Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract

io.github.Nero-Engine由 GitHub 帳號 Nero-Engine 發布v0.1.0更新於 Oct 24, 2026

Run one LLM instruction over every row to classify, extract or summarise into new columns.

已驗證Streamable HTTP可網頁執行資料與分析AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

一個託管在 Apify 上的遠端 MCP 伺服器,對資料集的每一列執行同一條 LLM 指令,將分類、擷取或摘要結果寫入新欄位。

可以做什麼
對資料集的所有列套用同一條 LLM 指令,並把結果新增為新欄位。可用於批次分類列、擷取欄位或產生摘要。任務在 Apify 上執行,並依事件計入你的 Apify 帳戶費用。
適用情境
當你有一份表格式資料,希望一次為每一列批次補充 LLM 產生的標籤、擷取欄位或摘要,而不是逐列提示時適用。
執行需求
遠端 MCP 端點 mcp.apify.com,使用 streamable HTTP。需要 OAuth 驗證,並在 Authorization 標頭中以 Bearer 形式提供 Apify API 權杖。執行費用計入你的 Apify 帳戶。
安裝前請注意
Authorization 標頭攜帶你的 Apify API 權杖,屬於機密資訊。任務依事件計費到你的 Apify 帳戶,批次作業可能產生費用。列資料會傳送到 Apify 和 LLM 進行處理,伺服器會將新欄位寫入你的資料集。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract,將其新增到工作區。
  2. 連接 所需的 憑證。它們會被私密儲存,絕不會在公開頁面上展示。
  3. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.Nero-Engine%2Fdataset-ai-enrich/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。 客戶端會在首次連接時完成 OAuth 登入。

{
  "mcpServers": {
    "dataset-ai-enrichment-bulk-llm-gpt-class": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=nerolabs/dataset-ai-enrich"
    }
  }
}

工具

0
該伺服器需要登入,因此 SourceWeft 無法在沒有帳號的情況下讀取其工具,也未收錄。已連接帳號所能看到的內容可能因帳號及其權限而異。

版本歷史

1
  1. v0.1.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 67%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫,或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款不適用

    託管服務按其提供方的條款使用,因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。