Apify MCP Server
让 AI 助手发现并运行 Apify Actor，抓取网站和获取结构化数据。
服务器支持通过显式 tools 参数缩减暴露能力，工具带有 readOnlyHint 和 openWorldHint，并说明默认工具及自动注入行为，因此最小权限和外部影响得到较好处理；但默认配置仍包含可运行外部 Actor 的 call-actor 和网页浏览器，动态发现还可扩大实际能力。付费流程、预付金额、退款条件、外部 Actor 执行及结果存储步骤均有说明，但没有证据表明每次有成本或副作用的调用都会要求用户确认，direct x402 甚至可由客户端自动签署 1 美元交易。令牌通过环境变量或 Authorization 头传递，CI 会同时屏蔽原始及 URL 编码令牌，测试还会在错误输出前删除含明文令牌的 mcpc 包装；然而提供的材料没有完整的数据保留、日志脱敏或遥测字段说明。依赖版本和 CI 检查可见，但没有锁文件、漏洞扫描、SBOM 或依赖更新策略证据。可中止 Actor 运行，部分支付路径描述了未用余额退款，但没有通用事务回滚机制。仓库、包作者、问题地址和版权主体均有归属信息，不过发布者企业身份按题设仍未验证。
README、package.json、CI 和测试辅助代码在 Node 22 最低版本、包名、传输方式、工具配置、令牌要求及遥测测试默认值上高度一致；CI 对 Node 22、24、26 执行单元测试，并进行构建、类型检查、格式、lint、Docker 启动和 MCP 握手检查，因此静态自洽性充分。托管端点、本地 stdio、OAuth/API token、支付模式及多个客户端路径提升可用性，但运行仍依赖 Apify 服务、Actor、搜索后端、网络和凭据，测试代码也明确处理限流及外部 Actor 不可达。错误路径包含缺少令牌、缺少构建产物、缺少 jq、超时、协议失败、断言失败及具名 probe 等具体消息；扣分在于材料未展示产品所有工具面向最终用户的统一错误格式或完整故障指南。
材料明确覆盖托管 HTTPS、本地 stdio、桌面及网页客户端、编辑器、命令行、数据抓取、搜索、存储读取、运行管理和多种支付场景，并给出具体示例。工具表、默认集合、类别选择、单 Actor 最小配置、自动注入规则、只读和开放世界注解、支付限制以及尚未提供 resources 的边界说明很完整。触发精度受益于动态读取 Actor 输入模式、fetch-actor-details 前置建议及显式 tools 选择，但“LLM 自动选择工具和参数”的准确性没有静态保障，动态 Actor 的行为也取决于第三方定义。环境适配方面提供 URL、CLI、环境变量、OAuth、Bearer token、多个传输与客户端兼容说明，并明确 Node >=22 和固定 pnpm 版本，证据充分。
README 有目录、快速开始、客户端、支付、工具、配置、示例、故障排查、开发、隐私和贡献入口，信息架构清晰；托管连接、npx、本地参数、环境变量和 MCPB 安装路径均有说明。包名、二进制名、MCP 名称和工具名大体稳定，并提供 v1 到 v2 的兼容与退役别名说明；但 README 徽章仍引用旧的 actors-mcp-server 仓库路径，且明确警告默认工具未来可能变化。示例真实且覆盖搜索、Actor 发现和分页，但提供的截取内容中第三个示例不完整，FAQ/故障排查正文也未出现。已明确列出客户端差异、支付限制、无 resources、遗留 SSE 移除、临时 E2E 不稳定性和测试所有权，限制说明很强。MIT 元数据与完整 LICENSE.md 一致。package.json 有 0.14.4 版本，README 有迁移说明和 releases 路径，但没有提供完整 changelog 或发布策略。作者、版权、问题追踪和贡献入口表明维护路径，但题设说明发布者身份未经注册表验证，且材料没有具体维护人或响应承诺。
Actor 调用返回运行元数据、存储 ID、summary 和 nextStep，并明确指导随后用 get-dataset-items 获取可分页结果；输入和输出模式推断、工具详情及实际用例使结果具有较高可操作性。相较普通 MCP 包装器，它提供数千 Actor 的动态发现、模式驱动工具生成、运行与存储管理、文档搜索、多传输及无需传统账户的支付路径，边际价值明确。成本流程、免费发现、预付金额、退款期限和 Pay Per Event 限制有说明，但 Actor 价格可变，AGI 的当前条款被外置到另一份文档，Skyfire 最低预付 5 美元，且没有仓库内成本上限、调用前强制确认或成本估算证据，因此成本收益仅属充分但不全面。
主要能力声明能对应到工具清单、配置说明、包脚本、CI 作业和测试辅助实现，但“数千/8000+ Actors”、客户端测试状态和托管端最新功能等部分主张在所给文件中缺少逐项代码或测试追踪，因此未给满分。Node 支持范围、认证方式、传输、工具选择、遥测测试默认值和测试命令在 README、package.json、工作流及测试代码之间得到强交叉印证。事实与推断分离尤其清楚：临时 E2E 被反复标注为 AI 生成、未人工维护、不得作为事实或 CI 依据，并记录已知不稳定性；README 也区分当前默认、未来可能变化、已移除功能和外部单一事实来源。
