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MCP Server · 浏览器工具

Agent Scraper MCP

Agent Scraper MCP Server是一款专业的网页抓取工具,提供网页内容提取、结构化数据抓取、截图等功能,适用于AI代理和自动化任务。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
浏览器自动化结构化数据Python内容提取AI代理

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作者 / 组织
aparajithn
提供方
aparajithn

工具数量

6

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资源数量

0

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提示词数量

0

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3

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Agent Scraper MCP 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 6 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

浏览器工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -e ".[dev]"

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 6 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

代理刮刀MCP服务器

AI代理最受欢迎的实用程序 -通过MCP+REST API进行专业的网页抓取、屏幕截图和内容提取。

特性

🌐 清洁内容提取 --从任何网页提取可读文本/标记(如可读性)\ 🎯 结构化报废 --使用CSS选择器提取特定数据\ 📸 截图 --使用Playwright捕获整页或视口屏幕截图\ 🔗 链接提取 --使用可选的正则表达式过滤从页面获取所有链接\ 📋 元数据抽取 --提取标题、描述、Open Graph标签、favicon等\ 🔍 谷歌搜索 --搜索谷歌并以编程方式获取结果

快速开始

MCP配置

添加到MCP设置文件(cline_mcp_settings.json 或类似):

{
  "mcpServers": {
    "agent-scraper": {
      "url": "https://agent-scraper-mcp.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

REST API

基本URL: https://agent-scraper-mcp.onrender.com

废弃URL(干净内容)
curl -X POST https://agent-scraper-mcp.onrender.com/api/v1/scrape_url \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com/article",
    "format": "markdown"
  }'

答复:

{
  "success": true,
  "url": "https://example.com/article",
  "title": "Article Title",
  "content": "# Article Title\n\nClean markdown content...",
  "format": "markdown"
}
报废结构化数据
curl -X POST https://agent-scraper-mcp.onrender.com/api/v1/scrape_structured \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com/product",
    "selectors": {
      "title": "h1.product-title",
      "price": ".price",
      "reviews": ".review-text"
    }
  }'

答复:

{
  "success": true,
  "url": "https://example.com/product",
  "data": {
    "title": "Product Name",
    "price": "$29.99",
    "reviews": ["Great product!", "Worth the money"]
  }
}
屏幕截图URL
curl -X POST https://agent-scraper-mcp.onrender.com/api/v1/screenshot_url \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "width": 1280,
    "height": 720,
    "full_page": false
  }'

答复:

{
  "success": true,
  "url": "https://example.com",
  "image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
  "width": 1280,
  "height": 720,
  "full_page": false
}
提取链接
curl -X POST https://agent-scraper-mcp.onrender.com/api/v1/extract_links \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "filter": "https://example.com/blog/.*"
  }'
提取元数据
curl -X POST https://agent-scraper-mcp.onrender.com/api/v1/extract_meta \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com"}'
搜索谷歌
curl -X POST https://agent-scraper-mcp.onrender.com/api/v1/search_google \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "python web scraping",
    "num_results": 10
  }'

定价

免费层

  • 每个IP每天50个请求
  • 包括所有工具
  • 无需信用卡

付费层(HTTP 402支付)

免费等级用尽后:

  • 报废工具:$0.005/请求(scrape_url、scrape_structured、extract_links、extract_data、search_google)
  • 屏幕截图工具:0.01美元/请求(由于计算成本而增加)

使用加密钱包通过HTTP 402付款:

  • 钱包地址: 0x8E844a7De89d7CfBFe9B4453E65935A22F146aBB
  • 包含 X-Payment 带有付款证明的标题

工具参考

1. scrape_url

从任何网页中提取干净、可读的内容(如可读性)。

参数:

  • url (字符串,必填):要抓取的URL
  • format (字符串,可选):输出格式-- text, markdown,或 html (默认值: markdown)

退货: {success, url, title, content, format}

______________________________________________________________________

2. scrape_structured

使用CSS选择器提取特定数据。

参数:

