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Fetch-Save MCP Server

by gregberns
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Local

MCP 서버 가져오기-저장

웹 콘텐츠 가져오기 및 로컬 파일 저장 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 이 서버를 통해 LLM은 웹 페이지에서 콘텐츠를 검색하고, HTML을 마크다운으로 변환하여 더 쉽게 사용할 수 있도록 하고, 검색된 콘텐츠를 로컬 파일에 저장할 수 있습니다.

표준 Fetch MCP 서버와의 주요 차이점은 이 서버가 콘텐츠를 검색하고 이를 영구 파일에 로컬로 저장하는 Fetch-Save 도구를 제공하여 나중에 데이터에 액세스하거나 처리할 수 있다는 것입니다.

[!주의] 이 서버는 로컬/내부 IP 주소에 접근할 수 있으며 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 이 MCP 서버를 사용할 때는 민감한 데이터가 노출되지 않도록 주의하십시오.

추가 참고: Readme 파일과 일부 코드는 Claude Code와 함께 작성/편집되었으므로 일부 내용이 잘못되었을 수 있습니다. 수정이 필요한 경우 PR을 제출해 주세요.

사용 가능한 도구

  • fetch-save - 인터넷에서 URL을 가져와서 내용을 마크다운으로 추출하고 로컬 파일에 저장합니다.

    • url (문자열, 필수): 가져오고 다운로드할 URL

    • filepath (문자열, 필수): 다운로드한 콘텐츠가 저장될 로컬 파일 경로

Related MCP server: MCP URL Fetcher

프롬프트

  • 페치-저장

    • URL을 가져와서 해당 내용을 로컬 파일에 저장합니다.

    • 인수:

      • url (문자열, 필수): 가져오고 다운로드할 URL

      • filepath (문자열, 필수): 콘텐츠가 저장될 로컬 파일 경로

설치

선택 사항: node.js를 설치하면 Fetch 서버가 더욱 강력한 다른 HTML 간소화 도구를 사용하게 됩니다.

uv 사용(권장)

uv 사용하면 별도의 설치가 필요하지 않습니다. uvx 사용하여 mcp-server-fetch-save를 직접 실행합니다.

PIP 사용

또는 pip를 통해 mcp-server-fetch-save 설치할 수 있습니다.

지엑스피1

설치 후 다음을 사용하여 스크립트로 실행할 수 있습니다.

python -m mcp_server_fetch_save

구성

Claude.app에 대한 구성

Claude 설정에 추가:

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

VS Code에 대한 구성

수동 설치의 경우, VS Code의 사용자 설정(JSON) 파일에 다음 JSON 블록을 추가하세요. Ctrl + Shift + P 를 누르고 Preferences: Open User Settings (JSON) 입력하면 됩니다.

원하는 경우, 작업 공간의 .vscode/mcp.json 파일에 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 사용자와 구성을 공유할 수 있습니다.

mcp.json 파일을 사용하려면 mcp 키가 필요합니다.

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

사용자 정의 - robots.txt

기본적으로 서버는 요청이 모델(도구를 통해)에서 발생한 경우 웹사이트의 robots.txt 파일을 따르지만, 사용자가 프롬프트를 통해 요청한 경우에는 따르지 않습니다. 설정 파일의 args 목록에 --ignore-robots-txt 인수를 추가하여 이 기능을 비활성화할 수 있습니다.

사용자 정의 - 사용자 에이전트

기본적으로 요청이 모델(도구를 통해)에서 왔는지 또는 사용자가 시작한(프롬프트를 통해) 것인지에 따라 서버는 사용자 에이전트를 사용합니다.

ModelContextProtocol/1.0 (Autonomous; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

또는

ModelContextProtocol/1.0 (User-Specified; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

구성의 args 목록에 --user-agent=YourUserAgent 인수를 추가하여 이를 사용자 정의할 수 있습니다.

사용자 정의 - 프록시

--proxy-url 인수를 사용하면 서버가 프록시를 사용하도록 구성될 수 있습니다.

디버깅

이 리포를 다운로드하고 .mcp.json 파일에 추가하여 로컬에서 실행/테스트할 수 있습니다.

{
  "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 검사기를 사용하여 서버를 디버깅할 수 있습니다. UVX 설치의 경우:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch-save

또는 특정 디렉토리에 패키지를 설치했거나 해당 디렉토리에서 개발 중인 경우:

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

기여하다

mcp-server-fetch-save의 확장 및 개선을 위한 여러분의 기여를 기다립니다. 새로운 도구를 추가하거나, 기존 기능을 강화하거나, 문서를 개선하는 등 어떤 목적이든 여러분의 의견은 소중합니다.

다른 MCP 서버 및 구현 패턴의 예는 https://github.com/modelcontextprotocol/servers를 참조하세요.

풀 리퀘스트를 환영합니다! mcp-server-fetch-save를 더욱 강력하고 유용하게 만들기 위한 새로운 아이디어, 버그 수정, 개선 사항을 자유롭게 공유해 주세요.

특허

mcp-server-fetch-save는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 즉, MIT 라이선스의 조건에 따라 소프트웨어를 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 저장소의 LICENSE 파일을 참조하세요.

감사해요

이 서버는 로컬 파일에 콘텐츠를 저장하기 위한 추가 기능을 갖춘 원래의 modelcontextprotocol/servers fetch 서버를 기반으로 개발되었습니다.

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

Related MCP Connectors

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