Experimentos de renderizado del navegador Cloudflare y servidor MCP
Este proyecto demuestra cómo usar la renderización del navegador de Cloudflare para extraer contenido web para el contexto LLM. Incluye experimentos con la API REST y la API de enlace de trabajadores, así como una implementación de servidor MCP que puede utilizarse para proporcionar contexto web a los LLM.
Estructura del proyecto
Prerrequisitos
Node.js (v16 o posterior)
Una cuenta de Cloudflare con la representación del navegador habilitada
Mecanografiado
CLI de Wrangler (para implementar el trabajador)
Instalación
Clonar el repositorio:
Instalar dependencias:
Configuración de Cloudflare Worker
Instalar el paquete Puppeteer de Cloudflare:
Configurar Wrangler:
Implementar el trabajador:
Pon a prueba al trabajador:
Ejecución de los experimentos
Experimento básico de API REST
Este experimento demuestra cómo utilizar la API REST de representación del navegador de Cloudflare para obtener y procesar contenido web:
Experimento de API de enlace de Puppeteer
Este experimento demuestra cómo usar la API de enlace de trabajadores de representación del navegador de Cloudflare con Puppeteer para una automatización más avanzada del navegador:
Experimento de extracción de contenido
Este experimento demuestra cómo extraer y procesar contenido web específicamente para su uso como contexto en LLM:
Servidor MCP
El servidor MCP proporciona herramientas para obtener y procesar contenido web mediante Cloudflare Browser Rendering para su uso como contexto en LLM.
Construyendo el servidor MCP
Ejecución del servidor MCP
O, para el desarrollo:
Herramientas del servidor MCP
El servidor MCP proporciona las siguientes herramientas:
fetch_page: obtiene y procesa una página web para el contexto LLMsearch_documentation: busca la documentación de Cloudflare y devuelve contenido relevante.extract_structured_content: extrae contenido estructurado de una página web mediante selectores CSSsummarize_content- Resume el contenido web para un contexto LLM más conciso
Configuración
Para utilizar el punto final de representación del navegador de Cloudflare, configure la variable de entorno BROWSER_RENDERING_API :
Reemplace YOUR_WORKER_URL_HERE con la URL de su Cloudflare Worker implementado. Deberá reemplazar este marcador de posición en varios archivos:
En los archivos de prueba:
test-puppeteer.js,examples/debugging-tools/debug-test.js,examples/testing/content-test.jsEn la configuración del servidor MCP:
cline_mcp_settings.json.exampleEn el cliente del navegador:
src/browser-client.ts(como alternativa si la variable de entorno no está configurada)
Integración con Cline
Para integrar el servidor MCP con Cline, copie el archivo cline_mcp_settings.json.example en la ubicación adecuada:
O agregue la configuración a su archivo cline_mcp_settings.json existente.
Aprendizajes clave
La representación del navegador de Cloudflare requiere el paquete
@cloudflare/puppeteerpara interactuar con el enlace del navegador.El patrón correcto para utilizar el enlace del navegador es:
import puppeteer from '@cloudflare/puppeteer'; // Then in your handler: const browser = await puppeteer.launch(env.browser); const page = await browser.newPage();Al implementar un Worker que utiliza el enlace de representación del navegador, debe habilitar el indicador de compatibilidad
nodejs_compat.Cierre siempre el navegador después de usarlo para evitar fugas de recursos.
Licencia
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Un servidor que aprovecha Cloudflare Browser Rendering para extraer y procesar contenido web para su uso como contexto en LLM, ofreciendo herramientas para obtener páginas, buscar documentación, extraer contenido estructurado y resumir contenido.
- Estructura del proyecto
- Prerrequisitos
- Instalación
- Configuración de Cloudflare Worker
- Ejecución de los experimentos
- Servidor MCP
- Configuración
- Integración con Cline
- Aprendizajes clave
- Licencia
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