AI导哈

模型上下文协议服务器

Raccoon AI的模型上下文协议（MCP）服务器，支持通过LAM API进行网页浏览、数据提取和复杂网络任务自动化。

  • by raccoonaihq
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 raccoonaihq/raccoonai-mcp-server

使用说明

浣熊AI MCP服务器

Raccoon AI的模型上下文协议（MCP）服务器，能够利用LAM API进行网络浏览、数据提取和复杂的网络任务自动化。

你能用这个做什么？

  • 搜索和浏览网站
  • 填写表单并浏览UI元素
  • 基于定义的模式提取结构化数据
  • 处理跨网站的多步骤流程

先决条件

在使用Raccoon LAM MCP服务器之前，您需要：

  • Python 3.8或更高版本
  • 克劳德桌面 或另一个MCP兼容客户端
  • 浣熊AI密钥和你的浣熊密码

安装

使用Smithery

npx -y @smithery/cli@latest install @raccoonaihq/raccoonai-mcp-server --client claude

来源

git clone https://github.com/raccoonaihq/raccoonai-mcp-server.git

cd raccoonai-mcp-server

uv pip install -e .

在Claude Desktop中进行配置

mcp install src/raccoonai_mcp_server/server.py -v RACCOON_SECRET_KEY=<RACCOON_SECRET_KEY> -v RACCOON_PASSCODE=<RACCOON_PASSCODE>

替换 <RACCOON_SECRET_KEY> 和 <RACCOON_PASSCODE> 用你真正的信誉。你可以找到他们 这里.

例子

以下是一些示例提示，可用于Claude执行各种web任务：

  1. 你能从亚马逊网站上提取顶级游戏键盘的产品信息吗？
  2. 查找并总结有关可再生能源技术的最新新闻文章。
  3. 查找3款最新的iPhone型号，并在模式中提取详细信息。
  4. 深入搜索并生成一份关于小型语言模型的详细报告。

文档

有关更多信息，请参阅：

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