خادم Fetch MCP

ماذا يفعل خادم “Fetch” MCP؟

خادم Fetch MCP هو خادم بروتوكول Model Context (MCP) مرن مصمم لجلب محتوى الويب بصيغ متنوعة، مثل HTML وJSON والنص العادي وMarkdown. من خلال عمله كجسر بين المساعدات الذكية والموارد الخارجية على الإنترنت، يُمكّن Fetch MCP التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من استرجاع وتحويل بيانات الويب عند الطلب. هذا يمنح المطورين والوكلاء الذكيين القدرة على دمج محتوى ويب ديناميكي في تدفقات عملهم، سواءً لاستخراج البيانات أو تلخيص المحتوى أو المعالجة الإضافية. يدعم الخادم رؤوس الطلبات المخصصة، ويعتمد على واجهات برمجة التطبيقات الحديثة للجلب، ويتضمن أدوات لتحليل وتحويل بيانات الويب، مما يجعله أداة قيمة للمهام التي تتطلب وصولًا مباشرًا وفوريًا لمعلومات الإنترنت.

قائمة القوالب (Prompts)

لا توجد قوالب برومبت مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

• لا يوفر خادم Fetch MCP أي موارد دائمة. تم تصميمه لجلب وتحويل محتوى الويب عند الطلب فقط.

قائمة الأدوات

• fetch_html
  يجلب موقع ويب ويعيد محتواه كـ HTML.
  المدخلات: url (إجباري)، headers (اختياري).
  الناتج: محتوى HTML الخام للصفحة.

• fetch_json
  يجلب ملف JSON من عنوان URL.
  المدخلات: url (إجباري)، headers (اختياري).
  الناتج: محتوى JSON محلل.

• fetch_txt
  يجلب موقع ويب ويعيد محتواه كنص عادي (بدون HTML).
  المدخلات: url (إجباري)، headers (اختياري).
  الناتج: نص عادي مع إزالة جميع وسوم HTML والبرمجيات والأنماط.

• fetch_markdown
  يجلب موقع ويب ويعيد محتواه بصيغة Markdown.
  المدخلات: url (إجباري)، headers (اختياري).
  الناتج: محتوى الموقع محول إلى صيغة Markdown.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• استخراج محتوى الويب
  جلب HTML أو JSON أو النص العادي من مواقع الإنترنت العامة لتحليلها أو تلخيصها بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي.

• تحويل المحتوى
  تحويل محتوى المواقع إلى نص عادي أو Markdown ليسهل استخدامه أو دمجه في أدوات التوثيق وتدوين الملاحظات.

• جلب بيانات API
  جلب البيانات المهيكلة من واجهات API العامة (بصيغة JSON) لاستخدامها في تدفقات العمل أو لوحات المعلومات أو لتوفير سياق لتطبيقات LLM.

• جمع بيانات مخصص
  تمرير رؤوس مخصصة للوصول إلى محتوى من نقاط نهاية تتطلب مصادقة أو رؤوس خاصة، مما يتيح سيناريوهات متقدمة لجمع البيانات.

• تحليل المحتوى للوكلاء الذكيين
  تزويد المساعدات الذكية بإمكانية تحليل واستخدام محتوى الويب الحي أثناء المحادثات أو البحث أو مهام الأتمتة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js على نظامك.
2. استنسخ مستودع Fetch MCP وثبت التبعيات (npm install).
3. ابنِ الخادم باستخدام npm run build.
4. أضف التالي إلى ملف إعدادات Windsurf الخاص بك:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. أعد تشغيل Windsurf وتحقق من تشغيل الخادم.

تأمين مفاتيح API

أدرج متغيرات البيئة حسب الحاجة:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "node",
      "args": ["{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "${FETCH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${FETCH_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. اتبع خطوات إعداد المستودع (استنساخ، تثبيت، بناء).
3. عدّل إعدادات MCP في Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude.
5. تحقق من توفر خادم Fetch MCP.

تأمين مفاتيح API

راجع قسم Windsurf لمثال JSON.

Cursor

1. ثبّت Node.js.
2. استنسخ وابنِ خادم Fetch MCP (npm install, npm run build).
3. أضف إلى إعدادات MCP في Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من نجاح الاتصال.

تأمين مفاتيح API

استخدم نفس تنسيق JSON أعلاه لمتغيرات البيئة.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js.
2. استنسخ وابنِ خادم Fetch MCP.
3. أضف الإعداد التالي إلى MCP في Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

4. أعد تشغيل Cline وتحقق من عمل الخادم.

تأمين مفاتيح API

اتبع مثال متغيرات البيئة السابق.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

اضغط على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل الخادم الخاص بك بهذا التنسيق:

{
  "fetch": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح بمقدور وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير “fetch” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك، واستبدال الرابط برابط خادمك.

نظرة عامة

أقيّم خادم Fetch MCP بـ 7/10. فهو عملي، ذو توثيق واضح، وترخيص مناسب، ويحتوي على أدوات مفيدة متعددة، لكنه يفتقر لقوالب برومبت وموارد دائمة ومعلومات عن الجذور أو دعم العينات.

تقييم MCP