Modellkontextprotokoll (mcp) Server für den Rag-Webbrowser-Akteur 🌐
Übersicht
Was ist der MCP-Server für den RAG-Webbrowser?
Der MCP-Server für den RAG-Webbrowser ist ein leistungsstarkes Tool, das entwickelt wurde, um die Funktionalität von Web-Scraping- und Automatisierungsaufgaben zu verbessern. Er dient als Backend-Server, der den Betrieb des RAG (Retrieval-Augmented Generation) Webbrowser-Actors erleichtert und es den Benutzern ermöglicht, effizient Webdaten zu sammeln und zu verarbeiten. Dieser Server ist besonders nützlich für Entwickler und Datenwissenschaftler, die eine robuste Lösung für die Extraktion und Manipulation von Webdaten benötigen.
Funktionen des MCP-Servers für den RAG-Webbrowser
- Nahtlose Integration: Der MCP-Server integriert sich mühelos in den RAG-Webbrowser und ermöglicht einen reibungslosen Betrieb und Datenabruf.
- Skalierbarkeit: Der Server ist so konzipiert, dass er mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten kann, und kann je nach Benutzerbedarf skalieren, was ihn für kleine und große Projekte geeignet macht.
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Der Server bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die die Konfiguration und Verwaltung von Web-Scraping-Aufgaben vereinfacht.
- Robuste Leistung: Mit optimierten Algorithmen sorgt der MCP-Server für eine schnelle und zuverlässige Datenverarbeitung, minimiert Ausfallzeiten und maximiert die Effizienz.
- Unterstützung für verschiedene Datenformate: Der Server kann unterschiedliche Datenformate verarbeiten, was ihn vielseitig für verschiedene Anwendungen in der Datenanalyse und Berichterstattung macht.
So verwenden Sie den MCP-Server für den RAG-Webbrowser
- Installation: Beginnen Sie mit der Installation des MCP-Servers auf Ihrem lokalen Computer oder Server. Befolgen Sie die Installationsanweisungen in der Dokumentation.
- Konfiguration: Konfigurieren Sie die Servereinstellungen entsprechend Ihren Projektanforderungen. Dazu gehört die Einrichtung von API-Schlüsseln, Datenformaten und anderen Präferenzen.
- Integration: Verbinden Sie den MCP-Server mit dem RAG-Webbrowser-Actor. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Datenabruf- und Verarbeitungsfunktionen zu aktivieren.
- Ausführung: Starten Sie den Server und führen Sie Ihre Web-Scraping-Aufgaben aus. Überwachen Sie die Leistung und passen Sie die Einstellungen nach Bedarf an, um die Ergebnisse zu optimieren.
- Datenverwaltung: Sobald die Daten gesammelt sind, verwenden Sie die Tools des Servers, um die Daten zu verwalten, zu analysieren und im gewünschten Format zu exportieren.
Häufig gestellte Fragen
F: Was ist der Hauptzweck des MCP-Servers für den RAG-Webbrowser?
A: Der MCP-Server wird hauptsächlich für Web-Scraping- und Automatisierungsaufgaben verwendet, die es den Benutzern ermöglichen, effizient Daten von verschiedenen Websites zu sammeln und zu verarbeiten.
F: Ist der MCP-Server für großangelegte Projekte geeignet?
A: Ja, der MCP-Server ist so konzipiert, dass er skalierbar ist, was ihn für kleine und großangelegte Projekte geeignet macht.
F: Kann ich die Servereinstellungen anpassen?
A: Absolut! Der MCP-Server ermöglicht eine umfassende Anpassung der Einstellungen, um spezifische Projektbedürfnisse zu erfüllen.
F: Welche Arten von Datenformaten unterstützt der Server?
A: Der MCP-Server unterstützt verschiedene Datenformate, einschließlich JSON, CSV und XML, was ihn vielseitig für unterschiedliche Anwendungen macht.
F: Wo finde ich weitere Informationen über den MCP-Server?
A: Für detailliertere Informationen können Sie die offizielle Apify-Dokumentation oder das GitHub-Repository für den MCP-Server besuchen.
Detail
Model Context Protocol (MCP) Server for the RAG Web Browser Actor 🌐
Implementation of an MCP server for the RAG Web Browser Actor. This Actor serves as a web browser for large language models (LLMs) and RAG pipelines, similar to a web search in ChatGPT.
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/sr8xzdi3yv"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/sr8xzdi3yv/badge" alt="mcp-server-rag-web-browser MCP server" /></a>
🎯 What does this MCP server do?
