Mercado Libre Reviews & Questions Scraper

💲 Precio y costos / Pricing & cost examples

Pago por resultado: US$1 por 1.000 resultados (cada opinión o pregunta es un resultado). Pay per result: US$1 per 1,000 results.

Ejemplo / Example	Resultados / Results	Costo aprox. / Approx. cost
1 producto, 100 opiniones / 1 product, 100 reviews	100	US$0.10
20 productos × 50 opiniones / 20 products × 50 reviews	1,000	US$1.00
100 productos × 100 opiniones + 20 preguntas c/u / 100 products × (100 reviews + 20 questions)	12,000	US$12.00

Usa maxReviews y maxQuestions para controlar el gasto. Use maxReviews / maxQuestions to cap spend.

🌎 Países soportados / Supported countries

Código / Code	País / Country	Dominio / Domain
MLC	Chile	mercadolibre.cl
MLA	Argentina	mercadolibre.com.ar
MLM	México	mercadolibre.com.mx
MCO	Colombia	mercadolibre.com.co
MLU	Uruguay	mercadolibre.com.uy
MPE	Perú	mercadolibre.com.pe

🔌 Integraciones / Integrations

• n8n / Make / Zapier: usa el nodo o app oficial de Apify → "Run Actor" con ener90/mercadolibre-reviews-questions y luego "Get dataset items". Use the official Apify node/app → Run Actor → Get dataset items.
• API: POST https://api.apify.com/v2/acts/ener90~mercadolibre-reviews-questions/run-sync-get-dataset-items?token=<YOUR_TOKEN> con el input JSON / with the JSON input.
• Agentes de IA / AI agents (MCP): agrega el actor a tu servidor Apify MCP (Claude, ChatGPT, Cursor…) y pídele "analiza las opiniones de este producto de Mercado Libre". Add it to the Apify MCP server and ask your agent to analyse a product's reviews.
• Exportar / Export: JSON, CSV, Excel, XML desde el dataset / from the dataset.

🤖 AI insights (optional) / Análisis con IA (opcional)

Turn on AI insights and paste your own Gemini key (free tier at aistudio.google.com) or your OpenAI key. After scraping, the Actor adds one row per product with sentiment %, top pros and cons, recurring complaints, feature requests, notable quotes and an executive summary, so you get the main findings from 1,000 reviews in about a minute. AI add-on price: US$0.0002 per review analyzed (US$0.20 per 1,000), event review-analyzed, effective 20 Oct 2026. Only charged when AI insights are on. The ai-insight row itself also counts as one normal result. The AI tokens are billed by your own provider. It's off by default.

Activa AI insights y pega tu key de Gemini o de OpenAI. Al terminar, el actor agrega una fila por producto con el % de sentimiento, los pros y contras principales, las quejas que se repiten, lo que piden los clientes y un resumen ejecutivo. Precio del add-on: US$0,0002 por reseña analizada (US$0,20 por 1.000), vigente desde el 20 oct 2026; solo se cobra si activas el análisis con IA. Los tokens de IA los cobra tu proveedor. Viene desactivado por defecto.

❓ FAQ

• ¿Necesito cuenta de Mercado Libre? / Do I need a Mercado Libre account? No para opiniones. Para preguntas se necesita tu propia app gratuita (Client ID/Secret). Not for reviews; questions need your own free ML app credentials.
• ¿Guarda datos personales? / Does it store personal data? No. No guarda nombres ni apodos de compradores. No reviewer or asker identity is stored.
• ¿Funciona con URLs de catálogo (/p/) y de publicación? / Catalog and listing URLs? Sí, ambas, y también IDs sueltos (MLC123…). Yes, both, plus raw IDs.
• ¿Qué pasa si un producto no tiene opiniones? / No reviews? El run termina bien y lo informa en el log, sin cobrar. The run succeeds and logs it; nothing is charged.
• ¿Es legal? / Is it legal? Extrae solo datos públicos y sin datos personales. Revisa los términos de Mercado Libre y las leyes de tu país para tu caso de uso. Only public, non-personal data is collected; check ML's terms and local law for your use case.

