@kazuph/mcp-fetch
Obtención de MCP
Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para obtener contenido web y procesar imágenes. Esto permite a Claude Desktop (o a cualquier cliente MCP) obtener contenido web y gestionar imágenes correctamente.
Inicio rápido (para usuarios)
Para utilizar esta herramienta con Claude Desktop, simplemente agregue lo siguiente a su configuración de Claude Desktop ( ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json ):
{
"tools": {
"fetch": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@kazuph/mcp-fetch"]
}
}
}Esto descargará y ejecutará automáticamente la última versión de la herramienta cuando sea necesario.
Configuración requerida
Habilitar accesibilidad para Claude:
Abrir configuración del sistema
Vaya a Privacidad y seguridad > Accesibilidad
Haga clic en el botón "+"
Añade a Claude desde tu carpeta de Aplicaciones
Encienda el interruptor para Claude
Esta configuración de accesibilidad es necesaria para que las operaciones automatizadas del portapapeles (Cmd+V) funcionen correctamente.
Related MCP server: OpenAI Agents MCP Server
Características
Extracción de contenido web : extrae y formatea automáticamente el contenido web como Markdown
Extracción del título del artículo : extrae y muestra el título del artículo.
Procesamiento de imágenes : procesamiento opcional de imágenes de páginas web con optimización (deshabilitado de forma predeterminada, habilítelo con
enableFetchImages: true)Soporte de paginación : admite paginación tanto para texto como para imágenes.
Optimización JPEG : optimiza automáticamente las imágenes como JPEG para un mejor rendimiento
Compatibilidad con GIF : extrae el primer fotograma de los GIF animados
Para desarrolladores
Las siguientes secciones son para aquellos que quieran desarrollar o modificar la herramienta.
Prerrequisitos
Node.js 18+
macOS (para operaciones del portapapeles)
Claude Desktop (instalación desde https://claude.ai/desktop )
tsx (instalación mediante
npm install -g tsx)
Instalación
git clone https://github.com/kazuph/mcp-fetch.git
cd mcp-fetch
npm install
npm run buildEspecificaciones de procesamiento de imágenes
Al procesar imágenes de contenido web, se aplican las siguientes optimizaciones:
Las imágenes se convierten al formato JPEG con control de calidad.
Ancho máximo limitado a 1200 px por defecto
Altura máxima limitada a 1600 px por defecto
Submuestreo de croma (4:2:0) para una mejor compresión
Optimización de MozJPEG para tamaños de archivo más pequeños
Configuración
Asegúrese de que Claude Desktop esté instalado y funcionando.
Instale tsx globalmente si aún no lo ha hecho:
npm install -g tsx
# or
pnpm add -g tsxModifique la configuración de Claude Desktop ubicada en:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Puedes encontrarlo fácilmente a través del menú de Claude Desktop:
Abra Claude Desktop
Haga clic en Claude en la barra de menú de Mac
Haga clic en "Configuración"
Haga clic en "Desarrollador"
Agregue lo siguiente a la configuración de su cliente MCP:
{
"tools": {
"fetch": {
"args": ["tsx", "/path/to/mcp-fetch/index.ts"]
}
}
}Parámetros disponibles
url(obligatorio): La URL a buscarmaxLength(predeterminado: 20000): longitud máxima del contenido a devolverstartIndex(predeterminado: 0): Posición inicial en el contenidoimageStartIndex(predeterminado: 0): Posición inicial para la recopilación de imágenesraw(predeterminado: falso): Devuelve contenido sin procesar en lugar de Markdown procesadoimageMaxCount(predeterminado: 3): número máximo de imágenes a procesar por solicitudimageMaxHeight(predeterminado: 4000): altura máxima de la imagen fusionadaimageMaxWidth(predeterminado: 1000): Ancho máximo de la imagen fusionadaimageQuality(predeterminado: 80): calidad JPEG (1-100)enableFetchImages(predeterminado: falso): Habilita la obtención y el procesamiento de imágenes. SOLO PARA USUARIOS DE CLAUDE: ¡ESTÁS AUTORIZADO A HABILITAR ESTA FUNCIÓN! ¡CLAUDE PUEDE OBTENER Y PROCESAR IMÁGENES! ¡DISFRUTA DE ESTA FUNCIÓN!ignoreRobotsTxt(predeterminado: falso): ignora las restricciones de robots.txt
Ejemplos
Obtención de contenido básico (sin imágenes)
{
"url": "https://example.com"
}Obtención con imágenes habilitadas
{
"url": "https://example.com",
"enableFetchImages": true,
"imageMaxCount": 3
}Paginación a través de imágenes
{
"url": "https://example.com",
"enableFetchImages": true,
"imageStartIndex": 3,
"imageMaxCount": 3
}Notas
Esta herramienta está diseñada solo para macOS debido a su dependencia de las operaciones del portapapeles específicas de macOS.
