AI To Agent Web Intelligence MCP — AI skill for Claude Code

AI to Agent Web Intelligence MCP

把外部網頁資料整理成可追溯、可比較、可交接的企業情報。

**版本 0.1.2｜2026-09-27｜整合指南與工作流教材｜授權 CC BY-SA 4.0**

[](LICENSE) 


統一命名

• Repository：ai-to-agent-web-intelligence-mcp
• 專案：AI to Agent Web Intelligence MCP
• 底層：Scrapling 官方 MCP
• 核心：企業情報工作流與 Knowledge Pipeline
• 圖卡：AI to Agent × Scrapling MCP，為底層工具整合的視覺介紹標題。

名稱中的 MCP 表達整合方向，不代表已交付自訂 MCP Server。此版為文件、設定與示範資料。

為什麼建立這個專案

企業收集網站資料之後，仍需要整理來源、統一欄位、處理缺漏，再形成可用的決策依據。本專案以 Scrapling 作為網頁擷取引擎，透過 MCP 供 Agent 調用，並補上企業情報工作流的設計與驗收方法。

本版交付什麼

• 首頁總覽圖卡及完整文字版，採「幻曜智境・3D 魔幻科技風」。
• 官方 MCP 的安裝與本機連接說明、Claude Desktop 設定範例。
• 企業研究流程、證據欄位、供應商比較示範、人工驗收步驟。
• 原始 Markdown、修訂紀錄、來源、署名、版權及發布檢查。

本版沒有自訂 MCP Server 原始碼，也沒有已部署的監控服務。研究、比較、排程與知識庫寫入屬於工作流規格，不能視為已實作的官方工具。原稿只含安裝前置段落，已原樣留存於 sources/；該目錄為歷史資料，不作安裝依據。

Web Intelligence Brain 定位

Scrapling 是 Agent 的眼睛；MCP 是神經接口；企業價值在 Web Intelligence Brain。

這是理解分工的比喻。實際系統由 Agent 統籌工具，並透過 Knowledge Pipeline 完成證據整理及知識交付。

三項核心修正：安裝描述使用 Scrapling browser dependencies；安裝統一為 `scrapling[ai]`；重用官方 MCP，將差異化放在上層企業情報工作流。

詳見 [Web Intelligence 架構](docs/web-intelligence.md)。

官方 Agent Skill 提供開發參考，不會自動完成企業情報流程，也不保證產出的程式碼無誤。

三個角色

角色	工作	不代表什麼
Scrapling	擷取網頁與處理動態內容	不保證內容正確或每次成功
MCP	讓 Agent 與工具交換請求及結果	不自動提供企業分析或排程
Agent 工作流	整理證據、比較、交付	不取代重要決策的人員審核

快速開始

1. 閱讀 安裝與連接指南。
2. 依 工作流 給定目的、允許來源及輸出欄位。
3. 使用 任務範例，只替換成有權存取的實際網址。
4. 參考 示範結果，保留來源與缺漏。
5. 按 驗收步驟 驗證第一個任務，再擴大使用。

輸入、輸出與驗收

輸入：任務目的、來源網址、欄位、截止時間及操作限制。 輸出：Markdown 報告與 JSON 證據紀錄。每個結論必須能回查來源；未知值保留未知，不推填價格或規格。 驗收：來源可追溯、欄位一致、差異有依據、未取得資料有明確狀態。

適用場景

原料與競品監測、研究文獻彙整、市場與政策追蹤、知識庫整理。持續監控另需排程器與差異儲存；健康資料整理不等於個人醫療建議。需登入、付費或限制存取的內容應先取得授權；不得以工具能力推定存取權。

檔案導覽

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