MCPサービス

CapSolver の解決機能をモデル コンテキスト プロトコルを通じて AI エージェントに公開します。このサービスを指す MCP クライアントは、グルー コードなしで 5 つの解決ツールを利用できます。

1. 概要

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI クライアントが外部ツールを検出して呼び出すことができるオープン プロトコルです。機能を MCP サービスとしてパッケージ化すると、互換性のあるクライアントは、クライアントごとのアダプター コードを記述することなく、接続時にそのツールを直接使用できます。

capsolver-mcp はまさにそのようなサービスです。これは、 capsolver-core の解決機能を標準の MCP ツールとしてラップします。 MCP 対応クライアント (Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Cline など) が開始されると、自動的にツールを検出し、会話内でツールを直接呼び出して、検出、解決、埋め戻し (CAPTCHA のクリア) を行うことができます。

このルートは 2 種類の人々に最も適しています。1 行の統合コードを作成せずに、すでに使用している AI クライアント内でプラグ アンド プレイで解決したいユーザーです。また、1 つの統一プロトコルを通じてチームの多くのクライアントに解決機能を提供したいと考えている開発者もいます。

2. インストール

capsolver-mcp は capsolver-core の上に構築されます。コアが実際の解決を行い、mcp はその機能を MCP プロトコル上でのみ公開します。そのため、実行時に capsolver-core に依存します。 mcp を単独でインストールすることはできません。最初に GitHub からコアをインストールし、次に mcp をインストールします。

# 1) Install the core engine first (mcp depends on it)
pip install git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-core.git
 
# 2) Then install mcp itself
pip install git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-mcp.git

ブラウザ ツール ( detect / solve_on_page ) にも Playwright が必要です。手順 2 を追加の [browser] に置き換えて、Chromium をインストールします。

pip install "capsolver-mcp[browser] @ git+https://github.com/capsolver-ai/capsolver-mcp.git"
playwright install chromium

3. ツール

サービスが開始されると、次の 5 つのツールがクライアントにアドバタイズされます。

ブラウザ ツール ( detect_captchas 、 solve_on_page ) には [browser] エクストラと Chromium が必要です。上記のブラウザの手順に従ってインストールするだけです。

4. サービスの開始

4.1 コマンドライン

# stdio (default — for local MCP clients such as Claude Desktop)
capsolver-mcp
 
# SSE (for remote / HTTP access)
capsolver-mcp --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000
 
# Streamable HTTP (MCP 2025-03-26 spec)
capsolver-mcp --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

コマンドラインオプション:

capsolver-mcp [OPTIONS]
  --transport {stdio,sse,streamable-http}   Transport protocol (default: stdio)
  --host HOST                 Bind host for SSE/HTTP transport (default: 127.0.0.1)
  --port PORT                 Bind port for SSE/HTTP transport (default: 8000)
  --api-key KEY               API key (falls back to the CAPSOLVER_API_KEY env var)
  --name NAME                 Service name (default: capsolver)

4.2 MCP 構成

MCP クライアントは、JSON 構成のブロックを通じてこのサービスを読み込みます。最も一般的なのは stdio アプローチです。クライアントは、指定したコマンドを使用してサービスを子プロセスとして起動します。 command をバンドルされた capsolver-mcp に直接設定します。

{
  "mcpServers": {
    "capsolver": {
      "command": "capsolver-mcp",
      "env": {
        "CAPSOLVER_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

クライアントが capsolver-mcp が見つからないと報告した場合 (クライアントの PATH 上にない conda / venv 環境にインストールされている場合によくあることです)、その環境の Python で command を指定し、モジュール経由で起動します。

{
  "mcpServers": {
    "capsolver": {
      "command": "/abs/path/to/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "capsolver_mcp"],
      "env": {
        "CAPSOLVER_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

5. クライアントのセットアップとツールのデモ

ほとんどの MCP クライアントは、§4.2 の config ブロックを使用して接続します。以下に、VS Code の具体的な手順、いくつかのツールのデモ、および他のクライアントとの違いを示します。

5.1 VS Code (クロードプラグイン)

1. 新しい mcp.json を作成します。
2. 対応する構成を mcpServers の下に追加します。
3. VS コードをリロードします。リロード後、CapSolver の 5 つのツールがツール リストに表示されます。

5.2 ツールのデモ

自然言語を使用して、クライアントにツールを呼び出すだけです。以下に 3 つの典型的な使用法とその期待される結果を示します。

1. 残高を確認 — 「capsolver を使用してアカウントの残高を確認します。」クライアントは get_balance を呼び出し、残高とパッケージを返します。

2. トークンモード解決 — タイプ、URL、およびサイトキーを指定します: 「この reCAPTCHA v2 を解決します。」クライアントは solve_captcha を呼び出してトークンを返します。

3. ページ全体、ワンショット — 「このページのすべての CAPTCHA を検出して解決します: <URL> 」クライアントは solve_on_page を呼び出して、検出 + 解決 + フィルバックを行います。

5.3 他のクライアント

同じ command + env 構成が他の標準入出力 MCP クライアントに適用されます。例としてカーソルを示します。

注意: Cursor が capsolver-mcp に接続するための前提条件は、両方のパッケージがインストールされていることです。

「バッシュ」

1. 最初にコア エンジンをインストールします (mcp はコア エンジンに依存します) pip インストール git+ https://github.com/capsolver-ai/capsolver-core.git
2. 次に、mcp 自体をインストールします pip インストール git+ https://github.com/capsolver-ai/capsolver-mcp.git