O servidor MCP da Apify permite que seus agentes de IA extraiam dados de redes sociais, mecanismos de busca, mapas, sites de e-commerce ou qualquer outro site, usando milhares de scrapers, crawlers e ferramentas de automação prontos disponíveis na Apify Store.
O servidor MCP (Model Context Protocol) da Apify capacita agentes de IA, como o Claude Code ou o Cursor, a interagir diretamente com a vasta plataforma de automação web da Apify. Ele permite que agentes executem Actions (Atos) da Apify — que são scrapers pré-construídos, crawlers e ferramentas de automação — sem a necessidade de escrever scripts personalizados para cada site. Isso torna possível extrair dados estruturados de mais de 2.000 fontes, incluindo Google Maps, Amazon, Instagram e muitos outros, além de executar tarefas complexas de automação em escala. O servidor expõe ferramentas como `run-actor` para executar Actions, `get-actor-output` para recuperar resultados, e `search-actors` para descobrir ferramentas relevantes na Apify Store. Sua utilidade reside em reduzir drasticamente o esforço de engenharia de dados, permitindo que agentes de IA obtenham dados do mundo real de forma rápida e confiável para alimentar tomadas de decisão, análises de mercado ou aprimorar aplicações com informações contextuais ricas.
npx skills add apify/apify-mcp-serverInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
O servidor MCP da Apify permite que seus agentes de IA extraiam dados de redes sociais, mecanismos de busca, mapas, sites de e-commerce ou qualquer outro site, usando milhares de scrapers, crawlers e ferramentas de automação prontos disponíveis na Apify Store.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.