  • url (字符串,必填):要抓取的URL
  • selectors (对象,必填):骰子 name → CSS selector

退货: {success, url, data}

选择器示例:

{
  "title": "h1.post-title",
  "author": ".author-name",
  "price": "span.price",
  "images": "img.product-image"
}

______________________________________________________________________

3. screenshot_url

捕获任何网页的屏幕截图。

参数:

  • url (字符串,必填):截图URL
  • width (int,可选):视口宽度(默认值:1280)
  • height (int,可选):视口高度(默认值:720)
  • full_page (bool,可选):捕获完整的可滚动页面(默认值:false)

退货: {success, url, image, width, height, full_page}

图像是base64编码的PNG。

______________________________________________________________________

4. extract_links

从网页中提取所有链接。

参数:

  • url (字符串,必填):要抓取的URL
  • filter (字符串,可选):用于过滤URL的正则表达式模式

退货: {success, url, links, count}

链接数组包含 {text, href} 物体。

______________________________________________________________________

5. extract_meta

从网页中提取元数据。

参数:

  • url (字符串,必填):要抓取的URL

退货: {success, url, meta}

元对象包括:

  • title:页面标题
  • description:元描述
  • canonical:规范URL
  • favicon:收藏夹URL
  • og:打开图形标记
  • twitter:推特卡标签

______________________________________________________________________

6. search_google

搜索谷歌并获得结果。

参数:

  • query (字符串,必填):搜索查询
  • num_results (int,可选):结果数(默认值:10)

退货: {success, query, results, count}

结果数组包含 {title, url, snippet} 物体。

______________________________________________________________________

发展

本地设置

# Clone repo
git clone https://github.com/aparajithn/agent-scraper-mcp.git
cd agent-scraper-mcp

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Install Playwright browsers
playwright install chromium --with-deps

# Run server
uvicorn src.main:app --reload --port 8080

测试MCP协议

# Initialize
curl -X POST http://localhost:8080/mcp -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test","version":"1.0.0"}}}'

# List tools
curl -X POST http://localhost:8080/mcp -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list","params":{}}'

# Call scrape_url
curl -X POST http://localhost:8080/mcp -d '{"jsonrpc":"2.0","id":3,"method":"tools/call","params":{"name":"scrape_url","arguments":{"url":"https://example.com","format":"markdown"}}}'

码头工人

# Build
docker build -t agent-scraper-mcp .

# Run
docker run -p 8080:8080 -e PUBLIC_HOST=localhost agent-scraper-mcp

部署

部署于 渲染 (免费等级):

  • 服务: agent-scraper-mcp
  • 运行时:Docker
  • 地区:俄亥俄州
  • 从GitHub自动部署: aparajithn/agent-scraper-mcp

环境变量:

  • PUBLIC_HOST: agent-scraper-mcp.onrender.com
  • X402_WALLET_ADDRESS: 0x8E844a7De89d7CfBFe9B4453E65935A22F146aBB

技术栈

  • Python 3.11 --现代async/await
  • 快速API -REST API框架
  • FastMCP --MCP协议实现(流式HTTP)
  • 剧作家 --屏幕截图的浏览器自动化
  • httpx --快速异步HTTP客户端
  • 美丽的Soup4 --HTML解析
  • 可读性lxml --内容提取(如Firefox阅读器视图)

许可证

MIT许可证——见 许可证 了解详情。

支持

______________________________________________________________________

由AI工程师为AI代理构建 🤖

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

网页抓取Python本地部署内容提取结构化数据自动化工具AI代理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

自动操作网页

打开页面、点击、填表,把浏览器动作交给模型执行。

抓结构化数据

把页面内容整理成表格或 JSON,省掉手工复制粘贴。

走一遍关键流程

按步骤检查页面是否正常,回归时少漏环节。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在浏览器工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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MCP.so

1SSE有3 个2026-05-17
Browser 738d52bc

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Playwright MCP Server

MCP.so

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Skyvern MCP

MCP World

0stdio有2 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Agent Scraper MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e ".[dev]",运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agent Scraper MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agent Scraper MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agent Scraper MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Agent Scraper MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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