An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Apify a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Extrae datos complejos de la web y enriquece tu IA con información estructurada.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 10 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 03

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Apify.

  1. 01

    Detener ejecución de scraping

    Los datos ya extraídos y enviados al dataset se conservan. El estado de la ejecución cambia a ABORTED. Úsalo para detener procesos descontrolados o cuando ya se ha recopilado suficiente información.

  2. 02

    Obtener elementos del dataset

    El datasetId se encuentra en el objeto de ejecución (defaultDatasetId). Permite paginación mediante límite y desplazamiento. Devuelve un array de objetos JSON con los campos de datos raspados.

  3. 03

    Ver límites de la cuenta

    Esencial para monitorear el consumo y evitar cargos por exceder la cuota. Consulta los límites de suscripción de Apify y el uso de unidades de cómputo.

  4. 04

    Obtener almacén clave-valor

    Los almacenes clave-valor guardan datos arbitrarios como capturas de pantalla, archivos de configuración o resultados intermedios. Recupera un elemento de un almacén de Apify.

Set de capacidades02 / 03

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Apify.

  1. 05

    Obtener detalles de la ejecución

    Consulta este endpoint para rastrear scraping de larga duración. Verifica el estado y los metadatos de una ejecución específica de Apify.

  2. 06

    Listar todos los actores

    Incluye actores propios y los de Apify Store que has guardado. Cada entrada contiene el ID, nombre y configuración por defecto. Úsalo para iniciar ejecuciones.

  3. 07

    Listar webhooks configurados

    Permite configurar notificaciones por eventos (como RUN.SUCCEEDED o ACTOR.RUN.FAILED). Es clave para arquitecturas basadas en eventos, notificando sistemas externos al finalizar o fallar una ejecución.

Set de capacidades03 / 03

08-10

3 capacidades en este set.

Parte de 10 disponibles a través de Apify.

  1. 08

    Enviar URLs a la cola

    Pasa el queueId y un array JSON de objetos de solicitud. Esto habilita el rastreo dinámico, añadiendo nuevas páginas descubiertas durante la ejecución activa.

  2. 09

    Ejecutar actor de Apify

    Pasa el actorId y una configuración JSON de entrada. Devuelve inmediatamente un runId. Usa ap.get_run para consultar el estado y ap.get_dataset_items para obtener los datos extraídos.

  3. 10

    Ejecutar actor de Apify (sincrónico)

    Ejecuta un actor y espera hasta que finalice antes de devolver el resultado. Ideal para actores de corta duración (menos de 5 minutos). Para scraping largo, usa la versión asíncrona.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Competitive Price Monitoring

You need to track product prices across multiple competitor sites. The AI runs a dedicated actor and pulls the resulting dataset into a table for comparison.

02

Gathering Technical Specs

You are building a database of product specifications. The AI runs a scraper to pull structured data fields, like dimensions and materials, from product pages.

03

Monitoring Site Health

You want to ensure a website is updating its content. The AI can run a scrape and retrieve screenshots from the key-value store for visual verification.

04

Large-Scale Data Collection

You need to pull thousands of records. The AI runs the job asynchronously and then uses pagination to download the entire dataset in chunks.

Automatiza una tarea

Pon Apify a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Apify funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Apify a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 919ms. Rápida en producción.

Apify se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1004ms
3 octHoy
Día más rápido
745ms
Día más lento
1004ms
Tendencia de 14 días
Estable-2%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 10 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Apify, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Apify. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Apify Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_kyOCHu4Rvz1CsEZ7ViQMTOM5deCOQwTatWoMs4PP/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Apify capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_kyOCHu4Rvz1CsEZ7ViQMTOM5deCOQwTatWoMs4PP/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Apify con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Apify delegan.

Este Connector está diseñado para profesionales que necesitan automatizar la recolección de datos a gran escala. Permite integrar el poder de scraping web en flujos de trabajo de IA, transformando datos desestructurados de la web en información limpia y lista para el análisis.

  • 01

    Ingenieros de Datos

    Dispara lógica de extracción programada y mapea objetos de Apify dentro de una verificación conversacional de QA.

  • 02

    Investigadores de Mercado

    Comandan a la IA para que rastree precios de productos usando actores de Apify y compile los datasets JSON en tablas de markdown legibles.

  • 03

    Desarrolladores de IA

    Aumentan las capacidades en tiempo real de su agente alimentándolo con datos masivos y estructurados de sitios web recién raspados mediante navegadores sin cabeza.

FAQ

Preguntas de quienes usan Apify.

  • 01

    Is this MCP for all types of web scraping?

    It connects to the Apify platform, which supports full-stack web scraping. You can run various 'Actors'—which are specialized scraper bots—to extract data from different types of websites.

  • 02

    Can I handle very large datasets?

    Yes. The get_dataset_items capability supports pagination, allowing you to pull structured JSON data in large batches, up to 1000 items per page.

  • 03

    What if my scrape job fails or runs too long?

    You can use the get_run capability to check the job's status. If it's running wild, you can use abort_run to stop it immediately.

  • 04

    Does this MCP require me to know coding?

    No. You interact with the entire system using natural conversation. Your AI agent handles the underlying complexity of running the scrapers and extracting the data.

  • 05

    How do I check my usage limits?

    Use the get_account_limits capability. This lets you monitor your compute unit usage and proxy bandwidth, helping you avoid overage charges.

  • 06

    How can the AI agent run a scrape on a list of product URLs?

    First, find your specific scraping Actor ID via list_actors. Then, prompt your agent to execute run_actor, providing the target URLs formatted as a structured JSON input payload. It returns a 'Run ID'. You can poll this run via get_run, and once it succeeds, the agent calls get_dataset_items to pull all acquired data straight to your window.

  • 07

    Can the agent interact with run configurations mid-way during crawling?

    Yes. If an Apify crawler is currently executing and utilizes a Request Queue, you can instruct your agent to call push_to_queue. Doing so dynamically ships new URLs to the active queue instance, extending the current web crawl without needing to stop or restart the Actor.

  • 08

    Can my AI automatically detect scraping timeouts and debug the failure?

    Absolutely. Because your agent can track real execution flows with get_run, it's aware if it transitions to TIMED-OUT or FAILED states. Subsequently, you can ask the agent to examine the KV Store log outputs ensuring the underlying issue (e.g. captcha block, blocking proxy) is identified immediately.

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