
Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract
io.github.Nero-Engine由 GitHub 账号 Nero-Engine 发布v0.1.0更新于 Oct 24, 2026
Run one LLM instruction over every row to classify, extract or summarise into new columns.
概览
AI 生成的概览
一个托管在 Apify 上的远程 MCP 服务器,对数据集的每一行执行同一条 LLM 指令,将分类、提取或摘要结果写入新列。
- 可以做什么
- 对数据集的所有行应用同一条 LLM 指令,并把结果作为新列添加。可用于批量分类行、提取字段或生成摘要。任务在 Apify 上运行,并按事件计入你的 Apify 账户费用。
- 适用场景
- 当你有一份表格数据,希望一次性为每一行批量补充 LLM 生成的标签、提取字段或摘要,而不是逐行提示时适用。
- 运行要求
- 远程 MCP 端点 mcp.apify.com,使用 streamable HTTP。需要 OAuth 认证,并在 Authorization 请求头中以 Bearer 形式提供 Apify API 令牌。运行费用计入你的 Apify 账户。
安装前请注意
Authorization 请求头携带你的 Apify API 令牌,属于机密信息。任务按事件计费到你的 Apify 账户,批量作业可能产生费用。行数据会发送到 Apify 和 LLM 进行处理,服务器会向你的数据集写入新列。
安装
在 SourceWeft 中
- 打开 控制台中的 Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract,将其添加到工作区。
- 连接 所需的 凭据。它们会被私密存储,绝不会在公开页面上展示。
- 为需要使用其工具的对话启用该服务。
Web executable,通过 Streamable HTTP。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。
交给智能体安装
把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体,或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南,先向你展示发布者、端点和登录方式,经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。
阅读 https://sourceweft.com/mcp/io.github.Nero-Engine%2Fdataset-ai-enrich/install.md,并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前,先告诉我它的发布者、端点和登录方式,等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件;问我密钥应从哪里获取。其他 MCP 客户端
把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。 客户端会在首次连接时完成 OAuth 登录。
{
"mcpServers": {
"dataset-ai-enrichment-bulk-llm-gpt-class": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=nerolabs/dataset-ai-enrich"
}
}
}工具
0该服务器需要登录,因此 SourceWeft 无法在没有账号的情况下读取其工具,也未收录。已连接账号所能看到的内容可能因账号及其权限而异。
版本历史
1- v0.1.0最新Sep 16, 2026
评分
已满足适用检查项的 67%
该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。
- 近 30 天内可连通必需25 分
- 已声明认证方式必需10 分
- 已列出工具15 分
请让服务器在无凭据时响应 tools/list,或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。
- 描述必需15 分
- 图标10 分
- 文档15 分
请声明包含 README 的 GitHub 仓库,或在 OAuth 受保护资源元数据中提供 resource_documentation。
- 许可证不适用
托管服务按其提供方的条款使用,因此这里不要求许可证。此检查项不计入百分比。