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🇪🇸 Español

Descripción

Actor de Apify que extrae opiniones de productos y, opcionalmente, preguntas y respuestas de Mercado Libre para Chile (MLC), Argentina (MLA), México (MLM), Colombia (MCO), Uruguay (MLU) y Perú (MPE).

Privacidad: Este scraper no almacena datos personales (nombres, apodos o identificadores de usuarios que opinan o preguntan).

Características

• ✅ Extracción de opiniones desde el endpoint JSON público de Mercado Libre
• ✅ Soporte multi-país (CL, AR, MX, CO, UY, PE)
• ✅ Paginación automática con reintentos (hasta 4 intentos)
• ✅ Extracción opcional de preguntas y respuestas (API oficial, con tu Client ID/Secret)
• ✅ Compatible con proxies de Apify (recomendado: RESIDENTIAL para evitar bloqueos)
• ✅ Respeto absoluto de la privacidad: sin datos de identidad

Stack Tecnológico

• Runtime: Node.js 20+
• Lenguaje: TypeScript 5.6+
• Framework de scraping: Crawlee 3.13+
• Plataforma: Apify 3.2+
• Testing: Vitest 2.1+

Arquitectura

src/
├── main.ts          # Orquestador principal con BasicCrawler de Crawlee
└── parsers.ts       # Parsers de URLs, opiniones y preguntas
tests/
├── parsers.test.ts  # Tests unitarios
└── fixtures/        # Fixtures JSON reales de Mercado Libre
.actor/
├── actor.json       # Configuración del Actor
├── input_schema.json # Esquema de entrada
└── dataset_schema.json # Esquema de salida

Flujo:

1. El usuario provee URLs de productos/publicaciones o IDs numéricos
2. El parser identifica el tipo (producto de catálogo /p/MLC123 o publicación MLC-123..._JM)
3. BasicCrawler extrae opiniones del endpoint público /noindex/catalog/reviews/{id}/search (20 por página)
4. Opcionalmente, extrae preguntas desde la API oficial api.mercadolibre.com/questions/search (requiere token OAuth)
5. Cada opinión o pregunta se guarda como una fila en el dataset de Apify

Entrada (Input)

{
  "startUrls": [
    { "url": "https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC37981310" },
    { "url": "https://articulo.mercadolibre.cl/MLC-467281714-..._JM" }
  ],
  "itemIds": ["MLC467281714", "MLA41149389"],
  "country": "MLC",
  "maxReviews": 100,
  "includeQuestions": false,
  "maxQuestions": 50,
  "maxListingsPerProduct": 3,
  "mlClientId": "TU_CLIENT_ID",
  "mlClientSecret": "TU_SECRET_KEY",
  "proxyConfiguration": { "useApifyProxy": true, "apifyProxyGroups": ["RESIDENTIAL"] }
}

Parámetros:

• startUrls: URLs de productos o publicaciones
• itemIds: IDs numéricos (se asume country si no tienen prefijo)
• country: Código del país por defecto (MLC, MLA, MLM, MCO, MLU, MPE)
• maxReviews: Máximo de opiniones por producto (por defecto: 100)
• includeQuestions: true para extraer preguntas (requiere mlClientId + mlClientSecret)
• maxQuestions: Máximo de preguntas por publicación (por defecto: 50)
• maxListingsPerProduct: para productos de catálogo, cuántas publicaciones encontradas en sus opiniones se consultan (por defecto: 3)
• mlClientId / mlClientSecret: Client ID y Secret Key de tu app de Mercado Libre. El secreto es un input secreto (cifrado y nunca impreso en el log). El Actor obtiene el token solo, vía OAuth client_credentials
• mlAccessToken: alternativa, un token OAuth ya generado (caduca a las 6 h)
• proxyConfiguration: Configuración de proxy de Apify (recomendado: RESIDENTIAL)