- 默认工具集可运行访问开放网络的 Actor；生产环境应显式设置最小 tools 列表，并在调用前核验具体 Actor 的输入模式、定价、数据去向和副作用。
- direct x402 客户端可自动签署 1 美元预付款，Skyfire 最低预付 5 美元；材料未证明存在统一的逐次用户确认或仓库内预算上限。
- API token、钱包私钥和支付令牌属于高敏感凭据。虽然 CI 和测试展示了部分脱敏措施，但未提供完整的生产日志、遥测、保留和删除策略。
- 运行依赖 Apify 托管服务、第三方 Actor、搜索后端及网络；限流、外部不可达和 Actor 行为差异均可能影响结果。
- 临时 protocol_v1 E2E 测试明确为 AI 生成、未人工维护且不进入 CI，只能作为线索，不能视为产品行为的独立证明。
- 默认工具可能随版本变化，旧 SSE 已移除，生产配置应固定 tools 参数并在升级前核对迁移说明。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Apify MCP Server 把 Apify Store 中的 Actor 暴露为符合 Model Context Protocol 的工具，供 AI 助手搜索、配置和运行。它既提供支持 OAuth 或 Bearer Token 的托管 Streamable HTTP 端点 https://mcp.apify.com，也能通过 @apify/actors-mcp-server 在本地以 stdio 方式运行。默认配置包含 Actor 搜索与调用、Apify 文档检索以及 apify/rag-web-browser，并会按需注入运行状态、数据集读取、键值存储读取和终止运行等工具。Actor 调用首先返回运行元数据、存储 ID、summary 和 nextStep；实际结果需要再用 get-dataset-items 等存储工具读取。该服务器适合需要从社交媒体、搜索引擎、地图、电商或其他网站采集数据的 MCP 工作流，但任务执行仍依赖 Apify 平台及相应 Actor。
端到端流程通常从 search-actors 搜索 Apify Store 开始，再用 fetch-actor-details 读取目标 Actor 的输入模式、说明、定价和输出模式，最后通过 call-actor 或生成的 Actor 专用工具启动运行。服务器读取 Actor 的输入 schema，并据此创建 MCP 工具，使客户端知道应传入哪些参数。Actor 启动后返回 run metadata、datasetId 等存储标识、summary 和 nextStep，而不是直接返回全部数据；助手随后调用 get-dataset-items 分页获取结构化结果，或用 get-actor-run、get-actor-log、get-key-value-store-record 检查运行和存储。它还可以通过 search-apify-docs 和 fetch-apify-docs 检索 Apify 文档，并能用 abort-actor-run 终止仍在执行的任务。默认提供 apify/rag-web-browser，可搜索网页、抓取排名靠前的 URL 并返回其内容。
- 研究人员需要检索某个主题的最新网页内容时，可让 MCP 客户端调用 apify/rag-web-browser，抓取前若干结果后再进行总结。
- 销售或本地商业团队需要整理商家线索时，可先搜索合适的 Google Maps Actor，再提取餐厅名称、地址、评分、电话和网站。
- 社交媒体分析人员需要收集 Facebook 帖子或 Instagram 帖子、资料、地点、照片和评论时，可发现并运行对应的 Apify Actor。
- 数据工程人员需要处理大批量抓取结果时，可通过 datasetId 和 get-dataset-items 分页读取 Actor 输出，而不必把所有数据塞进一次工具响应。
- MCP 应用开发者需要动态扩展助手能力时，可使用 search-actors 和 fetch-actor-details，让助手在运行时发现新 Actor 及其输入模式。
- 运维或调试人员需要检查自动化任务时，可查询 Actor 运行详情和日志，读取关联存储，或终止仍在运行的任务。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 可动态搜索 Apify Store、读取 Actor 的输入和输出模式并将其加载为 MCP 工具，不必为每个抓取器手写固定集成。
