Apify Mcpc

apify mcpc插件

目录

• 它做什么
• 先决条件
• 安装
• 技能
• 用例
• 技能工作流程
• 可用的mcpc工具
• 连接模式
• 成本跟踪
• 用户代理跟踪
• 插件结构
• 特性
• 测试
• 许可证

它做什么

• 在Apify Store中搜索任何抓取/自动化任务的正确Actor
• 按统计数据、评级和维护状态比较演员
• 读取输入模式以构建正确的Actor输入
• 运行Actor并检索结构化结果（与简历同步或异步）
• 通过PostToolUse挂钩自动跟踪运行成本→ ~/.apify-costs.log
• 涵盖8个具有特定领域指导的营销情报用例，以及多参与者工作流模式

先决条件

• mcpc命令行界面: npm install -g @apify/mcpc
• 使用OAuth指定帐户： mcpc mcp.apify.com login

安装

来自市场

# 1. Add the marketplace (once)
claude plugin marketplace add chocholous/apify-mcpc

# 2. Install the plugin
claude plugin install apify-mcpc@apify-mcpc

# 3. Verify
claude plugin list

本地开发

claude --plugin-dir .

技能

此插件提供两个斜线命令：

用例

该插件包括8个用例文件，其中包含建议的actor、搜索关键字和gotchas，以及一个多参与者工作流模式参考：

用例文件中的Actor表是 建议，非封闭列表。代理始终在Apify Store中搜索最新选项。

技能工作流程

该技能强制执行7步工作流程，并带有强制关卡，以防止在错误的Actor运行上浪费金钱：

1. 搜索 --查找候选演员（始终至少进行2次搜索：宽搜索然后窄搜索）
2. 获取详细信息 --阅读README、输入模式、统计数据、评级
3. 构建输入 --将模式与README交叉引用以获得正确的值
4. 验证 --挑战关于标识符的假设，对照目标服务进行验证
5. 跑 --执行Actor（当不确定时，首先以限制=1进行测试运行）
6. 验证 --展示前的健康检查结果（零结果=输入错误，而不是“无数据”）
7. 获取结果 --通过字段选择和分页获取完整数据集

两个强制门在运行前停止代理：

• 步骤2之后：向用户显示演员选择+计划输入，等待确认
• 步骤4之后：如果猜测到任何输入值，请在运行前告诉用户

代理首先确定范围-- 仅限文档 （爬行/平台问题）， 仅查找 （不运行的演员比较），或 满管道 （数据提取）——避免不必要的Actor搜索或运行。

可用的mcpc工具

连接模式

• 完整模式 (@apify)--需要OAuth(mcpc mcp.apify.com login)，提供包括Actor执行在内的所有工具
• 仅文档模式 (@apify-docs)--无需身份验证，只需搜索和获取文档

必备检查脚本(check_apify.sh)在技能开始之前，验证两个会话是否都处于活动状态。

成本跟踪

A PostToolUse钩子在每次 call-actor --json 运行并附加到 ~/.apify-costs.log:

2026-02-27T21:00:00Z    actor=apify/instagram-post-scraper    usd=0.0042

用以下内容覆盖日志路径 APIFY_COST_LOG=/path/to/file。使用查看日志和会话总数 /apify-status.

用户代理跟踪

所有mcpc呼叫都包括 -H "User-Agent: apify-agent-skills/apify-mcpc-/" Apify使用情况分析的标头，镜像 User-Agent 其他Apify代理技能使用的模式 run_actor.js 脚本。版本从以下位置读取 plugin.json 在运行时。

插件结构

apify-mcpc/
├── .claude-plugin/
│   ├── plugin.json              # Plugin manifest (hooks, version, allowed-tools)
│   └── marketplace.json         # Marketplace manifest
├── scripts/
│   └── track-cost.sh            # PostToolUse hook — logs call-actor costs
├── skills/
│   ├── apify-mcpc/
│   │   ├── SKILL.md             # Main skill (7-step workflow, mcpc reference)
│   │   ├── scripts/
│   │   │   └── check_apify.sh   # Prerequisite check (mcpc version + sessions)
│   │   └── references/
│   │       ├── issue-reporting.md
│   │       └── use-cases/
│   │           ├── audience-analysis.md
│   │           ├── brand-monitoring.md
│   │           ├── competitor-intelligence.md
│   │           ├── content-analytics.md
│   │           ├── influencer-discovery.md
│   │           ├── lead-generation.md
│   │           ├── market-research.md
│   │           ├── trend-analysis.md
│   │           └── multi-actor-workflows.md
│   └── apify-status/
│       └── SKILL.md             # /apify-status command (sessions + cost log)
├── tests/
│   ├── conftest.py              # Shared fixtures, spy mcpc, run_claude helper
│   ├── test_hook.py             # Unit tests for track-cost.sh (5)
│   ├── test_install.py          # Install/uninstall tests (2)
│   ├── test_integration.py      # Spy mcpc integration tests (11)
│   └── test_skills.py           # E2E skill tests via claude -p (5)
├── LICENSE                      # Apache 2.0
└── README.md

特性

• 动态上下文: !command 注入在技能加载时预取mcpc版本、活动会话和CLI帮助
• 允许使用的工具：预先批准 Bash(mcpc *), Bash(jq *), Read, Grep, Glob 实现无摩擦的工作流程
• 渐进式披露：SKILL.md保持在500行以下；按需加载用例详细信息
• 工作流程检查表：7步查找→ 理解→ 验证→ Run → 验证过程
• 成本跟踪：PostTool使用钩子记录每个 call-actor --json 成本 ~/.apify-costs.log
• 异步恢复：保存 runId 立即适用于长期演员；简历与 get-actor-run 会话重置后
• 会话概述: /apify-status 命令显示活动mcpc会话和成本总计

测试

# Run all 23 tests (requires plugin installed from marketplace)
CLAUDECODE= pytest tests/ -v

测试使用间谍mcpc二进制文件，该文件记录对日志文件的所有调用，并返回预设的JSON响应——不需要真正的Apify帐户。

许可证