Создание MCP-сервера AgentQL для извлечения и визуализации веб-данных

Что такое AgentQL?

AgentQL позволяет собирать данные с любых сайтов с неструктурированной информацией, задавая точную структуру нужных данных. Это обеспечивает получение последовательных и структурированных результатов даже с динамических страниц или страниц с часто меняющимся дизайном.

Настройка окружения

Для реализации MCP-сервера AgentQL в Claude Desktop необходимо подготовить окружение:

• Node.js: необходим для запуска сервера AgentQL через npx. Скачайте и установите с сайта nodejs.org, оставляя настройки по умолчанию.
• Claude Desktop: скачайте с https://claude.ai/download для использования встроенных возможностей визуализации.
• API-ключ AgentQL: получите ключ на dev.agentql.com/api-keys и сохраните его для дальнейшего использования.

Установка необходимых пакетов

После установки Node.js откройте терминал и выполните команду:

npm install -g agentql-mcp

Конфигурация MCP-сервера в Claude

Настройте Claude для подключения к вашему MCP-серверу AgentQL, отредактировав или создав файл claude_desktop_config.json в каталоге установки Claude. Вставьте следующий код, заменив <YOUR_API_KEY> на ваш ключ:

{
    "mcpServers": {
      "agentql": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "agentql-mcp"],
        "env": {
          "AGENTQL_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
        }
      }
    }
  }

Запуск и использование сервера

После настройки MCP-сервер появится в Claude. Он предоставляет мощный инструмент extract_web_data, который принимает URL и описание структуры данных на естественном языке для их извлечения.

В качестве примера был собран список книг по искусственному интеллекту с Amazon. В интерактивном терминале Claude генерирует код для обработки и визуализации данных с возможностью редактирования. Визуализация включает столбчатые диаграммы по ценам, рейтингам и количеству отзывов, а также диаграмму рассеяния цены и рейтинга и ключевые статистические показатели.

Практическое применение

Возможность AgentQL собирать данные с сайтов и интегрироваться с такими сервисами как Notion или GitHub делает его универсальным инструментом для автоматизации документации, трекинга и рабочих процессов, преобразуя неструктурированный веб-контент в структурированную, полезную информацию с помощью естественного языка.