Wikipedia-Scraper: Artikel, Zusammenfassungen und Metadaten, $0,50 pro 1.000 Artikel

Wikipedia-Artikel per Titel, URL oder Wikidata-ID über die offizielle MediaWiki-API extrahieren. Liefert Artikeltitel, Summary (erster Absatz), Plaintext-Volltext, Thumbnail, Lead-Image, alle Kategorien, geografische Koordinaten wenn anwendbar, die Wikidata-Q-ID, Pageviews der letzten 30 Tage und Referenzen zu anderen Sprachen. Unterstützt 12+ Sprachen inklusive Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Chinesisch und Japanisch. Ideal für KI-Trainingsdaten, Knowledge-Graph-Anreicherung, RAG-Ingestion und Referenzdatenbanken.

Auf Apify öffnen → Jetzt testen
Preise
$0,0005/Artikel
RAM
128MB
Abdeckung
12+ Sprachen
Ausgabefelder
20+
Proxy
Apify Datacenter
Technik
MediaWiki-API

Was Sie erhalten

Wichtige Anwendungsfälle

API-Beispiel

# Einen Lauf über die Apify-API starten
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~wikipedia-scraper/runs?token=YOUR_TOKEN" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
 "queries": [
 "Stripe (Unternehmen)",
 "OpenAI",
 "Eiffelturm",
 "Albert Einstein",
 "Transformer (Machine-Learning-Modell)"
 ],
 "language": "de",
 "extractFullContent": true,
 "includePageviews": true
 }'

# Oder mit KI-Agenten via MCP verwenden:
# https://mcp.apify.com?tools=santamaria-automations/wikipedia-scraper

Integrationen

Ausgabefelder

FeldTypBeispiel
titlestringEiffelturm
page_idinteger9202
wikidata_idstringQ243
summarystringDer Eiffelturm ist ein Stahlfachwerkturm...
contentstringDer Eiffelturm (französisch La Tour Eiffel)...
thumbnail_urlstringhttps://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/...
categoriesarray["Eiffelturm","Türme in Paris"]
coordinatesobject{"lat":48,8584,"lon":2,2945}
pageviews_30dinteger512.847
canonical_urlstringhttps://de.wikipedia.org/wiki/Eiffelturm

Direkt auf Apify ausführen (kein Code)

Klicken Sie oben auf Auf Apify öffnen, um wikipedia-scraper im Browser auszuführen – kein Code, keine Installation. In der Apify-Konsole erhalten Sie:

Ihren Apify API-Token erhalten

Um diesen Actor aus Ihrem eigenen Code auszuführen, benötigen Sie einen Apify API-Token. In etwa einer Minute erledigt:

  1. Kostenlos bei Apify registrieren (Google, GitHub oder E-Mail).
  2. Gehen Sie zu Einstellungen → Integrationen → API-Tokens.
  3. Klicken Sie auf Neuen API-Token erstellen. Kopieren und geheim halten.

Gratiskontingent: Apify schreibt Ihrem Konto 5$ Plattformnutzung pro Monat gut, keine Kreditkarte erforderlich. Genug, um jeden Actor sinnvoll zu testen — bei 0,001$ pro Ergebnis sind das etwa 5.000 Ergebnisse gratis pro Monat.

Aus Code aufrufen

Führen Sie diesen Actor aus jeder Sprache über die Apify-REST-API aus. Ersetzen Sie YOUR_TOKEN durch Ihren API-Token und passen Sie das JSON-Input an.

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~wikipedia-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'
// npm install apify-client
import { ApifyClient } from 'apify-client';

const client = new ApifyClient({ token: 'YOUR_TOKEN' });
const run = await client.actor('santamaria-automations/wikipedia-scraper').call({});
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
console.log(items);
# pip install apify-client
from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient('YOUR_TOKEN')
run = client.actor('santamaria-automations/wikipedia-scraper').call(run_input={})
items = list(client.dataset(run['defaultDatasetId']).iterate_items())
print(items)
// dotnet add package Apify.Client
using Apify.Client;

var client = new ApifyClient("YOUR_TOKEN");
var run = await client.Actor("santamaria-automations/wikipedia-scraper").CallAsync(new { });
var items = await client.Dataset(run.DefaultDatasetId).ListItemsAsync();
// Maven: com.apify:apify-client
import com.apify.client.ApifyClient;

ApifyClient client = new ApifyClient("YOUR_TOKEN");
ActorRun run = client.actor("santamaria-automations/wikipedia-scraper").call(Map.of());
List<Map<String,Object>> items = client.dataset(run.getDefaultDatasetId()).listItems();

Mit KI-Agenten verwenden (MCP)

Dieser Actor ist auf dem Apify MCP-Server verfügbar, sodass Sie ihn von jedem MCP-kompatiblen KI-Client aus steuern können – Claude Desktop, Claude.ai, Cursor, VS Code, LangChain, LlamaIndex oder einem eigenen Agent – ohne Code zu schreiben.

https://mcp.apify.com?tools=santamaria-automations/wikipedia-scraper

Beispiel-Prompt nach Verbindung:

"Verwende wikipedia-scraper, um einen Scrape durchzuführen, und liefere mir die Ergebnisse als Tabelle."

Clients mit dynamischer Tool-Discovery (Claude.ai, VS Code) erhalten das vollständige Input-Schema automatisch via add-actor.

Mit No-Code-Plattformen verwenden

Triggern Sie diesen Actor aus Ihrem Automatisierungstool. Alle unten aufgeführten Plattformen können die Apify-API in wenigen Klicks aufrufen — kein Code erforderlich.

  1. Fügen Sie den n8n Apify-Node hinzu (auf n8n Cloud vorinstalliert; auf self-hosted @apify/n8n-nodes-apify installieren).
  2. Setzen Sie Actor auf santamaria-automations/wikipedia-scraper.
  3. Wählen Sie Operation Run Actor and get dataset, fügen Sie Ihr Input-JSON ein und verbinden Sie einen Downstream-Node (Google Sheets, Postgres, Webhook, …).
  1. Erstellen Sie einen neuen Zap mit beliebigem Trigger.
  2. Fügen Sie eine Webhooks by Zapier POST-Action zu https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~wikipedia-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN hinzu.
  3. Body: Ihr Input-JSON. Content-Type: application/json.
  1. Erstellen Sie ein neues Szenario.
  2. Fügen Sie ein HTTP-Modul hinzu: URL https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~wikipedia-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN, Methode POST, Body raw JSON.
  3. Parsen Sie die Antwort mit einem JSON-Modul, um Items downstream zu iterieren.
  1. Erstellen Sie einen neuen Workflow.
  2. Fügen Sie einen HTTP Request-Schritt hinzu: POST zu https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~wikipedia-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN.
  3. Greifen Sie in nachfolgenden Schritten auf steps.http.$return_value zu.
  1. Installieren Sie das API Connector-Plugin.
  2. Fügen Sie eine neue API hinzu: POST https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~wikipedia-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN, Body type JSON.
  3. Initialisieren Sie den Call mit Ihrem Input und referenzieren Sie das Response-Array in Workflow-Actions.

Verwandte Aktoren

Auf Apify öffnen → Jetzt testen (kostenloses Kontingent verfügbar)