
agentql-mcpModela Konteksta Protokola serveris, kas tiek integrēts ar AgentQL rīka datu paraugu izvākšanas iespējām.
Pārskats
Galvenās funkcijas
- Izvākt dati no tīmekļa lapu lietojot noteiktā URL un priekšleju
- Atbalsta MCP protokolu
- Integrējas ar AgentQL rīka datu paraugu izvākšanas iespējām
- Koņfigurēšanas iespējas dažādiem programmām
Cenas
- Modelis
- Free
- Kategorija
- MCP Serveri
- Vērtējums
- Nav atsauksmju
Lietošanas gadījumi
Datu izvākšanas no tīmekļa
Izvākt strukturētu datu no tīmekļa lapu lietojot noteiktā URL un priekšleju, tādu ko izvākt sarakstu ar video no YouTube meklēšanas rezultātiem
Integrācija ar attīstības rīkiem
Integrēties AgentQL MCP serveri ar attīstības rīkiem tādu kā Claude, VS Code, Cursor un Windsurf, lai palielinātu datu izvākšanas iespējas
Plusi un mīnusi
Plusi
- Integrējas ar AgentQL rīka datu paraugu izvākšanas iespējām MCP
- Atbalsta dažādas programmas, to skaitā Claude, VS Code, Cursor un Windsurf
- Ļauj vienukāru instalēšanu un manuālo konfigurāciju
Mīnusi
- Reģistrējoties, nepiecieš API klucis no AgentQL Dev Portal
- Nepiecieš konfigurēšanu lietotāja izvēlētajā programā
Atsauksmes
Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.
Vēl nav atsauksmju. Esi pirmais!
Jautājumi
How do I make sure that my script waits enough for all the element to appear on the page?
AgentQL SDK provides the wait_for_page_ready_state() API to determine page readiness. This method waits for the page to be in a ready state and all the necessary network requests to be completed. However, there are some cases where the page might not be ready even after the method returns. This could be due to the dynamic nature of the page. In such cases, you can use the page.wait_for_timeout function to add a additional delay to your script. const { wrap } = require("agentql"); const { chromium } = require("playwright"); const QUERY = ` { related_videos[] { video_name video_rating } } `; async function main() { const browser = await chromium.launch({headless: false}); const page = await wrap(await browser.newPage()); await page.goto("https://www.youtube.com/watch?v=1ZvYrAaJOH4"); await page.waitForPageReadyState(); await page.waitForTimeout(5000); const response = await page.queryData(QUERY); console.log(`Related videos: \n${JSON.stringify(response, null, 2)}`); await browser.close(); } main();
Asked by Tunde Balogun · May 12, 2026
While writing AgentQL Script, how do I ensure the web page is loaded entirely?
It's currently not possible to programmatically define when a page has finished loading—a script may bring new information on to the page, as in the case of infinite scrolling or lazy loading images. You can use Playwright API to scroll the page up and down to load the more content. const { wrap } = require("agentql"); const { chromium } = require("playwright"); const QUERY = ` { comments[] } `; async function main() { const browser = await chromium.launch({headless: false}); const page = await wrap(await browser.newPage()); await page.goto("https://www.youtube.com/watch?v=1ZvYrAaJOH4"); for (let i = 0; i < 3; i++) { await page.mouse.wheel(delta_x=0, delta_y=1000); await page.waitForPageReadyState(); } await page.mouse.wheel(delta_x=0, delta_y=-3000); const response = await page.queryData(QUERY); console.log(`Video comments: \n${JSON.stringify(response, null, 2)}`); await browser.close(); } main();
Asked by Liam O’Connor · Apr 1, 2026
Kā es varu norādīt datu formātu, ko atgriež AgentQL?
No versijas 0.4.7 izlaidei AgentQL atbalsta konteksta nodrošināšanu pieprasījumam šādā veidā: { products[] { price(Format the output as a numerical value only, no dollar sign) name(Format the output with the following prefix: amazon_) } } Kā redzams, sniedzot formatēšanas norādījumus kā kontekstu pieprasījumam, varat norādīt AgentQL, lai atgrieztu gaidīto datu formātu.
Asked by Xander de Vries · Mar 13, 2026
Uzdod jautājumu
MCP Serveri alternatīvas
Playwright MCP
MCP Serveri
Atvērta pirmkoda MCP serveris, kas ļauj LLM darbināt reālus pārlūkus caur Playwright un pieejamības momentuzņēmumiem.
Pydantic AI
MCP Serveri
Pythona aģentu framework no Pydantic komandas uzdevumam veidot tipveidīgas GenAI lietotnes.
Cognee
MCP Serveri
Adaptīvs atmiņas slānis, kas palīdz mākslīgā intelekta aģentiem mācīties no konteksta laika gaitā.
Inbox Zero
MCP Serveri
AI e-pasta asistents, kas organizē, sagatavo atbildes un palīdz ātrāk sasniegt inbox zero.
Screenpipe
MCP Serveri
Atvērtā pirmkoda 24/7 vietējā ekrāna un audio ierakstīšana kontekstuāli izpratīgu AI lietotņu veidošanai
AgentKit
MCP Serveri
TypeScript bibliotēka par kārtību un pārvaldīšanu AI agentiem ar ievietotiem tooliem, memorijas un dažādu agentu strādniecību.
onchain-mcp
MCP Serveri
Apvieno Bankless Onchain API ar MCP
markitdown
MCP Serveri
Python rīks, lai pārveidotu failus un ofisa dokumentus uz Markdown.
Trending now
Reducto AI
Attīstības platformas AI aģentiem
Dokumentu intelekta API, kas parse, dalās, OCR un izvelk strukturētus datus no kompleksām PDF, slaidēm un kalkulāciju tabulām.
AdCrier
Reklāma un Publicitāte
Finansētas atbildes, maksām uz klikšķi.
Biology AI
Izglītības AI
Precīza Pildījuma Palīdzība ar Vispārējām Izskaidrojumiem
Pixtral 12B 24.09
LLM
Atvērts multimodāls 12B modelis, kas apstrādā iekavētus attēlus un tekstu ar 128K konteksta logu.










