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AgentQL MCP Server

by tinyfish-io
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TypeScript
Remote

AgentQL MCP サーバー

これは、 AgentQLのデータ抽出機能を統合するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーです。

特徴

ツール

  • extract-web-data - 実際のデータと抽出するフィールドの説明として「プロンプト」を使用して、指定された「url」から構造化データを抽出します。

Related MCP server: Fetcher MCP

インストール

AgentQL MCP サーバーを使用して Web ページからデータを抽出するには、npm 経由でインストールし、 Dev Portalから API キーを取得し、MCP をサポートするお気に入りのアプリで構成する必要があります。

パッケージをインストールする

npm install -g agentql-mcp

クロードを設定する

  • ⌘ + ,で Claude デスクトップ設定を開きます (Claude アカウント設定と混同しないでください)

  • 開発者サイドバーセクションに移動

  • **「設定の編集」**をクリックし、 claude_desktop_config.jsonファイルを開きます。

  • 設定ファイルのmcpServers辞書内にagentqlサーバーを追加します。

  • アプリを再起動してください

{
  "mcpServers": {
    "agentql": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentql-mcp"],
      "env": {
        "AGENTQL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude での MCP 構成の詳細については、ここを参照してください。

カーソルの設定

  • カーソル設定を開く

  • MCP > MCPサーバーへ移動

  • + 新しいMCPサーバーを追加をクリックします

  • 以下を入力してください:

    • 名前: 「agentql」（またはお好みの名前）

    • タイプ:「コマンド」

    • コマンド: env AGENTQL_API_KEY=YOUR_API_KEY npx -y agentql-mcp

Cursor での MCP 構成の詳細については、ここを参照してください。

Windsurfの設定

  • Open Windsurf: MCP 構成パネル

  • カスタムサーバーの追加+をクリック

  • あるいは、 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonを直接開くこともできます。

  • 設定ファイルのmcpServers辞書内にagentqlサーバーを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "agentql": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "agentql-mcp"],
      "env": {
        "AGENTQL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Windsurf での MCP 構成の詳細については、ここを参照してください。

MCP統合の検証

エージェントに、Webからデータを抽出するタスクを割り当てます。例:

Extract the list of videos from the page https://www.youtube.com/results?search_query=agentql, every video should have a title, an author name, a number of views and a url to the video. Make sure to exclude ads items. Format this as a markdown table.

[!TIP] AgentQL を使用する代わりに、エージェントが URL を開いたり Web からコンテンツを読み込んだりできないというエラーを表示する場合は、「ツールを使用する」または「agentql ツールを使用する」ヒントを追加してみてください。

発達

依存関係をインストールします:

npm install

サーバーを構築します。

npm run build

自動リビルドを使用した開発の場合:

npm run watch

開発バージョンを試してみたい場合は、デフォルトの設定の代わりに次の設定を使用できます。

{
  "mcpServers": {
    "agentql": {
      "command": "/path/to/agentql-mcp/dist/index.js",
      "env": {
        "AGENTQL_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

[!NOTE] Claude が 2 つの類似したサーバーを混同しないように、デフォルトの AgentQL MCP サーバー構成を忘れずに削除してください。

デバッグ

MCPサーバーはstdio経由で通信するため、デバッグが困難になる場合があります。パッケージスクリプトとして提供されているMCP Inspectorの使用をお勧めします。

npm run inspector

インスペクターは、ブラウザでデバッグ ツールにアクセスするための URL を提供します。

Available Tools

1 tool
extract-web-dataA

Extracts structured data as JSON from a web page given a URL using a Natural Language description of the data.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
urlYesThe URL of the public webpage to extract data from
promptYesNatural Language description of the data to extract from the page

TDQS

A3.7/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations provided, so description carries full burden. Describes core function but omits important behavioral traits like rate limits, authentication requirements, handling of dynamic content, or error scenarios.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Single concise sentence that is front-loaded and contains only essential information. No wasted words.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Mentions output format (JSON) but lacks details on return structure, error handling, or limitations like URL restrictions or page complexity. Adequate for a simple tool but incomplete for production use.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100% with clear parameter descriptions. The description reinforces the 'prompt' parameter's nature but adds no new meaning beyond what the schema provides.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Clearly states verb (Extracts), resource (structured data as JSON from web page), and method (Natural Language description). Specific and unambiguous.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Implicitly indicates use when needing structured data from a URL via NL description. No siblings to differentiate, but lacks explicit when-not-to-use or alternative methods.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool update
    • Addedextract-web-data
  2. 1 tool updatev1.0.0
    • Removedextract-web-data
  3. 1 tool update
    • First observedextract-web-data
Deploy Server
Context Every Agent Can ShareAgents share what they learn, hand off work, and keep it when you switch models. Start with 5 GB free.fulcradynamics.comAd

TDQS

A3.6/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no risk of confusion between tools, so disambiguation is perfect.

Naming Consistency5/5

The single tool name 'extract-web-data' follows a clear verb_noun pattern, and consistency is trivially maintained.

Tool Count2/5

A single tool is too few for a web scraping server, which typically requires tools for different actions (e.g., listing, configuring) or handling multiple extraction strategies.

Completeness2/5

The server only provides extraction via natural language, missing common features like pagination, multiple output formats, or error handling, leaving significant gaps for agents.

Maintenance

ActivityActive
ResponsivenessUnresponsive

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • MCP Server Firecrawl

    Msparihar
    A
    license
    C
    quality
    D
    maintenance
    A server that provides web scraping and intelligent content searching capabilities using the Firecrawl API, enabling AI agents to extract structured data from websites and perform content searches.
    5
    3
    MIT

  • Fetcher MCP

    everford
    -
    license
    C
    quality
    Not graded
    maintenance
    A server that allows fetching web page content using Playwright headless browser with AI-powered capabilities for efficient information extraction.
    2
    4,375 npm
    7
    -

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