agentfetch-mcp
agentfetch-mcp
Веб-интеллект для ИИ-агентов — MCP-сервер, который загружает URL-адреса с функциями оценки токенов, умного кэширования и интеллектуальной маршрутизации.
AgentFetch выступает посредником между вашим агентом и открытым интернетом. Вместо того чтобы отдельно интегрировать Jina, FireCrawl, pypdf и собственный уровень кэширования, агенты вызывают один MCP-инструмент, а AgentFetch автоматически берет на себя маршрутизацию, кэширование, бюджетирование токенов и извлечение чистого Markdown.
Этот репозиторий содержит MCP-сервер с открытым исходным кодом. Информацию о хостинг-версии API, панели управления и биллинге можно найти на сайте www.agentfetch.dev.
Что он делает
Инструмент | Для чего предназначен |
| Получение URL → чистый Markdown + метаданные + количество токенов + информация о кэше |
| Получение количества токенов до загрузки, чтобы агенты не переполняли контекстное окно на огромных страницах |
| Параллельная загрузка до 20 URL-адресов |
| Поиск в интернете + получение N лучших результатов за один запрос |
Внутри AgentFetch направляет URL-адреса к наиболее эффективному и экономичному инструменту загрузки:
Trafilatura (бесплатно, локально) для ~70% стандартных веб-страниц
Jina Reader для остального HTML
FireCrawl для страниц с активным использованием JS (Twitter/X, LinkedIn, Notion и т.д.)
pypdf для PDF-файлов (без внешних затрат)
Кэш реализован на Redis с TTL 6 часов; вы можете использовать свой собственный или работать без кэширования.
Related MCP server: Fetch MCP Server
Быстрый старт
Установка из PyPI
pip install agentfetch-mcpИли клонирование и локальная установка
git clone https://github.com/bch1212/agentfetch-mcp
cd agentfetch-mcp
pip install -e .Установка переменных окружения
Получите бесплатный ключ Jina Reader на сайте jina.ai (бесплатный уровень: 1 млн токенов/мес). FireCrawl является опциональным, но рекомендуется для страниц с активным использованием JS.
export JINA_API_KEY=jina_xxx
export FIRECRAWL_API_KEY=fc-xxx # optional
export REDIS_URL=redis://localhost:6379 # optionalДобавление в Claude Desktop или Claude Code
Отредактируйте конфигурацию MCP (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json в macOS или выполните claude mcp add в Claude Code):
{
"mcpServers": {
"agentfetch": {
"command": "python",
"args": ["-m", "agentfetch.mcp.server"],
"env": {
"JINA_API_KEY": "jina_xxx",
"FIRECRAWL_API_KEY": "fc-xxx"
}
}
}
}Перезапустите Claude. Четыре инструмента (fetch_url, estimate_tokens, fetch_multiple, search_and_fetch) появятся автоматически.
Запуск в качестве автономного сервера
python -m agentfetch.mcp.serverСервер использует протокол MCP через stdio (стандартный транспорт для интеграций с рабочим столом).
Почему агенты предпочитают AgentFetch обычному web_fetch
Функция | AgentFetch | Обычный |
Оценка токенов до загрузки | ✓ | ✗ |
Умный кэш (TTL 6ч) | ✓ | ✗ |
Автомаршрутизация по типу URL | ✓ | ✗ |
Обработка JS-страниц | ✓ (через FireCrawl) | частично |
Извлечение PDF | ✓ | ✗ |
Обрезка под бюджет контекста | ✓ | вручную |
Примеры
Загрузка с бюджетом токенов
# Inside any MCP-aware agent (Claude Desktop, Claude Code, etc.)
result = fetch_url(
url="https://news.ycombinator.com",
max_tokens=2000, # cap response size
use_cache=True, # serve from cache if <6h old
)
# result.markdown → clean Markdown, ≤2000 tokens
# result.metadata → title, author, word_count, language
# result.cache.hit → True if served from cache
# result.fetch_info → which fetcher ran, cost, durationОценка перед выполнением
estimate = estimate_tokens(url="https://very-long-article.com")
if estimate.estimated_tokens and estimate.estimated_tokens < 5000:
result = fetch_url(url="https://very-long-article.com")
else:
# too big — skip or summarize via search_and_fetch with max_tokens_each
passПараллельная загрузка
results = fetch_multiple(
urls=["https://docs.python.org/3/", "https://fastapi.tiangolo.com/", ...],
max_tokens_each=1500,
)Конфигурация
Переменная окружения | Обязательно | По умолчанию | Примечания |
| Рекомендуется | — | Бесплатный уровень покрывает ~1 млн токенов/мес. Без него работает только Trafilatura (полезно для ~70% страниц). |
| Опционально | — | Нужно для доменов с активным JS (Twitter, LinkedIn, Notion). 500 бесплатных кредитов при регистрации. |
| Опционально | — | Без Redis загрузки выполняются без кэширования. |
| Опционально |
| TTL кэша для результатов загрузки. |
Разработка
git clone https://github.com/bch1212/agentfetch-mcp
cd agentfetch-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/Хостинг-версия
Если вы не хотите самостоятельно управлять ключами, Redis или маршрутизацией, хостинг-версия на www.agentfetch.dev предлагает:
Оплату за вызов от $0.001/загрузку
500 бесплатных загрузок при регистрации, без кредитной карты
Управляемый кэш Redis, автоматическое переключение между инструментами загрузки
Панель управления с отслеживанием использования + счета
Хостинг-версия API является готовой REST-альтернативой — те же форматы ответов, та же логика маршрутизации. Вы можете запускать OSS MCP локально и хостинг-версию API параллельно или переключаться между ними в любое время.
Лицензия
MIT — см. LICENSE.
MCP-сервер в этом репозитории является открытым исходным кодом. Продукт, биллинг и инфраструктура находятся в отдельном (за
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceFast, token-efficient web content extraction tool that converts websites to clean Markdown for AI agents, featuring smart caching, content extraction with Mozilla Readability, and polite crawling capabilities.11,299158MIT
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables LLMs to retrieve and process web content by fetching URLs and converting HTML to markdown format. Supports chunked reading of large pages and can access both public websites and local networks.1MIT
- AlicenseCqualityDmaintenanceEnables LLMs to retrieve and process web content by fetching URLs and converting HTML to markdown, with support for chunked reading and customizable user-agents.1MIT
- Alicense-qualityCmaintenanceEnables AI agents to fetch and render web pages (including JavaScript-heavy SPAs) with headless Chromium, extract readable content with Mozilla Readability, capture navigation links, download images, and return a clean markdown file path.12ISC
Related MCP Connectors
Read any web page as clean Markdown for AI agents: fetch, search, metadata, links. SSRF-safe.
Fetch any URL and get clean Markdown. Web scraping for AI agents.
Web scraping for AI agents. Converts URLs to clean, LLM-ready Markdown with anti-bot bypass.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/bch1212/agentfetch-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server