- 同时提供托管 Streamable HTTP 与本地 stdio 两种交付方式；托管端点支持 OAuth，适合 Claude.ai、ChatGPT、Claude Code、VS Code 和 Cursor 等客户端。
- 覆盖运行、日志、数据集和键值存储等完整任务链路，并通过 get-dataset-items 支持过滤、分页读取结构化结果。
- tools 参数可按类别、单项工具或具体 Actor 精确限制暴露面，适合为生产环境建立稳定且较小的工具接口。
- 除 Apify Token 外，还记录了 AGI、直接 x402 和 Skyfire 三种代理支付路径，其中 AGI 可为任意 Actor 签发预付、限额 Token。
- 核心执行依赖 Apify API 和 Apify Actor；即使服务器以 stdio 本地运行，抓取任务也不是完全离线或独立于 Apify 平台。
- 本地 stdio 的功能少于托管服务：结构化 Actor 结果的输出模式推断等最新能力只在托管端点提供，租赁 Actor 也只能通过托管服务动态访问。
- Actor 调用不会在首个响应中返回数据集条目，客户端必须遵循 nextStep 再调用 get-dataset-items，增加一次或多次工具往返。
- 遥测默认启用，本地 stdio 还使用 Sentry；对数据治理敏感的采用者需要显式设置 telemetry-enabled=false 或 TELEMETRY_ENABLED=false。
- Actor schema 会被改写以适配 MCP 客户端，包括描述截断为 500 字符、枚举总长度限制为 2000 字符及数组类型推断，复杂 schema 可能丢失部分表达细节。
- 默认工具配置未来可能变化；生产部署必须显式指定 tools，否则接口集合存在升级漂移风险。
如何安装或部署这个 Agent？
推荐直接使用托管服务，无须安装服务器：在支持 MCP 的客户端中添加 Streamable HTTP URL https://mcp.apify.com，并通过 OAuth 登录；也可以在请求中加入 Authorization: Bearer <APIFY_TOKEN>。如需固定生产接口，应显式配置工具，例如 https://mcp.apify.com?tools=actors,docs,apify/rag-web-browser。
本地 stdio 方式需要 Node.js 22 或更高版本及 Apify API Token。将客户端的服务器命令设为 npx @apify/actors-mcp-server，并设置环境变量 APIFY_TOKEN。指定固定工具集时可运行：
APIFY_TOKEN="your-apify-token" npx @apify/actors-mcp-server --tools actors,docs,apify/rag-web-browser源码开发流程是创建包含 APIFY_TOKEN="your-apify-token" 的 .env，然后执行 pnpm run build。README 没有提供 pnpm 安装依赖的具体命令。
如何使用这个 Agent？
连接后，可先向 MCP 客户端提出“查找关于 autonomous AI agents 的最新新闻并总结”等请求；默认的 apify--rag-web-browser 会执行网页搜索和抓取。对于其他数据任务，助手应依次调用 search-actors、fetch-actor-details 和 call-actor：先发现合适的 Actor，确认其输入 schema，再传入相应参数。以默认 Actor 为例，输入可以是 {"query":"restaurants in San Francisco","maxResults":3}。call-actor 不会直接返回全部数据；应读取响应中的 datasetId 和 nextStep，再调用 get-dataset-items 获取结果及后续分页。若只需一个 Actor，可将服务配置为 https://mcp.apify.com?tools=apify/my-actor，或运行 npx @apify/actors-mcp-server --tools apify/my-actor。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
托管端点 https://mcp.apify.com 是推荐方案：支持 OAuth、最新特性、动态访问租赁 Actor，并采用 Streamable HTTP；本地 stdio 更适合桌面客户端和命令行集成，但功能边界更窄。旧的 /sse 端点已移除，迁移时必须删除 URL 中的 /sse。支付方面，AGI 是文档推荐的新集成方式，可为任意 Actor 生成预付、限额 Apify Token；直接 x402 使用 Base 上的 USDC，Skyfire 使用 PAY Token，但后两者仅限 Pay Per Event Actor、不支持 Standby Actor。