Salida (Output)

Una fila por opinión:

{
  "type": "review",
  "siteId": "MLC",
  "country": "Chile",
  "objectId": "MLC37981310",
  "isCatalogProduct": true,
  "title": "Notebook HP 15.6 pulgadas",
  "reviewId": 123456789,
  "rating": 5,
  "text": "Excelente producto, muy rápido",
  "date": "2024-01-15T10:30:00.000Z",
  "relativeDate": "hace 2 meses",
  "likes": 3,
  "photoCount": 2,
  "variant": null
}

Una fila por pregunta:

{
  "type": "question",
  "siteId": "MLC",
  "country": "Chile",
  "objectId": "MLC467281714",
  "itemId": "MLC467281714",
  "questionId": 987654321,
  "question": "¿Tiene garantía?",
  "questionDate": "2024-01-10T14:20:00.000Z",
  "status": "ANSWERED",
  "answer": "Sí, 12 meses de garantía oficial",
  "answerDate": "2024-01-11T09:15:00.000Z"
}

Nota sobre Preguntas

Las preguntas salen de la API oficial api.mercadolibre.com/questions/search (paginada con limit/offset). Los endpoints web anónimos devuelven 403 o piden verificación de cuenta. Las preguntas pertenecen a publicaciones individuales (MLC-123..._JM). Si entregas un producto de catálogo (/p/MLC123), el Actor detecta las publicaciones que aparecen en sus opiniones y consulta sus preguntas (hasta maxListingsPerProduct).

Con credenciales, el Actor prueba primero la API oficial de opiniones (/reviews/item/{id}). Si tu app no tiene acceso (hoy responde 403 para apps normales), usa automáticamente el endpoint público.

Cómo crear tu propia app de Mercado Libre (gratis)

1. Entra a developers.mercadolibre.com, elige tu país, inicia sesión y ve a Mis aplicaciones → Crear nueva aplicación.
2. Completa nombre, descripción y una Redirect URI con https (por ejemplo, la URL de tu GitHub). En Permisos basta con lectura de Comunicaciones pre y post venta. En flujos OAuth, marca Client credentials (y Refresh token).
3. Guarda la app. Copia el Client ID y el Secret Key (menú ⋮ → Editar) en mlClientId y mlClientSecret.

Cómo Ejecutar Localmente

# Instalar dependencias
npm install

# Ejecutar tests
npm test

# Compilar TypeScript
npm run build

# Ejecutar localmente (requiere INPUT.json en storage/key_value_stores/default/)
npm start

# O ejecutar con Apify CLI
apify run

Estructura de storage/key_value_stores/default/INPUT.json:

{
  "startUrls": [{ "url": "https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC37981310" }],
  "maxReviews": 50
}

CI/CD

Este proyecto incluye un workflow de GitHub Actions que ejecuta:

• npm ci (instalación de dependencias)
• npm run build (compilación de TypeScript)
• npm test (tests unitarios con Vitest)

El CI se ejecuta en Node.js 20 en cada push y pull request.

Privacidad

Este scraper NO almacena:

• Nombres de usuarios
• Apodos (nicknames)
• IDs de usuarios
• Correos electrónicos
• Números de teléfono
• Ningún dato de identidad personal

El código filtra explícitamente estos campos para cumplir con las mejores prácticas de privacidad.

Licencia

LICENSE - René Del Valle Rodríguez

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🇬🇧 English

Description

Apify Actor that scrapes product reviews and optionally questions & answers from Mercado Libre for Chile (MLC), Argentina (MLA), Mexico (MLM), Colombia (MCO), Uruguay (MLU), and Peru (MPE).

Privacy: This scraper does not store personal data (names, nicknames, or user identifiers of reviewers or askers).

