Servidor MCP Fetch

Un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona capacidades de recuperación de contenido web. Este servidor permite a los LLM recuperar y procesar contenido de páginas web, convirtiendo HTML a markdown para facilitar su consumo.

[!CAUTION] Este servidor puede acceder a direcciones IP locales/internas y puede representar un riesgo de seguridad. Tenga precaución al utilizar este servidor MCP para asegurarse de que esto no exponga datos confidenciales.

La herramienta de recuperación (fetch) truncará la respuesta, pero al usar el argumento start_index, puede especificar dónde comenzar la extracción de contenido. Esto permite a los modelos leer una página web en fragmentos, hasta que encuentren la información que necesitan.

Herramientas disponibles

• fetch - Recupera una URL de internet y extrae su contenido como markdown.

  • url (cadena, requerido): URL a recuperar

  • max_length (entero, opcional): Número máximo de caracteres a devolver (predeterminado: 5000)

  • start_index (entero, opcional): Iniciar el contenido desde este índice de caracteres (predeterminado: 0)

  • raw (booleano, opcional): Obtener contenido sin procesar sin conversión a markdown (predeterminado: false)

Prompts

• fetch

  • Recuperar una URL y extraer su contenido como markdown

  • Argumentos:

    • url (cadena, requerido): URL a recuperar

Instalación

Opcional: Instale node.js, esto hará que el servidor de recuperación utilice un simplificador de HTML diferente que es más robusto.

Usando uv (recomendado)

Al usar uv no se necesita ninguna instalación específica. Usaremos uvx para ejecutar directamente mcp-server-fetch.

Usando PIP

Alternativamente, puede instalar mcp-server-fetch a través de pip:

pip install mcp-server-fetch

Después de la instalación, puede ejecutarlo como un script usando:

python -m mcp_server_fetch

Related MCP server: MCP Fetch

Configuración

Configurar para Claude.app

Añada a sus ajustes de Claude:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"]
    }
  }
}

Configurar para VS Code

Para una instalación rápida, utilice uno de los botones de instalación con un solo clic a continuación...

Para la instalación manual, añada el siguiente bloque JSON a su archivo de Configuración de usuario (JSON) en VS Code. Puede hacerlo presionando Ctrl + Shift + P y escribiendo Preferences: Open User Settings (JSON).

Opcionalmente, puede añadirlo a un archivo llamado .vscode/mcp.json en su espacio de trabajo. Esto le permitirá compartir la configuración con otros.

Tenga en cuenta que la clave mcp es necesaria cuando se utiliza el archivo mcp.json.

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      }
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "docker",
        "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
      }
    }
  }
}

Personalización - robots.txt

De forma predeterminada, el servidor obedecerá el archivo robots.txt de un sitio web si la solicitud provino del modelo (a través de una herramienta), pero no si la solicitud fue iniciada por el usuario (a través de un prompt). Esto se puede deshabilitar añadiendo el argumento --ignore-robots-txt a la lista args en la configuración.

Personalización - User-agent

De forma predeterminada, dependiendo de si la solicitud provino del modelo (a través de una herramienta) o fue iniciada por el usuario (a través de un prompt), el servidor utilizará el user-agent

ModelContextProtocol/1.0 (Autonomous; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

o

ModelContextProtocol/1.0 (User-Specified; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

Esto se puede personalizar añadiendo el argumento --user-agent=YourUserAgent a la lista args en la configuración.

Personalización - Proxy

El servidor se puede configurar para usar un proxy mediante el uso del argumento --proxy-url.

Configuración en Windows

Si experimenta problemas de tiempo de espera (timeout) en Windows, es posible que deba establecer la variable de entorno PYTHONIOENCODING para garantizar una codificación de caracteres adecuada:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

Esto soluciona los problemas de codificación de caracteres que pueden causar que el servidor agote el tiempo de espera en sistemas Windows.

Depuración

Puede utilizar el inspector MCP para depurar el servidor. Para instalaciones uvx:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch

O si ha instalado el paquete en un directorio específico o está desarrollando en él:

cd path/to/servers/src/fetch
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-fetch

Contribución

Fomentamos las contribuciones para ayudar a expandir y mejorar mcp-server-fetch. Ya sea que desee añadir nuevas herramientas, mejorar la funcionalidad existente o mejorar la documentación, su aporte es valioso.

Para ejemplos de otros servidores MCP y patrones de implementación, consulte: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

¡Las solicitudes de extracción (pull requests) son bienvenidas! Siéntase libre de contribuir con nuevas ideas, correcciones de errores o mejoras para hacer que mcp-server-fetch sea aún más potente y útil.

Licencia

mcp-server-fetch tiene licencia bajo la Licencia MIT. Esto significa que usted es libre de usar, modificar y distribuir el software, sujeto a los términos y condiciones de la Licencia MIT. Para obtener más detalles, consulte el archivo LICENSE en el repositorio del proyecto.