Apify Ultimate Scraper

通用网页抓取器

AI驱动的数据提取工具，支持55+个Actor覆盖所有主流平台。此技能自动为您的任务选择最佳Actor。

使用场景

• 用户需要网页数据提取但尚未选择特定的Apify Actor。
• 您需要一个通用的Apify入口点，将广泛的抓取目标映射到最合适的Actor。
• 任务跨多个平台，受益于统一的Actor选择、执行和总结工作流。

前置条件

（无需预先检查）

• 包含 APIFY_TOKEN 的 .env 文件
• Node.js 20.6+（支持原生 --env-file）
• mcpc CLI工具：npm install -g @apify/mcpc

工作流程

复制此检查清单并跟踪进度：

任务进度：
- [ ] 步骤1：理解用户目标并选择Actor
- [ ] 步骤2：通过mcpc获取Actor模式
- [ ] 步骤3：询问用户偏好（格式、文件名）
- [ ] 步骤4：运行抓取脚本
- [ ] 步骤5：总结结果并提供后续建议

步骤1：理解用户目标并选择Actor

首先，理解用户想要实现什么。然后从下方选项中选择最佳Actor。

Instagram Actors（12个）

Facebook Actors（14个）

TikTok Actors（14个）

YouTube Actors（5个）

Google Maps Actors（4个）

其他Actors（6个）

按用例选择Actor

多Actor工作流

对于复杂任务，可串联多个Actor：

找不到合适的Actor？

如果上方Actors均不匹配用户请求，可直接搜索Apify Store：

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call search-actors keywords:="SEARCH_KEYWORDS" limit:=10 offset:=0 category:="" | jq -r '.content[0].text'

将 SEARCH_KEYWORDS 替换为1-3个简单术语（例如 "LinkedIn profiles", "Amazon products", "Twitter"）。

步骤2：获取Actor模式

使用mcpc动态获取Actor的输入模式和详情：

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

将 ACTOR_ID 替换为选定的Actor（例如 compass/crawler-google-places）。

这将返回：

• Actor描述和README
• 必需和可选的输入参数
• 输出字段（如有）

步骤3：询问用户偏好

运行前，询问：

1. 输出格式：
   • 快速回答 - 在聊天中显示前几条结果（不保存文件）
   • CSV - 导出所有字段
   • JSON - 以JSON格式导出
2. 结果数量：根据用例特点确定

步骤4：运行脚本

快速回答（在聊天中显示，不保存文件）：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
  --format csv

JSON：

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
  --format json

步骤5：总结结果并提供后续建议

完成后，报告：

• 找到的结果数量
• 文件位置和名称
• 可用的关键字段
• 基于结果建议的后续工作流：

错误处理

APIFY_TOKEN not found - 请用户创建包含 APIFY_TOKEN=your_token 的 .env 文件 mcpc not found - 请用户安装 npm install -g @apify/mcpc Actor not found - 检查Actor ID拼写 Run FAILED - 请用户查看错误输出中的Apify控制台链接 Timeout - 减少输入规模或增加 --timeout

限制

• 仅当任务明确匹配上述范围时使用此技能。
• 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。