خادم Scrapling Fetch MCP

ما الذي يفعله خادم “Scrapling Fetch” MCP؟

خادم Scrapling Fetch MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) متخصص، مصمم لمساعدة المساعدين الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى محتوى النص من المواقع التي تطبق حماية ضد الروبوتات وإجراءات مكافحة الأتمتة. من خلال الاستفادة من أداة Scrapling الأساسية، يجسر الفجوة بين ما يمكن للمستخدمين رؤيته في متصفحاتهم وما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي جلبه، مما يجعل من الممكن جلب HTML أو markdown من مواقع كانت ستحجب عمليات الاستخلاص التلقائي. تم تحسين Scrapling Fetch MCP للاسترجاع منخفض الحجم للوثائق ومواد المرجع، مع التركيز تحديدًا على النص وHTML بدلاً من استخلاص المواقع لأغراض عامة. وهذا يجعله أداة قيمة لسير العمل التطويري الذي يتطلب الوصول إلى وثائق إلكترونية محمية أو إثراء السياق، مع احترام حدود الموقع والغرض المقصود.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب موجهة موثقة صراحة في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP موثقة صراحة في المستودع.

قائمة الأدوات

• s-fetch-page: يسترجع صفحات الويب الكاملة، مع دعم التصفح المتتابع للسماح بجلب تدريجي للمستندات الكبيرة.
• s-fetch-pattern: يستخلص محتوى محدد من صفحات الويب من خلال مطابقة أنماط regex يحددها المستخدم، مع سياق محيط قابل للضبط.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• الوصول إلى الوثائق المحمية ضد الروبوتات: يمكن للمطورين استرجاع الوثائق أو المواد المرجعية من المواقع التي كانت ستحجب الأدوات التلقائية، مما يمكّن المساعدين الذكاء الاصطناعي من الإجابة على الأسئلة باستخدام مصادر محمية وحديثة.
• استخلاص معلومات محددة: استخدم التعابير النمطية لاستخلاص بيانات مستهدفة (مثل مفاتيح API، أو مقتطفات الإعدادات، أو المراجع) من صفحات وثائق كبيرة، لتقليل الضوضاء والتركيز على السياق المهم.
• تلخيص محتوى الويب: جلب صفحات ويب كاملة وتلخيص محتواها، مما يسهل على المستخدمين استيعاب الوثائق الكبيرة أو المعقدة.
• مساعدة سياقية في بيئات التطوير: دمج الخادم مع بيئات التطوير، مما يتيح لأدوات الذكاء الاصطناعي جلب وتقديم المساعدة السياقية باستخدام الموارد الإلكترونية المحمية.
• الاسترجاع التدريجي للصفحات: التعامل مع المستندات الكبيرة من خلال تقسيم الطلبات، لضمان إمكانية معالجة المراجع الكبيرة دون استنزاف الموارد.

كيفية إعداده

Windsurf

لا توجد تعليمات محددة لـ Windsurf موثقة في المستودع.

Claude

1. تأكد من المتطلبات الأساسية: يجب تثبيت Python 3.10+ ومدير الحزم uv.
2. تثبيت الاعتمادات:

   uv tool install scrapling
   scrapling install
   uv tool install scrapling-fetch-mcp
   

3. حدد موقع ملف إعدادات عميل Claude الخاص بك.
4. أضف خادم Scrapling Fetch MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "Cyber-Chitta": {
         "command": "uvx",
         "args": ["scrapling-fetch-mcp"]
       }
     }
   }
   

5. احفظ وأعد تشغيل عميل Claude لتطبيق الإعدادات.

تأمين مفاتيح API

لا توجد وثائق صريحة حول استخدام مفاتيح API أو إعداد متغيرات البيئة.

Cursor

لا توجد تعليمات محددة لـ Cursor موثقة في المستودع.

Cline

لا توجد تعليمات محددة لـ Cline موثقة في المستودع.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى خط سيرك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق لـ JSON:

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

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر تغيير “scrapling-fetch” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

| دعم الجذور | ⛔ | غير مذكور |

من بين الجدولين، يتميز خادم Scrapling Fetch MCP بتقديم أدوات واضحة ومفيدة لجلب محتوى الويب المحمي، لكنه يفتقر إلى القوالب الموحدة، وتعريف الموارد، ووثائق الأمان/متغيرات البيئة المتقدمة. بناءً على ميزاته ووثائقه، نقيم هذا MCP بـ 6/10 من حيث الاكتمال والفائدة العامة.

تقييم MCP