QuanticData

QuanticData: чтение любой страницы в Markdown, поиск в вебе и данные из 74 готовых коллекторов

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Читать любую веб-страницу как чистый Markdown
  • Искать в вебе и сразу читать найденные страницы
  • Строить и сохранять CSS-парсеры под конкретные поля
  • Обходить сайт по карте или краулингом с пакетной обработкой
  • Запускать готовые коллекторы и получать типизированные данные

Какие данные видит

Сервис читает публичные веб-страницы через резидентные прокси; отдельного доступа к личным данным пользователя не требует.

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

QuanticData отдаёт агенту живые веб-данные: читает страницу через резидентный прокси и возвращает чистый Markdown, ищет и сразу читает результаты поиска, а также строит парсеры по описанию нужных полей и переиспользует их через сохранённые пресеты. Отдельные инструменты собирают типизированные данные из 74 готовых коллекторов и позволяют обходить сайты целиком по карте или краулингом.

Как подключить

Как подключить QuanticData к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://quanticdata--g6867803.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить QuanticData к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://quanticdata--g6867803.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить QuanticData к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://quanticdata--g6867803.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (25)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

scrapeScrape a single web page through a residential proxy and return it as clean Markdown (or HTML/text). Uses a real Chrome TLS fingerprint by default and only spins up a headless browser if the page is bot-challenged. Optionally run structured extraction (CSS selectors) or AI extraction (natural-language prompt). Markdown keeps the complete page by default (content_mode 'smart': everything except nav/footer/cookie chrome, with GFM tables and absolutized links); to inspect a page's raw no-JS/SEO fallback use format 'html'.
generate_parserLook at a page ONCE with an LLM and get back CSS selectors that extract the fields you asked for. Pass the returned `parser` as the `extract` argument on every later scrape of that same layout and no AI runs again — it becomes a plain, free, deterministic extraction. Use this instead of ai_prompt whenever you will scrape more than a couple of pages of the same shape. Every selector is run against the page before being returned, so `report`/`coverage` tell you which fields are actually reliable.
save_parser_presetStore a generated parser under a name so it can be reused by id. Scrape later with scrape's `preset_id` instead of repeating the selectors, and every run is scored per field — when the recent success rate decays (the site redesigned), the preset regenerates itself from `source_url` and bumps a version. Give it a source_url whenever you can: without one it can never self-heal.
list_parser_presetsList your stored parser presets with their version, health stats and changelog.
parser_preset_statsHow well a stored parser is still working: success rate per field, mean coverage over the recent runs, and whether it now counts as decayed (i.e. the site probably changed).
heal_parser_presetRegenerate a preset's selectors now (the manual trigger for the automatic repair). Refetches the source page and adopts new selectors ONLY if they extract more than the current ones — a heal that finds nothing better leaves the preset untouched and is not billed.
seo_auditAudit a URL's SEO in one call: fetches it twice — as a pure HTTP bot (no JS) and fully rendered — and returns both views (title, description, canonical, h1, word count) plus the diff (JS-only content, changed title/description, canonical missing without JS) and bot-facing meta (robots, Open Graph, JSON-LD types). Use this instead of scraping manually when checking how a page indexes.
searchRun structured Google, Bing or DuckDuckGo searches through a residential proxy. Bing supports web, shopping, images, news, videos, places/maps and autocomplete over HTTP, including Copilot AI answers and citations when Bing returns them. Google web search also parses rich blocks directly from its HTTP response.
search_and_readSearch the live web, fetch the top organic pages as clean Markdown, and return citation-ready numbered sources plus one token-bounded `context` string ready for an AI prompt. Use this when the goal is answering/researching, and use `search` when raw SERP structure or a specialized vertical is needed.
mapDiscover a site's URLs fast (robots.txt sitemaps + /sitemap.xml + homepage links) without a full crawl. Returns up to `limit` URLs (default 100) plus the site-wide `total` and a per-section `summary` (e.g. '/blog': 1988) so you see the site's shape without the full list. Narrow with `search` (substring filter — the primary way to find specific pages) or set group_by 'path' for the path tree with counts instead of URLs.
crawlStart an asynchronous BFS crawl of a site from a seed URL, converting each page to Markdown. Returns a job id — poll with crawl_status.
crawl_statusPoll a crawl job for progress and the pages crawled so far. Polls are incremental: pass the previous response's `nextCursor` as `since` to receive only the pages crawled since your last poll. Pages omit their content by default — set include_content true only when you actually need the text (a large crawl's full content can be hundreds of KB).
