Servidor Fetch MCP

¿Qué hace el Servidor “Fetch” MCP?

El Servidor Fetch MCP es un servidor flexible Model Context Protocol (MCP) diseñado para obtener contenido web en varios formatos, incluyendo HTML, JSON, texto plano y Markdown. Al actuar como puente entre asistentes de IA y recursos web externos, Fetch MCP permite que las aplicaciones impulsadas por IA recuperen y transformen datos web bajo demanda. Esto permite a desarrolladores y agentes de IA incorporar contenido web dinámico en sus flujos de trabajo, ya sea para extracción de datos, resumen de contenido o procesamiento adicional. El servidor admite cabeceras de solicitud personalizadas, aprovecha APIs modernas de fetch e incluye herramientas para analizar y convertir datos web, lo que lo convierte en un recurso valioso para tareas que requieren acceso en tiempo real a información en línea.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

• El Servidor Fetch MCP no proporciona ningún recurso persistente. Está diseñado para obtener y transformar contenido web bajo demanda.

Lista de Herramientas

• fetch_html
  Obtiene un sitio web y devuelve el contenido como HTML.
  Entrada: url (requerido), headers (opcional).
  Salida: Contenido HTML sin procesar de la página web.

• fetch_json
  Obtiene un archivo JSON desde una URL.
  Entrada: url (requerido), headers (opcional).
  Salida: Contenido JSON analizado.

• fetch_txt
  Obtiene un sitio web y devuelve el contenido como texto plano (sin HTML).
  Entrada: url (requerido), headers (opcional).
  Salida: Texto plano con etiquetas HTML, scripts y estilos eliminados.

• fetch_markdown
  Obtiene un sitio web y devuelve el contenido como Markdown.
  Entrada: url (requerido), headers (opcional).
  Salida: Contenido de la página web convertido a formato Markdown.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Extracción de Contenido Web
  Recupera el HTML, JSON o texto plano de sitios web públicos para análisis posterior o resumen por agentes de IA.

• Transformación de Contenido
  Convierte contenido de sitios web a formatos Markdown o texto plano para su consumo o integración más sencilla en herramientas de documentación o toma de notas.

• Recuperación de Datos de API
  Obtiene datos estructurados de APIs públicas (en formato JSON) para su uso en flujos de trabajo, dashboards o como contexto para aplicaciones impulsadas por LLM.

• Recopilación Personalizada de Datos
  Proporciona cabeceras personalizadas para acceder a contenido de endpoints que requieren autenticación específica o cabeceras, habilitando escenarios de recuperación de datos más avanzados.

• Análisis de Contenido para Agentes de IA
  Equipa asistentes de IA con la capacidad de analizar y utilizar contenido web en vivo durante conversaciones, investigación o tareas de automatización.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu sistema.
2. Clona el repositorio de Fetch MCP e instala las dependencias (npm install).
3. Construye el servidor con npm run build.
4. Agrega lo siguiente a tu archivo de configuración de Windsurf:

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

5. Reinicia Windsurf y verifica que el servidor MCP esté funcionando.

Protección de Claves API

Inserta variables de entorno según sea necesario:

{
  "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. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Sigue los pasos de configuración del repositorio (clonar, instalar, construir).
3. Edita la configuración MCP de Claude:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Claude.
5. Confirma que el Servidor Fetch MCP esté disponible.

Protección de Claves API

Consulta la sección de Windsurf para el ejemplo JSON.

Cursor

1. Instala Node.js.
2. Clona y construye el Servidor Fetch MCP (npm install, npm run build).
3. Agrega a la configuración MCP de Cursor:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Valida la conexión exitosa.

Protección de Claves API

Usa el mismo formato JSON de arriba para las variables de entorno.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Clona y construye el Servidor Fetch MCP.
3. Configura Cline MCP con:

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

4. Reinicia Cline y verifica que el servidor esté funcionando.

Protección de Claves API

Sigue el ejemplo JSON de variables de entorno anterior.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “fetch” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Descripción general

Yo calificaría el Servidor Fetch MCP como un sólido 7/10. Es práctico, tiene documentación clara, una licencia adecuada y varias herramientas útiles, pero carece de plantillas de prompt, recursos persistentes e información sobre raíces o soporte de muestreo.

Puntaje MCP