Fetch MCP-Server

Ein Model Context Protocol-Server, der Funktionen zum Abrufen von Webinhalten bereitstellt. Dieser Server ermöglicht es LLMs, Inhalte von Webseiten abzurufen und zu verarbeiten, indem HTML für eine einfachere Nutzung in Markdown konvertiert wird.

[!CAUTION] Dieser Server kann auf lokale/interne IP-Adressen zugreifen und stellt möglicherweise ein Sicherheitsrisiko dar. Seien Sie vorsichtig bei der Verwendung dieses MCP-Servers, um sicherzustellen, dass dadurch keine sensiblen Daten offengelegt werden.

Das Fetch-Tool kürzt die Antwort, aber durch die Verwendung des Arguments start_index können Sie angeben, wo die Inhaltsextraktion beginnen soll. Dies ermöglicht es Modellen, eine Webseite in Abschnitten zu lesen, bis sie die benötigten Informationen gefunden haben.

Verfügbare Tools

• fetch - Ruft eine URL aus dem Internet ab und extrahiert deren Inhalt als Markdown.

  • url (string, erforderlich): Abzurufende URL

  • max_length (integer, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Zeichen (Standard: 5000)

  • start_index (integer, optional): Inhalt ab diesem Zeichenindex starten (Standard: 0)

  • raw (boolean, optional): Rohinhalt ohne Markdown-Konvertierung abrufen (Standard: false)

Prompts

• fetch

  • Eine URL abrufen und deren Inhalt als Markdown extrahieren

  • Argumente:

    • url (string, erforderlich): Abzurufende URL

Installation

Optional: Installieren Sie node.js; dies veranlasst den Fetch-Server dazu, einen anderen HTML-Simplifier zu verwenden, der robuster ist.

Verwendung von uv (empfohlen)

Bei der Verwendung von uv ist keine spezifische Installation erforderlich. Wir verwenden uvx, um mcp-server-fetch direkt auszuführen.

Verwendung von PIP

Alternativ können Sie mcp-server-fetch über pip installieren:

pip install mcp-server-fetch

Nach der Installation können Sie es als Skript ausführen mit:

python -m mcp_server_fetch

Related MCP server: MCP Fetch

Konfiguration

Konfiguration für Claude.app

Fügen Sie dies zu Ihren Claude-Einstellungen hinzu:

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

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"]
    }
  }
}

Konfiguration für VS Code

Für eine schnelle Installation verwenden Sie eine der untenstehenden One-Click-Installationsschaltflächen...

Für eine manuelle Installation fügen Sie den folgenden JSON-Block zu Ihrer Benutzereinstellungen-Datei (JSON) in VS Code hinzu. Sie können dies tun, indem Sie Ctrl + Shift + P drücken und Preferences: Open User Settings (JSON) eingeben.

Optional können Sie ihn zu einer Datei namens .vscode/mcp.json in Ihrem Arbeitsbereich hinzufügen. Dies ermöglicht es Ihnen, die Konfiguration mit anderen zu teilen.

Beachten Sie, dass der mcp-Schlüssel bei Verwendung der mcp.json-Datei erforderlich ist.

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

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "docker",
        "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
      }
    }
  }
}

Anpassung - robots.txt

Standardmäßig befolgt der Server die robots.txt-Datei einer Webseite, wenn die Anfrage vom Modell (über ein Tool) kam, jedoch nicht, wenn die Anfrage vom Benutzer initiiert wurde (über einen Prompt). Dies kann deaktiviert werden, indem das Argument --ignore-robots-txt zur args-Liste in der Konfiguration hinzugefügt wird.

Anpassung - User-Agent

Standardmäßig verwendet der Server, abhängig davon, ob die Anfrage vom Modell (über ein Tool) oder vom Benutzer (über einen Prompt) initiiert wurde, entweder den User-Agent

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

oder

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

Dies kann angepasst werden, indem das Argument --user-agent=IhrUserAgent zur args-Liste in der Konfiguration hinzugefügt wird.

Anpassung - Proxy

Der Server kann so konfiguriert werden, dass er einen Proxy verwendet, indem das Argument --proxy-url genutzt wird.

Windows-Konfiguration

Wenn Sie unter Windows Timeout-Probleme haben, müssen Sie möglicherweise die Umgebungsvariable PYTHONIOENCODING setzen, um eine korrekte Zeichenkodierung sicherzustellen:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

Dies behebt Probleme mit der Zeichenkodierung, die dazu führen können, dass der Server auf Windows-Systemen eine Zeitüberschreitung (Timeout) verursacht.

Debugging

Sie können den MCP-Inspektor verwenden, um den Server zu debuggen. Für uvx-Installationen:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch

Oder wenn Sie das Paket in einem bestimmten Verzeichnis installiert haben oder daran entwickeln:

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

Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge, die helfen, mcp-server-fetch zu erweitern und zu verbessern. Egal, ob Sie neue Tools hinzufügen, bestehende Funktionen erweitern oder die Dokumentation verbessern möchten, Ihr Beitrag ist wertvoll.

Beispiele für andere MCP-Server und Implementierungsmuster finden Sie unter: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Pull Requests sind willkommen! Fühlen Sie sich frei, neue Ideen, Fehlerbehebungen oder Verbesserungen beizusteuern, um mcp-server-fetch noch leistungsfähiger und nützlicher zu machen.

Lizenz

mcp-server-fetch ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Dies bedeutet, dass Sie die Software frei verwenden, modifizieren und verbreiten dürfen, vorbehaltlich der Bedingungen der MIT-Lizenz. Weitere Details finden Sie in der LICENSE-Datei im Projekt-Repository.