MCP-RQuest

solicitud mcp

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona capacidades avanzadas de solicitud HTTP para Claude y otros LLM. Desarrollado sobre rquest , este servidor permite una emulación realista del navegador con huellas digitales TLS/JA3/JA4 precisas, lo que permite a los modelos interactuar con sitios web de forma más natural y evitar las medidas anti-bots habituales. También admite la conversión de documentos PDF y HTML a Markdown para facilitar su procesamiento por parte de los LLM.

Características

• Métodos HTTP completos : compatibilidad con GET, POST, PUT, DELETE, PATCH, HEAD, OPTIONS y TRACE
• Huellas digitales del navegador : huellas digitales precisas de navegadores TLS, JA3/JA4 y HTTP/2
• Manejo de contenido :
  • Manejo automático de respuestas grandes con conteo de tokens
  • Conversión de HTML a Markdown para un mejor procesamiento de LLM
  • Conversión de PDF a Markdown mediante la biblioteca Marker
  • Almacenamiento seguro de respuestas en directorios temporales del sistema
• Soporte de autenticación : métodos de autenticación básicos, de portador y personalizados
• Solicitar personalización :
  • Encabezados, cookies, redirecciones
  • Datos de formulario, cargas útiles JSON, multipart/form-data
  • Parámetros de consulta
• Seguridad SSL : utiliza BoringSSL para conexiones seguras con huellas dactilares del navegador realistas

Herramientas disponibles

• Herramientas de solicitud HTTP :
  • http_get - Realizar solicitudes GET con parámetros opcionales
  • http_post - Enviar datos mediante solicitudes POST
  • http_put - Actualizar recursos con solicitudes PUT
  • http_delete - Eliminar recursos con solicitudes DELETE
  • http_patch - Actualizar parcialmente los recursos
  • http_head - Recuperar solo los encabezados de un recurso
  • http_options - Recuperar opciones para un recurso
  • http_trace - Seguimiento de solicitudes de diagnóstico
• Herramientas de manejo de respuestas :
  • get_stored_response - Recupera respuestas grandes almacenadas, opcionalmente por rango de línea
  • get_stored_response_with_markdown : convierte respuestas HTML o PDF al formato Markdown para un mejor procesamiento de LLM
  • get_model_state - Obtener el estado actual del proceso de carga de modelos PDF
  • restart_model_loading - Reinicia el proceso de carga de modelos PDF si falló o se atascó

Soporte para PDF

mcp-rquest ahora admite la conversión de PDF a Markdown, lo que le permite descargar archivos PDF y convertirlos a un formato Markdown que es fácil de procesar para los LLM:

1. Detección automática de PDF : los archivos PDF se detectan automáticamente según el tipo de contenido
2. Conversión perfecta : la misma herramienta get_stored_response_with_markdown funciona tanto para archivos HTML como PDF
3. Conversión de alta calidad : utiliza la biblioteca de marcadores para una transformación precisa de PDF a Markdown
4. Rendimiento optimizado : los modelos se descargan previamente durante la instalación del paquete para evitar demoras durante el procesamiento de la solicitud.

Instalación

Uso de uv (recomendado)

Al usar uv no se requiere ninguna instalación específica. Usaremos uvx para ejecutar mcp-rquest directamente.

Usando pip

Alternativamente, puede instalar mcp-rquest a través de pip:

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

Configuración

Configurar para Claude.app

Añade a tu configuración de Claude:

Usando uvx :

Usando pip :

Usando pipx :

Emulación del navegador

mcp-rquest aprovecha las potentes funciones de emulación de navegador de rquest para proporcionar huellas dactilares realistas, lo que ayuda a evitar la detección de bots y a acceder a contenido que normalmente solo está disponible en navegadores estándar. Las huellas dactilares de navegador compatibles incluyen:

• Chrome (varias versiones)
• Firefox
• Safari (incluidas las versiones para iOS y iPad)
• Borde
• OkHttp

Esto garantiza que las solicitudes enviadas a través de mcp-rquest aparezcan como tráfico legítimo del navegador en lugar de solicitudes de bots.

Desarrollo

Configuración de un entorno de desarrollo

1. Clonar el repositorio
2. Crea un entorno virtual usando uv:
   uv venv
3. Activar el entorno virtual:
   # Unix/macOS source .venv/bin/activate # Windows .venv\Scripts\activate
4. Instalar dependencias de desarrollo:
   uv pip install -e ".[dev]"

Expresiones de gratitud

• Este proyecto está construido sobre rquest , que proporciona al cliente HTTP avanzado capacidades de toma de huellas dactilares del navegador.
• rquest se basa en una bifurcación de reqwest .