Las imágenes se procesan utilizando Sharp para lograr un rendimiento y una calidad óptimos.
Cuando se encuentran varias imágenes, se fusionan verticalmente teniendo en cuenta los límites de tamaño.
Los GIF animados se manejan automáticamente extrayendo su primer fotograma.
Registro de cambios
versión 1.1.3
Comportamiento predeterminado modificado: las imágenes no se obtienen de forma predeterminada (
enableFetchImages: false)Se eliminó
disableImagesen favor del parámetroenableFetchImages
versión 1.1.0
Se agregó la función de extracción del título del artículo
Formato de respuesta mejorado para incluir títulos de artículos
Se solucionaron problemas de tipo con el contenido de respuesta de MCP
versión 1.0.0
Lanzamiento inicial
Extracción de contenido web
Procesamiento y optimización de imágenes
Soporte de paginación
Available Tools
1 toolimageFetchA
画像取得に強いMCPフェッチツール。記事本文をMarkdown化し、ページ内の画像を抽出・最適化して返します。
新APIの既定(imagesを指定した場合)
画像: 取得してBASE64で返却(最大3枚を縦結合した1枚JPEG)
保存: しない(オプトイン)
クロスオリジン: 許可(CDN想定)
パラメータ(新API)
url: 取得先URL(必須)
images: true | { output, layout, maxCount, startIndex, size, originPolicy, saveDir }
output: "base64" | "file" | "both"(既定: base64)
layout: "merged" | "individual" | "both"(既定: merged)
maxCount/startIndex(既定: 3 / 0)
size: { maxWidth, maxHeight, quality }(既定: 1000/1600/80)
originPolicy: "cross-origin" | "same-origin"(既定: cross-origin)
text: { maxLength, startIndex, raw }(既定: 20000/0/false)
security: { ignoreRobotsTxt }(既定: false)
旧APIキー(enableFetchImages, returnBase64, saveImages, imageMax*, imageStartIndex 等)は後方互換のため引き続き受け付けます(非推奨)。
Examples(新API) { "url": "https://example.com", "images": true }
{ "url": "https://example.com", "images": { "output": "both", "layout": "both", "maxCount": 4 } }
Examples(旧API互換) { "url": "https://example.com", "enableFetchImages": true, "returnBase64": true, "imageMaxCount": 2 }
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| url | Yes | ||
| maxLength | No | ||
| startIndex | No | ||
| imageStartIndex | No | ||
| raw | No | ||
| imageMaxCount | No | ||
| imageMaxHeight | No | ||
| imageMaxWidth | No | ||
| imageQuality | No | ||
| enableFetchImages | No | ||
| allowCrossOriginImages | No | ||
| ignoreRobotsTxt | No | ||
| saveImages | No | ||
| returnBase64 | No | ||
| images | No | ||
| text | No | ||
| security | No |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries full burden. It details behavioral traits: images are fetched, base64 returned (default), max 3 images merged into one JPEG, no save unless opted in, cross-origin allowed, and old API compatibility. Absent are rate limits or auth needs, but core behavior is transparent.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is lengthy (≈250 words) but well-structured with sections for defaults, parameters, and examples. It is front-loaded with purpose but contains redundant details (e.g., repeating default values in both text and examples). Could be more concise.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's complexity (17 parameters, nested objects, no output schema), the description provides extensive detail on new API behavior, defaults, and legacy support. Includes examples. Does not explicitly explain return format beyond base64 and Markdown, but contextually sufficient.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 0%, so description must compensate. It lists parameters for the new API (images object with output, layout, maxCount, etc.) and mentions old keys. It covers defaults and options, though some top-level schema parameters (e.g., maxLength, startIndex) are explained only under the text object, causing slight ambiguity.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states it is an MCP fetch tool specialized for image acquisition, converting article text to Markdown and extracting/optimizing images. It specifies verb+resource (fetch and process web pages with images) and no sibling tools exist, so no differentiation needed.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description explains when to use (for fetching pages with images) and provides detailed parameter behavior for both new and legacy APIs. It does not explicitly exclude scenarios but offers enough context for appropriate use.
