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modelcontextprotocol

Fetch MCP Server

Official

MCPサーバーを取得する

ウェブコンテンツの取得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て処理し、HTMLをマークダウン形式に変換して利用しやすくなります。

フェッチツールはレスポンスを切り捨てますが、 start_index引数を使用することで、コンテンツの抽出を開始する位置を指定できます。これにより、モデルは必要な情報が見つかるまでウェブページをチャンク単位で読み取ることができます。

利用可能なツール

  • fetch - 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ます。

    • url (文字列、必須): 取得するURL

    • max_length (整数、オプション):返される文字の最大数(デフォルト:5000)

    • start_index (整数、オプション):この文字インデックスからコンテンツを開始します(デフォルト:0)

    • raw (ブール値、オプション):マークダウン変換なしで生のコンテンツを取得します(デフォルト:false)

プロンプト

  • フェッチ

    • URLを取得し、その内容をマークダウンとして抽出する

    • 引数:

      • url (文字列、必須): 取得するURL

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 を直接実行します。

PIPの使用

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

pip install mcp-server-fetch

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

Related MCP server: Fetch MCP Server

構成

Claude.app 用に設定する

Claude 設定に追加:

"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"] } }

VS Code用の設定

素早くインストールするには、以下のワンクリック インストール ボタンのいずれかを使用します...

VS CodeでUVを使ってインストールする VS Code Insiders で UV を使用してインストールする

VS CodeでDockerを使ってインストールする VS Code Insiders で Docker を使用してインストールする

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

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

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

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

貢献

mcp-server-fetch の拡張と改善のための貢献を歓迎します。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 をさらに強力で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 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。

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security – no known vulnerabilities
-
license - not tested
A
quality - confirmed to work

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

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