batchScrape many URLs asynchronously with shared options. Returns a job id — poll with batch_status. For SEO/status audits over many pages set mode 'summary': items carry metadata only (title, description, canonical, contentLength) instead of full page content.
batch_statusPoll a batch job for progress and per-URL results. Polls are incremental: pass the previous response's `nextCursor` as `since` to receive only the items completed after your last poll. Items omit page content by default — set include_content true only when you actually need the text.
search_bulkPaginate ONE search query asynchronously and merge deduplicated organic results. Page-one AI Overview/PAA/Knowledge Graph/answer enrichments are retained; set render:true to request those Google JS blocks. Billed per page actually fetched, with unavailable pages refunded.
search_bulk_statusPoll a bulk search job for progress and merged organic results. Polls are incremental: pass the previous response's `nextCursor` as `since` to receive only the organic results gathered after your last poll.
create_datasetBuild a structured dataset from a plain-language prompt. Quantic AI plans the search queries, searches Google/Bing/DuckDuckGo, maps the sites it finds and scrapes them into validated rows (CSV/JSON). Returns a job id — poll with dataset_status. Billed per delivered, validated record (email/phone fields cost extra, only when found); the run never exceeds limits.max_cost_usd, and the unspent budget is refunded.
dataset_statusPoll a dataset job for progress, the collection trace (steps) and the rows so far. Polls are incremental: pass the previous response's `nextCursor` as `since` to receive only rows delivered after your last poll. Set mode 'summary' to omit rows and get only progress + steps (light poll). When status is completed, the response includes signed CSV/JSON download URLs.
list_proxiesList the account's proxy services of every type — Residential Basic/Premium/Private, Mobile, Mobile V2, Datacenter (static or traffic-based), ISP, IPv6 — with plan type, bandwidth left, expiry, whitelisted IPs and the orderId to pass to generate_proxies. Call this first to see which proxy plans are available.
generate_proxiesGenerate ready-to-use proxy endpoint strings (credentials included) from one of the account's active proxy services — any type: residential, mobile, datacenter, ISP, IPv6. Supports geo targeting (country/state/city, ISP or ASN where the plan allows it), rotating or sticky sessions, HTTP or SOCKS5, and several output formats. Use list_proxies first to get the orderId, and proxy_locations for valid targeting codes. The returned strings plug straight into any HTTP client, e.g. curl -x.
proxy_locationsDiscover valid geo-targeting values for a proxy plan type before calling generate_proxies: countries, states, cities, ASNs, or the full location tree (countries → regions → cities → ISPs). Use level 'tree' for Residential Premium / Mobile V2 slugs and ISP codes, or for the static datacenter gateway list; note the tree can be large.
whitelist_ipManage IP-auth whitelisting on a proxy service (Residential Basic, Datacenter, ISP, IPv6, Mobile): add or remove an IP, or list the current entries. A whitelisted machine uses the proxies without username/password — required for the Mobile V2 IP-auth proxy list. Residential Premium/Private use user:pass auth and don't need this.
list_collectorsList the ready-made Collectors: paid, versioned scrapers you run with a semantic input (keyword + location, place id, product id, domain…) instead of URLs — e.g. web_search, search_images, search_videos, keyword_ideas, amazon_search, amazon_product, ebay_search, aliexpress_search, linkedin_jobs, indeed_jobs, reddit_posts, youtube_search, youtube_channel, instagram_profile, tiktok_profile, tiktok_video, linkedin_profile, linkedin_company, zillow_search, zillow_property, app_store_apps, app_store_reviews, google_play_apps, google_maps_places, place_reviews, google_jobs, google_news, google_shopping, product_offers, hotels, google_flights, google_events, google_trends, google_autocomplete, google_lens, youtube_video, ebay_product, flipkart_search, idealista_search, kleinanzeigen_search, autotrader_search, github_repos, hacker_news, coingecko_coins, wikipedia_articles, yahoo_finance, stackoverflow, steam, npm_packages, sec_filings, defillama, wayback_machine, clinical_trials, certificate_transparency, wikidata, nvd_cve, openfda, openalex, pypi_packages, exchange_rates, gleif_lei, docker_hub, crates_io, world_bank, openlibrary_books, arxiv_papers, weather_forecast, whois_domain, dns_records, itunes_search, local_business_leads, site_contacts, company_profile, business_directory. Returns each collector's slug, input/output schema, example input, price per delivered result and current health. Billing is pay-per-success: only delivered rows are charged.
run_collectorRun a Collector by slug with a semantic input (see list_collectors for each collector's inputSchema and example). Short runs return the rows inline; long runs return 202 with a run_id + statusUrl — poll with collector_run_status. Results are billed per delivered row (never for failures). Set `async` true to force background execution.
collector_run_statusFetch a Collector run by run_id: status (queued|running|done|failed), result count, cost, partial flag and the result rows. Use after run_collector returned 202/async. Pass format 'csv' to get the rows as CSV text.