Features

• ✅ Review extraction from Mercado Libre's public JSON endpoint
• ✅ Multi-country support (CL, AR, MX, CO, UY, PE)
• ✅ Automatic pagination with retry logic (up to 4 attempts)
• ✅ Optional Q&A extraction (official API, with your Client ID/Secret)
• ✅ Apify proxy support (recommended: RESIDENTIAL to avoid blocks)
• ✅ Full privacy respect: no identity data stored

Tech Stack

• Runtime: Node.js 20+
• Language: TypeScript 5.6+
• Scraping framework: Crawlee 3.13+
• Platform: Apify 3.2+
• Testing: Vitest 2.1+

Architecture

src/
├── main.ts          # Main orchestrator with Crawlee's BasicCrawler
└── parsers.ts       # URL, review, and question parsers
tests/
├── parsers.test.ts  # Unit tests
└── fixtures/        # Real JSON fixtures from Mercado Libre
.actor/
├── actor.json       # Actor configuration
├── input_schema.json # Input schema
└── dataset_schema.json # Output schema

Flow:

1. User provides product/listing URLs or numeric IDs
2. Parser identifies type (catalog product /p/MLC123 or listing MLC-123..._JM)
3. BasicCrawler extracts reviews from public endpoint /noindex/catalog/reviews/{id}/search (20 per page)
4. Optionally extracts questions from official API api.mercadolibre.com/questions/search (requires OAuth token)
5. Each review or question is saved as a row in Apify's dataset

Input

{
  "startUrls": [
    { "url": "https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC37981310" },
    { "url": "https://articulo.mercadolibre.cl/MLC-467281714-..._JM" }
  ],
  "itemIds": ["MLC467281714", "MLA41149389"],
  "country": "MLC",
  "maxReviews": 100,
  "includeQuestions": false,
  "maxQuestions": 50,
  "maxListingsPerProduct": 3,
  "mlClientId": "YOUR_CLIENT_ID",
  "mlClientSecret": "YOUR_SECRET_KEY",
  "proxyConfiguration": { "useApifyProxy": true, "apifyProxyGroups": ["RESIDENTIAL"] }
}

Parameters:

• startUrls: Product or listing URLs
• itemIds: Numeric IDs (assumes country if no prefix)
• country: Default country code (MLC, MLA, MLM, MCO, MLU, MPE)
• maxReviews: Maximum reviews per product (default: 100)
• includeQuestions: true to extract questions (requires mlClientId + mlClientSecret)
• maxQuestions: Maximum questions per listing (default: 50)
• maxListingsPerProduct: for catalog products, how many seller listings found in the reviews are queried for questions (default: 3)
• mlClientId / mlClientSecret: Client ID and Secret Key of your Mercado Libre app. The secret is a secret input (encrypted, never logged). The Actor gets the token itself via OAuth client_credentials
• mlAccessToken: alternative, a ready OAuth token (expires after 6 h)
• proxyConfiguration: Apify proxy config (recommended: RESIDENTIAL)

Output

One row per review:

{
  "type": "review",
  "siteId": "MLC",
  "country": "Chile",
  "objectId": "MLC37981310",
  "isCatalogProduct": true,
  "title": "HP 15.6 inch Notebook",
  "reviewId": 123456789,
  "rating": 5,
  "text": "Excellent product, very fast",
  "date": "2024-01-15T10:30:00.000Z",
  "relativeDate": "2 months ago",
  "likes": 3,
  "photoCount": 2,
  "variant": null
}

One row per question:

{
  "type": "question",
  "siteId": "MLC",
  "country": "Chile",
  "objectId": "MLC467281714",
  "itemId": "MLC467281714",
  "questionId": 987654321,
  "question": "Does it have warranty?",
  "questionDate": "2024-01-10T14:20:00.000Z",
  "status": "ANSWERED",
  "answer": "Yes, 12 months official warranty",
  "answerDate": "2024-01-11T09:15:00.000Z"
}

Note on Questions

Questions come from the official API api.mercadolibre.com/questions/search (paginated with limit/offset), because anonymous web endpoints return 403 or account verification. Questions belong to individual listings (MLC-123..._JM). For catalog products (/p/MLC123), the Actor detects the seller listings referenced in the product's reviews and fetches their questions (up to maxListingsPerProduct).

