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actors-mcp-server

Apify Actors 的模型上下文協定 (MCP) 伺服器實現,讓 AI 應用能夠使用任何 Apify Actor 作為工具執行資料提取、網路搜尋等任務

TypeScriptMITMCP
⭐ GitHubhttps://github.com/apify/actors-mcp-server
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Jul 28, 2026
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Apify Actors MCP 伺服器詳細介紹

項目概述

Apify Actors MCP 伺服器是一個基於模型上下文協定(Model Context Protocol, MCP)的伺服器實現,專門為 Apify 平台上的所有 Actor 提供統一的介面存取。該項目使 AI 應用和 AI 代理能夠通過標準化的協定與 Apify 的資料提取工具進行互動。

項目地址: https://github.com/apify/actors-mcp-server
主要用途: 將 Apify Store 中的 200 多個資料提取工具作為 AI 工具整合到各種 AI 應用中
支援平台: Claude Desktop、Visual Studio Code、LibreChat 等多種 MCP 客戶端

核心功能特性

🔧 雙重部署模式

  • MCP 伺服器 Actor: 作為 HTTP 伺服器運行在 Apify 平台上,通過伺服器發送事件 (SSE) 提供存取
  • 本地 Stdio 伺服器: 在本地機器上運行,通過標準輸入/輸出 (stdio) 與客戶端通信

🛠️ 豐富的工具整合

項目預設預配置了以下核心 Actor 工具:

  • Instagram 爬蟲 (apify/instagram-scraper): 提取 Instagram 帖子、個人資料、地點、照片和評論
  • RAG 網路瀏覽器 (apify/rag-web-browser): 網路搜尋、爬取頁面內容並返回結構化資料
  • Google Maps 聯絡方式提取器 (lukaskrivka/google-maps-with-contact-details): 提取 Google Maps 上的商家聯絡資訊

🔍 智能工具發現

  • get-actor-details: 檢索特定 Actor 的文檔、輸入模式和詳細資訊
  • discover-actors: 使用關鍵字搜尋相關 Actor 並返回詳細資訊
  • 動態工具管理: 支援運行時新增和移除 Actor 工具(需要客戶端支援)

🎯 多客戶端支援

支援以下 MCP 客戶端:

  • Claude Desktop: 通過 Stdio 傳輸協定
  • Visual Studio Code: 支援 Stdio 和 SSE 傳輸
  • LibreChat: 支援 Stdio 和 SSE 傳輸
  • Apify 測試客戶端: 完整的 SSE 支援和授權頭
  • 其他標準 MCP 客戶端

技術架構

協定支援

  • MCP (Model Context Protocol): 開放協定,實現 AI 應用與外部工具的安全可控互動
  • 傳輸方式:
    • Server-Sent Events (SSE) - 用於遠端 HTTP 伺服器
    • Standard Input/Output (Stdio) - 用於本地進程通信

輸入處理優化

  • 描述截斷: 限制在 500 字元以內提高相容性
  • 枚舉欄位優化: 合併長度限制在 200 字元內
  • 必填欄位標記: 明確標識必填參數
  • 嵌套屬性構建: 處理代理配置等複雜結構
  • 類型推斷: 自動推斷陣列項類型

使用場景示例

資料研究分析

"搜尋網路並總結 AI 代理的最新趨勢"
"查找並分析 The Rock 的 Instagram 個人資料"

商業資訊收集

"找出舊金山排名前 10 的最佳義大利餐廳"
"提取特定區域的 Google Maps 商家聯絡資訊"

內容創作支援

"提供使用模型上下文協定的分步指南和源 URL"
"分析 Facebook 頁面的最新帖子趨勢"

安裝配置

Claude Desktop 配置

{
  "mcpServers": {
    "actors-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@apify/actors-mcp-server"],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
      }
    }
  }
}

Visual Studio Code 配置

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "apify_token",
        "description": "Apify API Token",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "actors-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@apify/actors-mcp-server"],
        "env": {
          "APIFY_TOKEN": "${input:apify_token}"
        }
      }
    }
  }
}

自定義 Actor 配置

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y", "@apify/actors-mcp-server",
    "--actors", "lukaskrivka/google-maps-with-contact-details,apify/instagram-scraper"
  ],
  "env": {
    "APIFY_TOKEN": "your-apify-token"
  }
}

系統需求

基礎環境

  • Node.js: v18 或更高版本
  • 作業系統: macOS、Windows 或 Linux
  • Apify API Token: 用於存取 Apify 平台服務

客戶端要求

  • Claude Desktop 最新版本
  • Visual Studio Code(支援 MCP 擴展)
  • 或其他相容的 MCP 客戶端

性能限制

資源配置

  • 記憶體限制: 每個 Actor 限制 4GB 記憶體
  • 免費用戶: 總計 8GB 限制,需為 MCP 伺服器預留 128MB
  • 並發處理: 支援多個 Actor 同時運行

架構優化

  • 模式處理: JSON Schema 標準相容
  • 描述優化: 自動截斷和格式化
  • 錯誤處理: 完善的異常處理機制

開發調試

MCP 檢查器工具

export APIFY_TOKEN=your-apify-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/actors-mcp-server

示例客戶端

項目提供了完整的示例代碼:

  • Stdio 客戶端: examples/clientStdio.ts
  • SSE 客戶端: examples/clientSse.ts

項目總結

Apify Actors MCP 伺服器代表了 AI 應用工具整合的重要進步,它通過標準化的 MCP 協定將強大的資料提取能力帶給了各種 AI 應用。該項目的主要價值包括:

核心優勢

  1. 統一介面: 通過單一協定存取 200 多個專業資料提取工具
  2. 靈活部署: 支援雲端和本地兩種部署模式
  3. 廣泛相容: 與主流 AI 開發工具和平台整合
  4. 易於擴展: 支援動態新增和定制 Actor 工具

應用價值

  • 提升 AI 能力: 為 AI 應用提供即時資料獲取能力
  • 簡化整合: 標準化介面降低開發複雜度
  • 擴展可能: 開放的架構支援無限擴展
  • 企業就緒: 成熟的平台和完善的文檔支援

適用場景

  • AI 代理開發
  • 資料分析和研究
  • 內容創作和管理
  • 商業智能和市場研究
  • 自動化資料收集

這個項目為 AI 應用的資料獲取需求提供了一個強大、靈活且易於使用的解決方案,是現代 AI 工具棧中的重要組成部分。