Raccoon AI MCP 服务器

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

您可以使用它做什么？

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

前提条件

在使用 Raccoon LAM MCP 服务器之前，您需要：

• Python 3.8 或更高版本
• Claude Desktop 或其他与 MCP 兼容的客户端
• Raccoon AI 密钥和您的 Raccoon 密码

安装

使用 Smithery

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

从源代码安装

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>

将 <RACCOON_SECRET_KEY> 和 <RACCOON_PASSCODE> 替换为您的实际凭证。您可以在此处找到它们：这里。

示例

以下是一些可以与 Claude 一起使用的示例提示，用于执行各种网络任务：

1. 你能从 Amazon.com 提取评分最高的游戏键盘的产品信息吗？
2. 查找并总结关于可再生能源技术的最新新闻文章。
3. 找到最新的 3 款 iPhone 并按模式提取详细信息。
4. 进行深度搜索并生成关于小型语言模型的详细报告。

文档

有关更多信息，请参阅：

• Raccoon LAM API 文档
• 模型上下文协议文档