Skip to main content
Glama

Fetch-Save MCP Server

by gregberns

Сервер MCP Fetch-Save

Сервер Model Context Protocol, который обеспечивает извлечение веб-контента и возможности сохранения локальных файлов. Этот сервер позволяет LLM извлекать контент с веб-страниц, преобразовывать HTML в markdown для более легкого использования и сохранять извлеченный контент в локальный файл.

Ключевое отличие от стандартного сервера MCP для извлечения данных заключается в том, что этот сервер предоставляет инструмент извлечения и сохранения данных , который как извлекает контент, так и сохраняет его локально в постоянном файле, что позволяет в дальнейшем получать к нему доступ или обрабатывать данные.

[!ВНИМАНИЕ] Этот сервер может получать доступ к локальным/внутренним IP-адресам и может представлять угрозу безопасности. Будьте осторожны при использовании этого сервера MCP, чтобы убедиться, что он не раскрывает какие-либо конфиденциальные данные.

Дополнительное примечание: Readme и часть кода были написаны/отредактированы с помощью Claude Code, поэтому некоторые части могут быть неверными. Пожалуйста, отправьте PR, если требуются изменения.

Доступные инструменты

  • fetch-save — извлекает URL-адрес из Интернета, извлекает его содержимое в виде разметки и СОХРАНЯЕТ его в локальном файле.
    • url (строка, обязательно): URL для извлечения и загрузки
    • filepath (строка, обязательно): локальный путь к файлу, где будет сохранен загруженный контент.

Подсказки

  • извлечь-сохранить
    • Получить URL-адрес и сохранить его содержимое в локальном файле.
    • Аргументы:
      • url (строка, обязательно): URL для извлечения и загрузки
      • filepath (строка, обязательно): Локальный путь к файлу, где будет сохранен контент.

Установка

Дополнительно: установите node.js, это заставит сервер выборки использовать другой, более надежный упроститель HTML.

Использование УФ (рекомендуется)

При использовании uv не требуется специальной установки. Мы будем использовать uvx для прямого запуска mcp-server-fetch-save .

Использование PIP-картинки

В качестве альтернативы вы можете установить mcp-server-fetch-save через pip:

pip install mcp-server-fetch-save

После установки вы можете запустить его как скрипт, используя:

python -m mcp_server_fetch_save

Конфигурация

Настроить для Claude.app

Добавьте в настройки Клода:

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

Настроить для VS Code

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

При желании вы можете добавить его в файл .vscode/mcp.json в вашем рабочем пространстве. Это позволит вам поделиться конфигурацией с другими.

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

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

Настройка - robots.txt

По умолчанию сервер будет подчиняться файлу robots.txt веб-сайта, если запрос поступил из модели (через инструмент), но не если запрос был инициирован пользователем (через приглашение). 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 подсказку), сервер будет использовать либо user-agent

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

или

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-сервера с помощью аргумента --proxy-url .

Отладка

Вы можете загрузить этот репозиторий и добавить его в свой файл .mcp.json для локального запуска/тестирования.

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

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

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

Или, если вы установили пакет в определенный каталог или ведете в нем разработку:

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

Внося вклад

Мы приветствуем вклады, которые помогут расширить и улучшить mcp-server-fetch-save. Хотите ли вы добавить новые инструменты, улучшить существующую функциональность или улучшить документацию, ваш вклад будет ценным.

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

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

Лицензия

mcp-server-fetch-save лицензируется 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 см. файл LICENSE в репозитории проекта.

Спасибо

Этот сервер был разработан на основе оригинальной модели contextprotocol/servers fetch server с дополнительной функциональностью для сохранения контента в локальных файлах.

Install Server
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.

Сервер протокола контекста модели, позволяющий магистрам уровня магистра извлекать веб-контент и сохранять его в локальных файлах для постоянного хранения и последующего доступа.

  1. Доступные инструменты
    1. Подсказки
      1. Установка
        1. Использование УФ (рекомендуется)
        2. Использование PIP-картинки
      2. Конфигурация
        1. Настроить для Claude.app
        2. Настроить для VS Code
        3. Настройка - robots.txt
        4. Настройка - User-agent
        5. Настройка - Прокси
      3. Отладка
        1. Внося вклад
          1. Лицензия
            1. Спасибо

              Related MCP Servers

              • A
                security
                A
                license
                A
                quality
                A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with Salesforce data through SOQL queries, SOSL searches, and various API operations including record management.
                Last updated -
                10
                77
                Python
                MIT License
              • -
                security
                A
                license
                -
                quality
                A Model Context Protocol server that allows LLMs to interact with web content through standardized tools, currently supporting web scraping functionality.
                Last updated -
                Python
                MIT License
                • Linux
                • Apple
              • -
                security
                F
                license
                -
                quality
                A Model Context Protocol server that enables LLMs to extract and use content from unstructured documents across a wide variety of file formats.
                Last updated -
                2
                Python
                • Apple
              • -
                security
                F
                license
                -
                quality
                A Model Context Protocol server that enables LLMs to fetch and process web content in multiple formats (HTML, JSON, Markdown, text) with automatic format detection.
                Last updated -
                TypeScript
                • Apple

              View all related MCP servers

              MCP directory API

              We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

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

              If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server