Fetch MCP Server

Сервер протокола Model Context Protocol, предоставляющий возможности получения веб-контента. Этот сервер позволяет LLM извлекать и обрабатывать контент с веб-страниц, преобразуя HTML в markdown для более удобного чтения.

[!CAUTION] Этот сервер может получать доступ к локальным/внутренним IP-адресам и может представлять угрозу безопасности. Будьте осторожны при использовании этого MCP-сервера, чтобы убедиться, что это не приведет к раскрытию конфиденциальных данных.

Инструмент fetch обрезает ответ, но с помощью аргумента start_index вы можете указать, откуда начать извлечение контента. Это позволяет моделям читать веб-страницу по частям, пока они не найдут нужную информацию.

Доступные инструменты

• fetch — извлекает URL из интернета и преобразует его содержимое в markdown.

  • url (строка, обязательно): URL для извлечения

  • max_length (целое число, необязательно): Максимальное количество символов для возврата (по умолчанию: 5000)

  • start_index (целое число, необязательно): Начальный индекс символа для извлечения контента (по умолчанию: 0)

  • raw (логическое значение, необязательно): Получить необработанный контент без преобразования в markdown (по умолчанию: false)

Промпты

• fetch

  • Извлечь URL и преобразовать его содержимое в markdown

  • Аргументы:

    • url (строка, обязательно): URL для извлечения

Установка

Опционально: установите node.js, это заставит сервер fetch использовать другой, более надежный упроститель HTML.

Использование uv (рекомендуется)

При использовании uv специальная установка не требуется. Мы будем использовать uvx для прямого запуска mcp-server-fetch.

Использование PIP

Альтернативно вы можете установить mcp-server-fetch через pip:

pip install mcp-server-fetch

После установки вы можете запустить его как скрипт с помощью:

python -m mcp_server_fetch

Related MCP server: MCP Fetch

Конфигурация

Настройка для Claude.app

Добавьте в настройки 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"]
    }
  }
}

Настройка для VS Code

Для быстрой установки используйте одну из кнопок установки в один клик ниже...

Для ручной установки добавьте следующий JSON-блок в файл настроек пользователя (JSON) в VS Code. Вы можете сделать это, нажав Ctrl + Shift + P и введя Preferences: Open User Settings (JSON).

Опционально вы можете добавить его в файл .vscode/mcp.json в вашей рабочей области. Это позволит вам делиться конфигурацией с другими.

Обратите внимание, что ключ mcp необходим при использовании файла mcp.json.

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

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

Настройка — robots.txt

По умолчанию сервер будет соблюдать файл robots.txt веб-сайта, если запрос поступил от модели (через инструмент), но не в том случае, если запрос был инициирован пользователем (через промпт). Это можно отключить, добавив аргумент --ignore-robots-txt в список args в конфигурации.

Настройка — User-agent

По умолчанию, в зависимости от того, поступил ли запрос от модели (через инструмент) или был инициирован пользователем (через промпт), сервер будет использовать либо user-agent

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

либо

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

Это можно настроить, добавив аргумент --user-agent=YourUserAgent в список args в конфигурации.

Настройка — Прокси

Сервер можно настроить на использование прокси с помощью аргумента --proxy-url.

Конфигурация Windows

Если вы столкнулись с проблемами тайм-аута в Windows, вам может потребоваться установить переменную окружения PYTHONIOENCODING, чтобы обеспечить правильную кодировку символов:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Это решает проблемы с кодировкой символов, которые могут привести к тайм-ауту сервера в системах Windows.

Отладка

Вы можете использовать инспектор MCP для отладки сервера. Для установок через uvx:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch

Или, если вы установили пакет в определенную директорию или занимаетесь его разработкой:

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

Вклад в проект

Мы приветствуем вклад, который поможет расширить и улучшить mcp-server-fetch. Независимо от того, хотите ли вы добавить новые инструменты, улучшить существующую функциональность или документацию, ваш вклад ценен.

Примеры других MCP-серверов и шаблонов реализации см. здесь: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Пул-реквесты приветствуются! Не стесняйтесь предлагать новые идеи, исправления ошибок или улучшения, чтобы сделать mcp-server-fetch еще более мощным и полезным.

Лицензия

mcp-server-fetch распространяется по лицензии MIT. Это означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять программное обеспечение в соответствии с условиями лицензии MIT. Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с файлом LICENSE в репозитории проекта.