خادم mcp-rquest MCP

ماذا يفعل خادم “mcp-rquest” MCP؟

خادم mcp-rquest MCP هو خادم بروتوكول Model Context (MCP) صُمم ليقدم إمكانيات متقدمة وواقعية لطلبات HTTP شبيهة بالمتصفح لمساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى. مبني على محرك rquest، يمكّن النماذج من التفاعل مع المواقع باستخدام بصمات TLS وJA3/JA4 وHTTP/2 المتوافقة مع المتصفح، ما يساعد في تخطي أنظمة مكافحة الروبوتات الشائعة ومحاكاة تصفح بشري حقيقي. بالإضافة لذلك، يدعم الخادم تحويل مستندات PDF وHTML إلى Markdown، مما يسهل على نماذج اللغة الكبيرة استيعاب ومعالجة محتوى الويب والمستندات. كما يتميز بتخزين آمن للاستجابات، وإدارة مدركة للرموز للاستجابات الكبيرة، ويدعم مجموعة واسعة من خيارات المصادقة وتخصيص الطلبات، ما يجعله أداة قوية لتعزيز سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي المعتمد على بيانات الويب والمستندات.

قائمة القوالب التحفيزية

لا توجد قوالب تحفيزية محددة مذكورة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موثقة في الملفات أو README المتاحة.

قائمة الأدوات

• http_get: تنفيذ طلبات GET مع معلمات قابلة للتخصيص.
• http_post: إرسال البيانات باستخدام POST إلى موارد الويب.
• http_put: تحديث الموارد عبر طلبات PUT.
• http_delete: حذف الموارد من الخوادم باستخدام DELETE.
• http_patch: تطبيق تحديثات جزئية على الموارد.
• http_head: جلب رؤوس موارد الويب فقط.
• http_options: الحصول على طرق HTTP المدعومة لمورد معين.
• http_trace: تنفيذ تتبع تشخيصي لطلبات HTTP.
• get_stored_response: استرجاع استجابات HTTP الكبيرة المخزنة مسبقًا مع إمكانية تحديد نطاق الأسطر.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• استخلاص وتصفح الويب: استخلاص البيانات من المواقع بأمان، بما في ذلك تلك التي لديها حماية ضد الروبوتات، من خلال محاكاة بصمات المتصفح الواقعية.
• اختبار API الآلي: استخدام جميع طرق HTTP لاختبار REST APIs، بما في ذلك المصادقة والحمولات المخصصة.
• تحويل المستندات لـ LLMs: تحويل مستندات HTML وPDF إلى Markdown لتسهيل استيعابها ومعالجتها بواسطة نماذج اللغة الكبيرة.
• استخلاص البيانات من المواقع المحمية: الوصول إلى المحتوى واستخلاصه من المواقع التي تتطلب مصادقة أو ملفات تعريف ارتباط أو رؤوس مخصصة.
• إدارة استجابات ويب كبيرة: تخزين واسترجاع الاستجابات الكبيرة للمعالجة المتدرجة أو المقيدة بالرموز من قبل النماذج.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت المتطلبات مثل Node.js و Python.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf الخاص بك (مثل windsurf.config.json).
3. أضف خادم mcp-rquest MCP إلى قسم mcpServers:

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

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من ظهور mcp-rquest ضمن خوادم MCP المتاحة لديك.

Claude

1. افتح ملف إعدادات Claude الخاص بك.
2. أدرج مقطع JSON التالي في قسم خوادم MCP:

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

3. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
4. تأكد من أن الخادم يعمل وقابل للوصول.

Cursor

1. قم بتثبيت المتطلبات (Node.js، Python).
2. حرر ملف إعدادات Cursor.
3. أضف:

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

4. أعد تشغيل Cursor.
5. اختبر اتصال خادم MCP.

Cline

1. تأكد من تثبيت الاعتمادات المطلوبة.
2. حدث ملف الإعدادات الخاص بـ Cline.
3. أدرج:

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

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من أن خادم mcp-rquest MCP يعمل بشكل سليم.

تأمين مفاتيح API

لتوفير مفاتيح API بأمان، استخدم متغيرات البيئة وأشر إليها في إعداداتك:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-rquest": {
      "command": "mcp-rquest",
      "args": ["server"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

استبدل MY_API_KEY_ENV_VAR باسم متغير البيئة الذي يحتوي على مفتاح API الخاص بك.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عملك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه مع وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لخادم MCP، أدرج تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا الشكل:

{
  "mcp-rquest": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة بكامل وظائفه وإمكانياته. تذكر تغيير "mcp-rquest" إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا للجداول أعلاه، فإن mcp-rquest هو خادم MCP مركّز وقوي لطلبات HTTP مع تغطية ممتازة للأدوات (جميع أفعال HTTP، تحويل المستندات، إدارة الاستجابات الكبيرة)، وتوثيق جيد، وأمثلة إعداد عملية. لكنه يفتقر إلى قوالب التحفيز، والموارد الصريحة، ومعلومات حول الدعم للعينات أو الجذور. إجمالًا، هو أداة عملية وذات نطاق محدد لمطوري الذكاء الاصطناعي، لكنها ليست خادم منظومة متكاملة.

تقييم MCP

التقييم العام: 6 من 10
خادم MCP قوي تقنيًا وموثق جيدًا لطلبات HTTP وتحويل المستندات، لكنه يفتقر لميزات MCP عالية المستوى مثل قوالب التحفيز، عرض الموارد، ودعم العينات/الجذور.