With credentials, the Actor first tries the official reviews API (/reviews/item/{id}). If your app isn't authorized (it currently returns 403 for regular apps), it falls back to the public endpoint automatically.

How to create your own Mercado Libre app (free)

1. Go to developers.mercadolibre.com, pick your country, sign in and open My applications → Create new application.
2. Fill in a name, a description and an https Redirect URI (for example, your GitHub URL). Under Permissions, read access to pre/post-sale communications is enough. Under OAuth flows, enable Client credentials (and Refresh token).
3. Save it. Copy the Client ID and Secret Key (⋮ menu → Edit) into mlClientId and mlClientSecret.

How to Run Locally

# Install dependencies
npm install

# Run tests
npm test

# Compile TypeScript
npm run build

# Run locally (requires INPUT.json in storage/key_value_stores/default/)
npm start

# Or run with Apify CLI
apify run

storage/key_value_stores/default/INPUT.json structure:

{
  "startUrls": [{ "url": "https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC37981310" }],
  "maxReviews": 50
}

CI/CD

This project includes a GitHub Actions workflow that runs:

• npm ci (dependency installation)
• npm run build (TypeScript compilation)
• npm test (unit tests with Vitest)

CI runs on Node.js 20 on every push and pull request.

Privacy

This scraper DOES NOT store:

• User names
• Nicknames
• User IDs
• Email addresses
• Phone numbers
• Any personal identity data

The code explicitly filters these fields to comply with privacy best practices.

License

LICENSE - René Del Valle Rodríguez

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• AI Review Insights (ener90/ai-review-insights, coming soon / próximamente) – análisis de reseñas con IA

Need a custom scraper or a different site? Open an issue in the Issues tab. / ¿Necesitas un scraper a medida? Escríbeme en la pestaña Issues (soporte en español).

🧩 API & integrations quick start

cURL (sync, returns items)

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/ener90~mercadolibre-reviews-questions/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{"startUrls":[{"url":"https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC123"}],"maxReviews":100}'

Node.js

import { ApifyClient } from 'apify-client';
const client = new ApifyClient({ token: process.env.APIFY_TOKEN });
const run = await client.actor('ener90/mercadolibre-reviews-questions').call({"startUrls":[{"url":"https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC123"}],"maxReviews":100});
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();

Python

from apify_client import ApifyClient
client = ApifyClient("YOUR_APIFY_TOKEN")
run = client.actor("ener90/mercadolibre-reviews-questions").call(run_input={"startUrls":[{"url":"https://www.mercadolibre.cl/.../p/MLC123"}],"maxReviews":100})
items = client.dataset(run["defaultDatasetId"]).list_items().items

• Google Sheets: add the Google Sheets integration to a saved Task, or use =IMPORTDATA("https://api.apify.com/v2/datasets/<DATASET_ID>/items?format=csv&clean=1").
• n8n / Make / Zapier: use the official Apify node or app: Run Actor (ener90/mercadolibre-reviews-questions) → Get dataset items.
• Webhooks: on a Task, add an integration Run succeeded → your URL (gets defaultDatasetId).
• AI agents (MCP): https://mcp.apify.com?actors=ener90/mercadolibre-reviews-questions works in Claude, ChatGPT, Cursor or any MCP client.
• Free plan: works on Apify's free tier; usage is billed per result (see Pricing). Start with small limits to try it out.

📝 Changelog

• 0.1 (2026-10-19): first public release; output schema, README with pricing, countries, FAQ; lower default memory (512 MB).

Issues or ideas? Open an issue in the Issues tab and we usually reply within 24 h.