Analizador de legibilidad del servidor MCP (Python/FastMCP)

Créditos/Referencias

Este proyecto se basa en la implementación original de emzimmer , basada en server-moz-readability . (Para consultar la documentación README original, consulte el archivo README.md original ).

Esta implementación de Python adapta el concepto original para ejecutarse como MCP basado en Python usando FastMCP

Servidor MCP del analizador de legibilidad de Mozilla

Una implementación en Python del servidor Model Context Protocol (MCP) que extrae y transforma el contenido de las páginas web en Markdown limpio y optimizado para LLM.

Related MCP server: superFetch MCP Server

Tabla de contenido

• Características

• ¿Por qué no simplemente buscar?

• Instalación

• Inicio rápido

• Referencia de herramientas

• Dependencias

• Licencia

Características

• Elimina anuncios, navegación, pies de página y otro contenido no esencial.

• Convierte HTML limpio en Markdown bien formateado

• Maneja los errores con elegancia

• Optimizado para el procesamiento LLM

• Ligero y rápido

¿Por qué no simplemente buscar?

A diferencia de las solicitudes de búsqueda simples, este servidor:

• Extrae solo contenido relevante mediante el algoritmo de legibilidad

• Elimina ruidos como anuncios, ventanas emergentes y menús de navegación.

• Reduce el uso de tokens al eliminar HTML/CSS innecesarios

• Proporciona un formato Markdown consistente para un mejor procesamiento de LLM

• Maneja páginas web complejas con contenido dinámico

Instalación

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/jmh108/MCP-server-readability-python.git
cd MCP-server-readability-python

2. Crear y activar un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use: venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

Inicio rápido

1. Iniciar el servidor:

fastmcp run server.py

2. Ejemplo de solicitud:

curl -X POST http://localhost:8000/tools/extract_content \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com/article"}'

Referencia de herramientas

extract_content

Obtiene y transforma el contenido de la página web en Markdown limpio.

Argumentos:

{
  "url": {
    "type": "string",
    "description": "The website URL to parse",
    "required": true
  }
}

Devoluciones:

{
  "content": "Markdown content..."
}

Configuración del servidor MCP

Para configurar el servidor MCP, agregue lo siguiente a su archivo de configuración de MCP:

{
  "mcpServers": {
    "readability": {
      "command": "fastmcp",
      "args": ["run", "server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

Luego se puede iniciar el servidor utilizando el protocolo MCP y acceder a él mediante la herramienta parse .

Dependencias

• readability-lxml - Extracción de contenido

• html2text - Conversión de HTML a Markdown

• beautifulsoup4 - Análisis del DOM

• solicitudes - solicitudes HTTP

Licencia

Licencia MIT: consulte LICENCIA para obtener más detalles.