AgentQL MCP-Server
AgentQL MCP-Server bringt leistungsstarke, promptgesteuerte Webdaten-Extraktion in Ihre KI-gestützten Entwicklungs- und Automatisierungs-Workflows.

Was macht der „AgentQL“ MCP-Server?
Der AgentQL MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der dafür entwickelt wurde, die fortschrittlichen Datenextraktionsfunktionen von AgentQL in KI-gestützte Entwicklungs-Workflows zu integrieren. Als Brücke zwischen KI-Assistenten und Webdaten ermöglicht er die nahtlose Extraktion strukturierter Informationen von Webseiten mithilfe anpassbarer Prompts. So können Entwickler und KI-Clients Aufgaben wie Webdaten-Extraktion, Kontext-Gewinnung und strukturierte Informationsabfrage automatisieren – zur Verwendung in nachgelagerten Anwendungen oder Workflows. Besonders nützlich ist der AgentQL MCP-Server in Szenarien, in denen Echtzeit- oder bedarfsgesteuerter Zugriff auf externe, webbasierte Datensätze benötigt wird, wodurch die Leistungsfähigkeit und Flexibilität von KI-Assistenten in Programmier-, Forschungs- und Automatisierungsumgebungen gesteigert wird.
Liste der Prompts
Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen angegeben.
Liste der Ressourcen
Im Repository sind keine expliziten Ressourcen angegeben.
Liste der Tools
- extract-web-data
Extrahiert strukturierte Daten von einer angegebenen URL. Das Tool verwendet einen ‘Prompt’ als Beschreibung der Daten und der zu extrahierenden Felder, was gezielte und flexible Webdaten-Extraktion ermöglicht.
Anwendungsfälle dieses MCP-Servers
Webdaten-Extraktion für Forschung
Tabellen, Listen oder strukturierte Informationen schnell aus Webseiten extrahieren, um Recherche-, Berichts- oder Datenaggregationsaufgaben zu beschleunigen.Automatisierte Content-Gewinnung
In Workflows integrieren, um automatisch Inhalte von bestimmten URLs als Teil einer Content-Pipeline oder eines Wissensmanagementsystems zu erfassen und zu strukturieren.KI-gestützte Workflow-Automatisierung
KI-Assistenten (z. B. in Claude oder VS Code) ermöglichen, in Echtzeit Webdaten abzurufen und diese als Kontext für Programmierung, Analyse oder Entscheidungen zu nutzen.Formular- und Felderextraktion
Die Extraktion von Schlüsselfeldern oder Formulardaten aus webbasierten Quellen automatisieren, um diese weiterzuverarbeiten oder in Datenbanken zu integrieren.
Einrichtung
Windsurf
Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf angegeben.
Claude
- Öffnen Sie die Einstellungen von Claude Desktop über
⌘
+,
(nicht Kontoeinstellungen). - Gehen Sie zum Entwickler-Seitenbereich.
- Klicken Sie auf Konfiguration bearbeiten, um die Datei
claude_desktop_config.json
zu öffnen. - Fügen Sie den AgentQL MCP-Server innerhalb des
mcpServers
-Dictionaries in der Konfigurationsdatei ein:{ "mcpServers": { "agentql": { "command": "npx", "args": ["-y", "agentql-mcp"], "env": { "AGENTQL_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
- Starten Sie die App neu.
Hinweis: Schützen Sie Ihren API-Schlüssel, indem Sie wie oben gezeigt Umgebungsvariablen verwenden.
Cursor
Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cursor angegeben.
Cline
Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cline angegeben.
Verwendung dieses MCP in Flows
MCP in FlowHunt nutzen
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich für System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:
{
"agentql": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “agentql” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL auszutauschen.
Übersicht
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | Übersicht und Funktionen beschrieben |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gefunden |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Kein Ressourcenbereich gefunden |
Liste der Tools | ✅ | extract-web-data-Tool dokumentiert |
API-Key-Sicherung | ✅ | Für API-Zugriff via Umgebungsvariable erforderlich |
Sampling-Unterstützung (weniger wichtig) | ⛔ | Nicht erwähnt |
- Roots-Unterstützung: Nicht erwähnt
- Sampling-Unterstützung: Nicht erwähnt
Unsere Einschätzung
AgentQL MCP-Server ist ein fokussiertes Tool für Webdaten-Extraktion via MCP mit einfacher Einrichtung für Claude und VS Code. Die Dokumentation ist kompakt, aber es fehlen Details zu Prompts, Ressourcen oder erweiterten MCP-Funktionen wie Roots und Sampling. Dennoch sind das funktionierende Tool und die klare API-Key-Handhabung Stärken. Für grundlegende Nutzung ist es sehr praktisch, durch umfassendere MCP-Integration und Dokumentation wäre aber weiteres Potenzial vorhanden.
MCP-Bewertung
Hat eine LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 17 |
Anzahl Sterne | 76 |
Häufig gestellte Fragen
- Was ist der AgentQL MCP-Server?
AgentQL MCP-Server ist ein Model Context Protocol Server, der es KI-Assistenten und -Tools ermöglicht, mithilfe promptgesteuerter Extraktion strukturierte Daten von Webseiten zu extrahieren – ideal für Recherche, Content-Gewinnung und Workflow-Automatisierung.
- Welches Tool stellt der AgentQL MCP-Server bereit?
Er bietet das Tool 'extract-web-data', das strukturierte Daten von einer angegebenen URL basierend auf einem beschreibenden Prompt für gezielte und flexible Webdaten-Extraktion extrahiert.
- Wie integriere ich den AgentQL MCP-Server in FlowHunt?
Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem FlowHunt-Flow hinzu, konfigurieren Sie die MCP-Server-Details im Systembereich für MCP-Konfiguration und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten. Siehe das bereitgestellte JSON-Beispiel für die Einrichtung.
- Wird ein API-Schlüssel benötigt?
Ja, Sie müssen Ihren AGENTQL_API_KEY als Umgebungsvariable angeben, um einen sicheren Zugriff auf den AgentQL MCP-Server zu ermöglichen.
- Für welche Anwendungsfälle eignet sich der AgentQL MCP-Server?
Einsatzmöglichkeiten sind Webdaten-Extraktion für Recherche, automatisierte Content-Gewinnung, KI-gestützte Workflow-Automatisierung sowie Extraktion von Formularen oder Feldern zur weiteren Verarbeitung.
Integrieren Sie AgentQL MCP-Server mit FlowHunt
Steigern Sie Ihre KI-Workflows mit Echtzeit-, bedarfsgesteuertem Zugriff auf strukturierte Webdaten durch den AgentQL MCP-Server.