# Server running at: http://localhost:8000📜 オンチェーンコントラクトとネットワーク詳細
ネットワーク:Polygon Mainnet(チェーンID:
137)トークンコントラクト(USDC):
0x3c499c542cEF5E3811e1192ce70d8cC03d5c3359受取人トレジャリー:
0x255F9991233f86B29dB847c8d5b8CB9915e80dCf
🤝 コントリビューションとライセンス
コントリビューションと提案を歓迎します!
GitHubでissueやプルリクエストを遠慮なく開いてください:https://github.com/nohosa001-pixel/x402-cleanweb-agent/issues
MITライセンスの下で配布されています。
Maintenance
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