스크레이프 MCP 서버

대장간 배지 skrape.ai를 사용하여 모든 웹페이지를 깔끔하고 LLM에 적합한 마크다운으로 변환하세요. 웹 콘텐츠를 LLM에 제공하기에 적합합니다.

이 MCP 서버는 skrape.ai API를 사용하여 웹 페이지를 구조화되고 깔끔한 마크다운 형식으로 변환하는 간편한 인터페이스를 제공합니다. Claude Desktop, 다른 LLM 및 MCP 호환 애플리케이션과 원활하게 작동하도록 설계되었습니다.

LLM 통합을 위해 Skrape를 사용하는 이유는 무엇입니까?

깔끔하고 체계적인 출력 : LLM 사용에 적합한 잘 포맷된 마크다운을 생성합니다.
노이즈 감소 : 광고, 탐색 메뉴 및 기타 관련 없는 콘텐츠를 자동으로 제거합니다.
일관된 형식 : 소스에 관계없이 웹 콘텐츠가 균일하게 구성되도록 보장합니다.
JavaScript 지원 : 변환 전에 JavaScript를 렌더링하여 동적 콘텐츠를 처리합니다.
LLM 최적화 : Claude, GPT 및 기타 LLM 모델과 같은 LLM에 웹 콘텐츠를 공급하는 데 적합합니다.

Related MCP server: Markdownify MCP Server

특징

도구

get_markdown - 모든 웹페이지를 LLM 지원 마크다운으로 변환
- 모든 입력 URL과 선택적 매개변수를 사용합니다.
- LLM 소비에 최적화된 깔끔하고 체계적인 마크다운을 반환합니다.
- 동적 콘텐츠에 대한 JavaScript 렌더링을 지원합니다.
- 고급 통합을 위한 선택적 JSON 응답 형식

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 Skrape MCP 서버를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

수동 설치

skrape.ai 에서 API 키를 받으세요
종속성 설치:

npm install

서버를 빌드하세요:

npm run build

Claude Desktop에 서버 구성을 추가합니다.

MacOS의 경우:

nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows의 경우:

notepad %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

다음 구성을 추가합니다(경로와 API 키를 해당 값으로 바꿉니다).

{ "mcpServers": { "skrape": { "command": "node", "args": ["path/to/skrape-mcp/build/index.js"], "env": { "SKRAPE_API_KEY": "your-key-here" }, } } }

LLM과 함께 사용

Claude 또는 다른 LLM 모델과 함께 서버를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

먼저 LLM 애플리케이션에서 서버가 올바르게 구성되었는지 확인하세요.
그런 다음 ALLMI에 웹페이지를 가져와 처리하도록 요청할 수 있습니다.

Convert this webpage to markdown: https://example.com Claude will use the MCP tool like this: <use_mcp_tool> <server_name>skrape</server_name> <tool_name>get_markdown</tool_name> <arguments> { "url": "https://example.com", "options": { "renderJs": true } } </arguments> </use_mcp_tool>

그 결과로 나온 마크다운은 깔끔하고 체계적이며 LLM 처리에 적합합니다.

고급 옵션

get_markdown 도구는 다음 매개변수를 허용합니다.

url (필수): 변환할 웹페이지 URL
returnJson (선택 사항): 마크다운만 받는 대신 전체 JSON 응답을 받으려면 true 로 설정합니다.
options (선택 사항): 추가 스크래핑 옵션
- renderJs : 스크래핑 전에 JavaScript를 렌더링할지 여부(기본값: true)

모든 옵션이 포함된 예:

<use_mcp_tool> <server_name>skrape</server_name> <tool_name>get_markdown</tool_name> <arguments> { "url": "https://example.com", "returnJson": true, "options": { "renderJs": false } } </arguments> </use_mcp_tool>