Fetch-Save MCP Server

by gregberns
Integrations
  • Converts fetched HTML content to Markdown format for better readability and processing by language models.

Obtener y guardar servidor MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MLM) que proporciona funciones de obtención de contenido web y almacenamiento local de archivos. Este servidor permite a los LLM recuperar contenido de páginas web, convertir HTML a Markdown para facilitar su uso y guardar el contenido recuperado en un archivo local.

La diferencia clave con el servidor MCP de búsqueda estándar es que este servidor proporciona una herramienta de búsqueda y guardado que recupera contenido Y lo almacena localmente en un archivo permanente, lo que permite el acceso o procesamiento posterior de los datos.

[!PRECAUCIÓN] Este servidor puede acceder a direcciones IP locales/internas y puede representar un riesgo de seguridad. Tenga cuidado al usar este servidor MCP para asegurarse de no exponer datos confidenciales.

Nota adicional: El archivo Léame y parte del código se escribieron/editaron con Claude Code, por lo que algunas partes podrían ser incorrectas. Envíe una solicitud de modificación si necesita realizar algún cambio.

Herramientas disponibles

  • fetch-save : obtiene una URL de Internet, extrae su contenido como markdown y lo GUARDA en un archivo local.
    • url (cadena, obligatoria): URL para obtener y descargar
    • filepath (cadena, obligatoria): ruta de archivo local donde se guardará el contenido descargado

Indicaciones

  • buscar y guardar
    • Obtener una URL y guardar su contenido en un archivo local
    • Argumentos:
      • url (cadena, obligatoria): URL para obtener y descargar
      • filepath (cadena, obligatoria): ruta de archivo local donde se guardará el contenido

Instalación

Opcionalmente: instale node.js, esto hará que el servidor de búsqueda utilice un simplificador HTML diferente que es más robusto.

Uso de uv (recomendado)

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

Uso de PIP

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

pip install mcp-server-fetch-save

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

python -m mcp_server_fetch_save

Configuración

Configurar para Claude.app

Añade a tu configuración de Claude:

"mcpServers": { "fetch-save": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch-save"] } }
"mcpServers": { "fetch-save": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server_fetch_save"] } }

Configurar para VS Code

Para la instalación manual, agregue el siguiente bloque JSON a su archivo de configuración de usuario (JSON) en VS Code. Para ello, presione Ctrl + Shift + P y escriba Preferences: Open User Settings (JSON) .

Opcionalmente, puede agregarlo 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-save": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch-save"] } } } }

Personalización - robots.txt

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

Personalización - Agente de usuario

De manera predeterminada, dependiendo de si la solicitud provino del modelo (a través de una herramienta) o fue iniciada por el usuario (a través de un mensaje), el servidor utilizará el agente de usuario.

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

o

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

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

Personalización - Proxy

El servidor se puede configurar para utilizar un proxy mediante el argumento --proxy-url .

Depuración

Puede descargar este repositorio y agregarlo a su archivo .mcp.json para ejecutarlo/probarlo localmente.

{ "mcpServers": { "fetch_save": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/clone/of/project/mcp-server-fetch-save/src/mcp_server_fetch_save", "run", "__main__.py" ] } } }

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

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch-save

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

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

Contribuyendo

Invitamos a todos a contribuir para ampliar y mejorar mcp-server-fetch-save. Ya sea que desee añadir nuevas herramientas, mejorar la funcionalidad existente o mejorar la documentación, su opinión es valiosa.

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

¡Aceptamos solicitudes de incorporación de cambios! No dudes en contribuir con nuevas ideas, correcciones de errores o mejoras para que mcp-server-fetch-save sea aún más potente y útil.

Licencia

mcp-server-fetch-save está licenciado bajo la Licencia MIT. Esto significa que usted tiene libertad de usar, modificar y distribuir el software, sujeto a los términos y condiciones de la Licencia MIT. Para más detalles, consulte el archivo de LICENCIA en el repositorio del proyecto.

Gracias

Este servidor se desarrolló con base en el modelo original contextprotocol/servers fetch server, con funcionalidad adicional para guardar contenido en archivos locales.

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security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los LLM recuperar contenido web y guardarlo en archivos locales para su almacenamiento permanente y acceso posterior.

  1. Herramientas disponibles
    1. Indicaciones
      1. Instalación
        1. Uso de uv (recomendado)
        2. Uso de PIP
      2. Configuración
        1. Configurar para Claude.app
        2. Configurar para VS Code
        3. Personalización - robots.txt
        4. Personalización - Agente de usuario
        5. Personalización - Proxy
      3. Depuración
        1. Contribuyendo
          1. Licencia
            1. Gracias

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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/gregberns/mcp-server-fetch-save'

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