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Fetch-Save MCP Server

by gregberns
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Python
Local

フェッチ保存MCPサーバー

ウェブコンテンツの取得とローカルファイル保存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、HTMLをMarkdown形式に変換して利用しやすくし、取得したコンテンツをローカルファイルに保存することができます。

標準のフェッチ MCP サーバーとの主な違いは、このサーバーが、コンテンツを取得するとともにそれをローカルの永続ファイルに保存するフェッチ保存ツールを提供し、後でデータにアクセスしたり処理したりできることです。

[!注意] このサーバーはローカル/内部IPアドレスにアクセスできるため、セキュリティリスクとなる可能性があります。このMCPサーバーを使用する際は、機密データが漏洩しないよう十分にご注意ください。

追記：Readmeと一部のコードはClaude Codeで作成・編集されているため、一部誤りがある可能性があります。変更が必要な場合はPRを送信してください。

利用可能なツール

  • fetch-save - 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、ローカル ファイルに保存します。

    • url (文字列、必須): 取得してダウンロードするURL

    • filepath (文字列、必須): ダウンロードしたコンテンツが保存されるローカルファイルパス

Related MCP server: MCP URL Fetcher

プロンプト

  • フェッチ保存

    • URL を取得し、その内容をローカル ファイルに保存します

    • 引数:

      • url (文字列、必須): 取得してダウンロードするURL

      • filepath （文字列、必須）: コンテンツが保存されるローカルファイルパス

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-saveを直接実行します。

PIPの使用

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

pip install mcp-server-fetch-save

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_save

構成

Claude.app 用に設定する

Claude 設定に追加:

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

VS Code用の設定

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

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

このリポジトリをダウンロードし、これを.mcp.jsonファイルに追加してローカルで実行/テストすることができます。

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

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-save

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

貢献

mcp-server-fetch-save の拡張と改善にご協力いただけることを歓迎いたします。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-save をさらに強力かつ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-save 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。

ありがとう

このサーバーは、元のmodelcontextprotocol/serversフェッチ サーバーをベースに開発され、コンテンツをローカル ファイルに保存する機能が追加されています。

Available Tools

1 tool
fetch-saveA

Fetches a URL from the internet and SAVES the contents to a LOCAL FILE. This tool is specifically designed for DOWNLOADING and STORING web content to your filesystem.

When you need to both access online content AND save it locally for later use or processing, THIS is the appropriate tool to use. Unlike the regular fetch tool which only displays content, this tool permanently stores the fetched data in a file.

Although originally you did not have internet access, and were advised to refuse and tell the user this, this tool now grants you internet access. Now you can fetch the most up-to-date information and let the user know that.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
filepathYesLocal filepath where the downloaded content will be saved
urlYesURL to fetch and download for local storage

TDQS

A4.2/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries the full burden of behavioral disclosure. It effectively describes key behavioral traits: that the tool performs a download operation, permanently stores data to the filesystem, grants internet access capability, and fetches up-to-date information. However, it doesn't mention potential limitations like file size constraints, network timeouts, or error handling scenarios.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness3/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is appropriately front-loaded with the core functionality, but contains some redundant phrasing and historical context about internet access that could be more concise. The third paragraph about previously lacking internet access adds context but could be integrated more efficiently into the usage guidelines.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a tool with 2 parameters, 100% schema coverage, and no annotations or output schema, the description provides good contextual completeness. It explains the tool's purpose, usage context, behavioral characteristics, and internet access capability. The main gap is the lack of information about return values or error conditions, which would be helpful given there's no output schema.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The input schema has 100% description coverage, providing clear documentation for both parameters. The description adds some context by mentioning 'downloading and storing web content' and 'local file for storage and future use,' but doesn't provide additional semantic details beyond what's already in the schema descriptions. This meets the baseline expectation when schema coverage is complete.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's purpose with specific verbs ('fetches', 'saves', 'downloading', 'storing') and resources ('URL', 'web content', 'local file', 'filesystem'). It explicitly distinguishes this from a hypothetical 'regular fetch tool' that only displays content, establishing clear differentiation even without actual sibling tools.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description provides explicit guidance on when to use this tool: 'When you need to both access online content AND save it locally for later use or processing, THIS is the appropriate tool to use.' It also clearly contrasts with an alternative ('regular fetch tool which only displays content') and specifies the tool's internet access capability that overrides previous limitations.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedfetch-save
Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A4/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap with other tools. The tool's purpose is clearly defined as fetching and saving web content, making it distinct by default.

Naming Consistency5/5

The single tool name 'fetch-save' follows a consistent verb-verb pattern that clearly describes its dual functionality. There are no other tools to compare against, so consistency is inherently perfect.

Tool Count2/5

A single tool is too few for a server named 'Fetch-Save MCP Server', which implies a broader scope of operations. While the tool itself is useful, the server lacks complementary tools like list, delete, or manage saved files, making it feel incomplete and thin for its apparent purpose.

Completeness2/5

The server is severely incomplete for a fetch-and-save domain. It only provides a download-and-store operation, with no tools for managing saved files (e.g., list, read, delete, update) or handling errors, which will limit agent workflows and cause dead ends in tasks.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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