Fetch-Save MCP Server

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

フェッチ保存MCPサーバー

ウェブコンテンツの取得とローカルファイル保存機能を提供するモデルコンテキストプロトコル(CMP)サーバー。このサーバーにより、LLMはウェブページからコンテンツを取得し、HTMLをMarkdown形式に変換して利用しやすくし、取得したコンテンツをローカルファイルに保存することができます。

標準のフェッチ MCP サーバーとの主な違いは、このサーバーが、コンテンツを取得するとともにそれをローカルの永続ファイルに保存するフェッチ保存ツールを提供し、後でデータにアクセスしたり処理したりできることです。

[!注意] このサーバーはローカル/内部IPアドレスにアクセスできるため、セキュリティリスクとなる可能性があります。このMCPサーバーを使用する際は、機密データが漏洩しないよう十分にご注意ください。

追記:Readmeと一部のコードはClaude Codeで作成・編集されているため、一部誤りがある可能性があります。変更が必要な場合はPRを送信してください。

利用可能なツール

  • fetch-save - インターネットから URL を取得し、その内容をマークダウンとして抽出し、ローカル ファイルに保存します。
    • url (文字列、必須): 取得してダウンロードするURL
    • filepath (文字列、必須): ダウンロードしたコンテンツが保存されるローカルファイルパス

プロンプト

  • フェッチ保存
    • URL を取得し、その内容をローカル ファイルに保存します
    • 引数:
      • url (文字列、必須): 取得してダウンロードするURL
      • filepath (文字列、必須): コンテンツが保存されるローカルファイルパス

インストール

オプション: node.js をインストールすると、フェッチ サーバーはより堅牢な別の HTML 簡略化ツールを使用するようになります。

uvの使用(推奨)

uvを使用する場合、特別なインストールは必要ありません。uvx uvx使用してmcp-server-fetch-saveを直接実行します。

PIPの使用

あるいは、pip 経由でmcp-server-fetch-saveをインストールすることもできます。

pip install mcp-server-fetch-save

インストール後、次のコマンドを使用してスクリプトとして実行できます。

python -m mcp_server_fetch_save

構成

Claude.app 用に設定する

Claude 設定に追加:

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

VS Code用の設定

手動でインストールする場合は、VS Code のユーザー設定 (JSON) ファイルに次の JSON ブロックを追加します。Ctrl Ctrl + Shift + Pを押してPreferences: Open User Settings (JSON)と入力すると、このブロックを追加できます。

オプションとして、ワークスペース内の.vscode/mcp.jsonというファイルに追加することもできます。これにより、他のユーザーと設定を共有できるようになります。

mcp.jsonファイルを使用する場合は、 mcpキーが必要であることに注意してください。

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

カスタマイズ - robots.txt

デフォルトでは、リクエストがモデル(ツール経由)から送信された場合、サーバーはウェブサイトのrobots.txtファイルに従いますが、リクエストがユーザー(プロンプト経由)から開始された場合は従いません。これは、設定のargsリストに引数--ignore-robots-txtを追加することで無効にできます。

カスタマイズ - ユーザーエージェント

デフォルトでは、リクエストがモデルから(ツール経由)来たか、ユーザーが開始した(プロンプト経由)かによって、サーバーはユーザーエージェントを使用します。

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

または

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

これは、構成のargsリストに引数--user-agent=YourUserAgentを追加することでカスタマイズできます。

カスタマイズ - プロキシ

--proxy-url引数を使用して、プロキシを使用するようにサーバーを構成できます。

デバッグ

このリポジトリをダウンロードし、これを.mcp.jsonファイルに追加してローカルで実行/テストすることができます。

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

MCPインスペクタを使用してサーバーをデバッグできます。UVXインストールの場合:

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

または、パッケージを特定のディレクトリにインストールした場合や、そのディレクトリで開発している場合は、次のようにします。

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

貢献

mcp-server-fetch-save の拡張と改善にご協力いただけることを歓迎いたします。新しいツールの追加、既存の機能の強化、ドキュメントの改善など、皆様からのご意見は大変貴重です。

他の MCP サーバーと実装パターンの例については、https: //github.com/modelcontextprotocol/serversを参照してください。

プルリクエストを歓迎します。mcp-server-fetch-save をさらに強力かつ便利なものにするために、新しいアイデア、バグ修正、機能強化などをお気軽にご提供ください。

ライセンス

mcp-server-fetch-save は MIT ライセンスに基づきます。つまり、MIT ライセンスの条件に従って、ソフトウェアを自由に使用、改変、配布できます。詳細については、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。

ありがとう

このサーバーは、元のmodelcontextprotocol/serversフェッチ サーバーをベースに開発され、コンテンツをローカル ファイルに保存する機能が追加されています。

You must be authenticated.

A
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.

LLM が Web コンテンツを取得し、それをローカル ファイルに保存して永続的に保存し、後でアクセスできるようにするモデル コンテキスト プロトコル サーバー。

  1. 利用可能なツール
    1. プロンプト
      1. インストール
        1. uvの使用(推奨)
        2. PIPの使用
      2. 構成
        1. Claude.app 用に設定する
        2. VS Code用の設定
        3. カスタマイズ - robots.txt
        4. カスタマイズ - ユーザーエージェント
        5. カスタマイズ - プロキシ
      3. デバッグ
        1. 貢献
          1. ライセンス
            1. ありがとう

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