Apify MCP Server
par Apify
Apify MCP server: lets AI agents run Apify Actors to scrape and extract web data, with docs and storage tools.
- Fait
- 5 choses
- Installer
- 5 étapes
- Compatible avec
- 3 hôtes
Guide
MCP signifie Model Context Protocol. Un serveur MCP est un petit programme qui expose un service à une application IA. L'application IA est le client, aussi appelé hôte ; dans nos fiches, par exemple Claude Code, Cursor, Windsurf et Codex. Le client se connecte au serveur et le serveur lui indique ce qu'il sait faire : un même serveur, comme le GitHub MCP Server, peut donc fonctionner dans de nombreux clients.
Un serveur propose des outils (des actions que le modèle peut appeler, comme créer un ticket ou exécuter une requête), et le serveur de référence « everything » exerce aussi des prompts et des ressources (des données que le client peut lire). Les serveurs se connectent de deux façons. Les serveurs locaux tournent sur votre machine sous forme de commande, par exemple npx pour le serveur de système de fichiers ou uvx pour git et fetch. Les serveurs distants se trouvent derrière une URL, comme Context7, Sentry et Vercel.
La sécurité compte, car un serveur agit avec l'accès que vous lui donnez. Les fiches citent des conseils concrets : accorder le minimum de portées de token (GitHub), utiliser une Restricted API Key (Stripe), créer des utilisateurs de base de données en lecture seule (Redis) et examiner ce que le modèle demande de faire (Neon). Le README du serveur fetch prévient qu'il peut atteindre des adresses IP locales et internes, et le write_file du serveur de système de fichiers écrase les fichiers existants. Nous avons référencé 49 serveurs MCP ; 47 sont officiels.
| Terme | Ce que c'est | Exemple |
|---|---|---|
| MCP | Le protocole : des messages JSON-RPC 2.0 et deux modes de transport | La spécification sur modelcontextprotocol.io |
| Hôte MCP | L'application IA dans laquelle vous travaillez | Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Cursor |
| Client MCP | Une connexion que l'hôte ouvre par serveur | VS Code ouvre un client distinct pour Sentry et pour le serveur de système de fichiers |
| Serveur MCP | Le programme qui fournit outils, données et prompts | GitHub, Sentry, système de fichiers |
Pas toujours un serveur en réseau. Un serveur local est un processus que l'application IA lance sur votre machine et avec lequel elle échange par l'entrée/sortie standard (stdio) ; il sert généralement un seul client et s'exécute avec vos permissions d'utilisateur. Un serveur distant tourne sur la plateforme du fournisseur derrière une URL, via Streamable HTTP, sert de nombreux clients et s'authentifie avec des bearer tokens ou des clés API ; le protocole recommande OAuth.
Une API est l'interface propre à un service, et chaque application IA doit l'intégrer séparément. Un serveur MCP enveloppe cette capacité dans un format standard que le modèle peut découvrir à l'exécution (tools/list) et appeler (tools/call) : un seul serveur fonctionne ainsi dans tous les hôtes MCP. Beaucoup de serveurs MCP appellent l'API du fournisseur en dessous.
par Apify
Apify MCP server: lets AI agents run Apify Actors to scrape and extract web data, with docs and storage tools.
par Atlassian
Atlassian's official remote MCP server connecting Jira, Confluence and more to AI assistants with OAuth.
par AWS Labs (Amazon Web Services)
MCP server that lets AI assistants run AWS CLI commands across all AWS services with validation and security controls.
par AWS Labs (Amazon Web Services)
MCP server that fetches, searches and recommends current AWS documentation pages as markdown for AI assistants.
par AWS Labs (Amazon Web Services)
Open-source suite of MCP servers from AWS Labs for AWS docs, APIs, IaC, pricing, data and more, run locally over stdio.
par Microsoft
Microsoft's MCP server that brings Azure context and operations into AI agents, installable via npm, .NET, PyPI or Docker.
par Brave
Brave's official MCP server for web, local, image, video and news search plus AI summarization.
par Chrome DevTools (Google)
Lets your coding agent control and inspect a live Chrome browser: performance traces, network, console, screenshots, automation.
MCP signifie Model Context Protocol, le standard qui permet aux applications IA de se connecter à des outils et à des données externes via des serveurs.
Un serveur stdio tourne en local comme une commande telle que npx ou uvx. Un serveur distant tourne ailleurs et vous vous connectez à son URL, généralement avec OAuth ou un token.
En général non. Vous ajoutez une entrée de configuration ou lancez une commande d'ajout, puis vous vous authentifiez. Pour créer le vôtre, le mcp-builder-skill et le plugin mcp-server-dev d'Anthropic vous guident.
Ils sont aussi sûrs que l'accès que vous accordez. Utilisez le minimum de permissions, des identifiants en lecture seule quand c'est possible, et lisez les notes de sécurité du README de chaque serveur.
Une API est l'interface propre à un service, que chaque application IA doit intégrer séparément. Un serveur MCP enveloppe cette capacité dans un format standard que le modèle découvre à l'exécution et appelle, de sorte qu'un seul serveur fonctionne dans tous les clients MCP ; beaucoup de serveurs MCP appellent l'API du fournisseur en dessous.
Pas toujours un serveur en réseau. Un serveur MCP local est un processus que l'application IA lance sur votre machine via stdio ; un serveur distant tourne sur la plateforme du fournisseur derrière une URL, souvent avec OAuth.
Oui. Le site du Model Context Protocol cite Claude, ChatGPT, VS Code et Cursor parmi les clients compatibles avec les serveurs MCP.
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