This server is specifically designed to provide fast responses to AI agents and LLMs, allowing them to interact with the web and extract information from web pages. It runs locally and communicates with the RAG Web Browser Actor in Standby mode, sending search queries and receiving extracted web content in response.
The RAG Web Browser Actor allows an AI assistant to:
- Perform web search, scrape the top N URLs from the results, and return their cleaned content as Markdown
- Fetch a single URL and return its content as Markdown
🧱 Components
Tools
- search: Query Google Search, scrape the top N URLs from the results, and returns their cleaned content as Markdown. Arguments:
query
(string, required): Search term or URLmaxResults
(number, optional): Maximum number of search results to scrape (default: 1)scrapingTool
(string, optional): Select a scraping tool for extracting web pages. Options: 'browser-playwright' or 'raw-http' (default: 'raw-http')outputFormats
(array, optional): Select one or more formats for the output. Options: 'text', 'markdown', 'html' (default: ['markdown'])requestTimeoutSecs
(number, optional): Maximum time in seconds for the request (default: 40)
🔄 What is the Model Context Protocol?
The Model Context Protocol (MCP) is a framework that enables AI applications, such as Claude Desktop, to connect seamlessly with external tools and data sources. For more details, visit the Model Context Protocol website or read the blog post What is MCP and why does it matter?.
🤖 How does the MCP Server integrate with AI Agents?
The MCP Server empowers AI Agents to perform web searches and browsing using the RAG Web Browser Actor. For a comprehensive understanding of AI Agents, check out our blog post: What are AI Agents? and explore Apify's Agents.
Interested in building and monetizing your own AI agent on Apify? Check out our step-by-step guide for creating, publishing, and monetizing AI agents on the Apify platform.
🔌 Related MCP servers and clients by Apify
This server operates over standard input/output (stdio), providing a straightforward connection to AI Agents. Apify offers several other MCP-related tools:
Server Options
- 🖥️ This MCP Server – A local stdio-based server for direct integration with Claude Desktop
- 🌐 RAG Web Browser Actor via SSE – Access the RAG Web Browser directly via Server-Sent Events without running a local server
- 🇦 MCP Server Actor – MCP Server that provides AI agents with access to over 4,000 specialized Apify Actors
Client Options
- 💬 Tester MCP Client – A user-friendly UI for interacting with any SSE-based MCP server
🛠️ Configuration
Prerequisites
- MacOS or Windows
- The latest version of Claude Desktop must be installed (or another MCP client)
- Node.js (v18 or higher)
- Apify API Token (
APIFY_TOKEN
)
Install
Follow the steps below to set up and run the server on your local machine: First, clone the repository using the following command:
git clone git@github.com:apify/mcp-server-rag-web-browser.git
Navigate to the project directory and install the required dependencies:
cd mcp-server-rag-web-browser
npm install
Before running the server, you need to build the project:
npm run build
Claude Desktop
Configure Claude Desktop to recognize the MCP server.
-
Open your Claude Desktop configuration and edit the following file:
- On macOS:
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- On Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
"mcpServers": { "rag-web-browser": { "command": "npx", "args": [ "@apify/mcp-server-rag-web-browser" ], "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-api-token" } } }
- On macOS:
-
Restart Claude Desktop
- Fully quit Claude Desktop (ensure it's not just minimized or closed).
- Restart Claude Desktop.
- Look for the 🔌 icon to confirm that the server is connected.
-
Examples
You can ask Claude to perform web searches, such as:
What is an MCP server and how can it be used? What is an LLM, and what are the recent news updates? Find and analyze recent research papers about LLMs.
Debug the server using the MCP Inspector
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @apify/mcp-server-rag-web-browser
👷🏼 Development
Local client (stdio)
To test the server locally, you can use example_client_stdio.ts
:
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_client_stdio.js
The script will start the MCP server, fetch available tools, and then call the search
tool with a query.
Direct API Call
To test calling the RAG Web Browser Actor directly:
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
node dist/example_call_web_browser.js
Debugging
Since MCP servers operate over standard input/output (stdio), debugging can be challenging. For the best debugging experience, use the MCP Inspector.
Build the mcp-server-rag-web-browser package:
npm run build
You can launch the MCP Inspector via npm
with this command:
export APIFY_TOKEN=your-apify-api-token
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
Upon launching, the Inspector will display a URL that you can access in your browser to begin debugging.
Serverkonfiguration
{
"mcpServers": {
"mcp-server-rag-web-browser": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/metorial/mcp-container--apify--mcp-server-rag-web-browser--mcp-server-rag-web-browser",
"npm run start"
],
"env": {
"APIFY_TOKEN": "apify-token"
}
}
}
}