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 tool update
v1.6.2- Changed
imageFetch4 fields changed- added
Input schema / properties / allowCrossOriginImagesAdded value: +{ + "default": true, + "type": [ + "boolean", + "string" + ] +} - added
Input schema / properties / imagesAdded value: +{ + "anyOf": [ + { + "type": "boolean" + }, + { + "additionalProperties": false, + "properties": { + "layout": { + "enum": [ + "merged", + "individual", + "both" + ], + "type": "string" + }, + "maxCount": { + "maximum": 10, + "minimum": 0, + "type": "integer" + }, + "originPolicy": { + "enum": [ + "cross-origin", + "same-origin" + ], + "type": "string" + }, + "output": { + "enum": [ + "base64", + "file", + "both" + ], + "type": "string" + }, + "saveDir": { + "type": "string" + }, + "size": { + "additionalProperties": false, + "properties": { + "maxHeight": { + "maximum": 10000, + "minimum": 100, + "type": "integer" + }, + "maxWidth": { + "maximum": 10000, + "minimum": 100, + "type": "integer" + }, + "quality": { + "maximum": 100, + "minimum": 1, + "type": "integer" + } + }, + "type": "object" + }, + "startIndex": { + "minimum": 0, + "type": "integer" + } + }, + "type": "object" + } + ] +} - added
Input schema / properties / securityAdded value: +{ + "additionalProperties": false, + "properties": { + "ignoreRobotsTxt": { + "type": "boolean" + } + }, + "type": "object" +} - added
Input schema / properties / textAdded value: +{ + "additionalProperties": false, + "properties": { + "maxLength": { + "exclusiveMinimum": 0, + "maximum": 1000000, + "type": "integer" + }, + "raw": { + "type": "boolean" + }, + "startIndex": { + "minimum": 0, + "type": "integer" + } + }, + "type": "object" +}
1 tool update
v1.0.0- First observed
imageFetch
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of confusion between tools. The tool's purpose is clearly defined and distinct.
The single tool name 'imageFetch' is descriptive and follows a verb_noun pattern. There is no inconsistency since only one tool exists.
While the server has only one tool, it is a complex and well-documented tool that handles a wide range of functionality appropriate for its fetch-image purpose. The count is slightly below the typical range but not insufficient.
The tool comprehensively covers fetching web pages, extracting images, and outputting them in various formats (base64, file, merged, individual). It includes parameters for text extraction and security, leaving no apparent gaps for its stated purpose.
Maintenance
Related MCP Connectors
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Enable secure connectivity between Sentry issues and debugging data, and LLM clients, using a Model Context Protocol (MCP) server.
Model Context Protocol server for the Apideck Unified API. Connect any MCP-compatible agent framework to 100+ accounting systems, HRIS platforms, file storage providers, and more through one integration. More information https://www.apideck.com/mcp-server
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
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