Que pouvez-vous faire avec Scrapezy ?
extract_structured_data- Extract structured data from a website
Installation
Les étapes d'installation sont dans la documentation ci-dessous. Documentation
Documentation
Tirée du README du projet sur GitHub, actualisée chaque semaine. Les liens ouvrent GitHub.
@scrapezy/mcp MCP Server
A Model Context Protocol server for Scrapezy that enables AI models to extract structured data from websites.
Features
Tools
extract_structured_data- Extract structured data from a website- Takes URL and prompt as required parameters
- Returns structured data extracted from the website based on the prompt
- The prompt should clearly describe what data to extract from the website
Installation
Installing via Smithery
To install Scrapezy MCP Server for Claude Desktop automatically via Smithery:
npx -y @smithery/cli install @Scrapezy/mcp --client claude
Manual Installation
npm install -g @scrapezy/mcp
Usage
API Key Setup
There are two ways to provide your Scrapezy API key:
- Environment Variable:
export SCRAPEZY_API_KEY=your_api_key npx @scrapezy/mcp - Command-line Argument:
npx @scrapezy/mcp --api-key=your_api_key
To use with Claude Desktop, add the server config:
On MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"scrapezy": {
"command": "npx @scrapezy/mcp --api-key=your_api_key"
}
}
}
Example Usage in Claude
You can use this tool in Claude with prompts like:
Please extract product information from this page: https://example.com/product
Extract the product name, price, description, and available colors.
Claude will use the MCP server to extract the requested structured data from the website.
Debugging
Since MCP servers communicate over stdio, debugging can be challenging. We recommend using the MCP Inspector, which is available as a package script:
npm run inspector
The Inspector will provide a URL to access debugging tools in your browser.
License
MIT
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Scrapezy ?
Turn websites into datasets with Scrapezy
Comment installer Scrapezy ?
Suivez les étapes d'installation de sa documentation, affichée sur cette page et dans son dépôt.
Scrapezy est-il open source ?
Oui. Son code est sur GitHub sous licence MIT.
Qui maintient Scrapezy ?
Il est publié par scrapezy. AI.tn le référence sans le maintenir ni le recommander.
Issu des listes communautaires awesome-mcp-servers et du dépôt GitHub du projet. Être listé n'est pas une recommandation : vérifiez le code et les permissions d'un serveur avant de lui donner accès à vos données.