mcp-rquest MCP Server
Servidor avanzado de solicitudes HTTP y conversión de documentos para FlowHunt, que permite a los agentes de IA interactuar con la web usando un comportamiento realista de navegador y evasión robusta de anti-bots.

¿Qué hace el servidor MCP “mcp-rquest”?
El mcp-rquest MCP Server es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para proporcionar capacidades avanzadas de solicitudes HTTP realistas similares a un navegador para asistentes de IA, incluyendo Claude y otros modelos de lenguaje grandes. Construido sobre el motor rquest, permite que los modelos interactúen con sitios web usando huellas digitales precisas de TLS, JA3/JA4 y HTTP/2, lo que ayuda a evadir medidas comunes anti-bot y a simular la navegación humana. Además, el servidor soporta la conversión de documentos PDF y HTML a Markdown, facilitando la ingestión y el procesamiento de contenido web y documental por los LLMs. También cuenta con almacenamiento seguro de respuestas, manejo consciente de tokens para grandes respuestas y soporta una variedad de opciones de autenticación y personalización de solicitudes, convirtiéndolo en una herramienta poderosa para mejorar flujos de desarrollo de IA que involucren datos web y de documentos.
Lista de Prompts
No se mencionan plantillas de prompt específicas en el repositorio.
Lista de recursos
No hay recursos explícitos documentados en los archivos disponibles o en el README.
Lista de herramientas
- http_get: Realiza solicitudes HTTP GET con parámetros personalizables.
- http_post: Envía datos utilizando solicitudes POST a recursos web.
- http_put: Actualiza recursos mediante solicitudes PUT.
- http_delete: Elimina recursos de servidores con DELETE.
- http_patch: Aplica actualizaciones parciales a recursos.
- http_head: Recupera solo las cabeceras de un recurso web.
- http_options: Obtiene los métodos HTTP soportados por un recurso.
- http_trace: Ejecuta un rastreo diagnóstico de solicitudes HTTP.
- get_stored_response: Recupera grandes respuestas HTTP previamente almacenadas, con selección opcional de rango de líneas.
Casos de uso de este servidor MCP
- Web Scraping y Navegación: Raspado seguro de datos de sitios web, incluyendo aquellos con protecciones anti-bot, emulando huellas digitales realistas de navegador.
- Pruebas automatizadas de API: Utiliza toda la suite de métodos HTTP para probar APIs REST, incluyendo autenticación y cargas personalizadas.
- Conversión de documentos para LLMs: Convierte documentos HTML y PDF a Markdown, facilitando la ingestión y procesamiento por LLMs.
- Extracción de datos de sitios seguros: Accede y extrae contenido de sitios que requieren autenticación, cookies o cabeceras personalizadas.
- Manejo de grandes respuestas web: Almacena y recupera respuestas grandes para procesamiento incremental o limitado por tokens de LLMs.
Cómo configurarlo
Windsurf
- Asegúrate de que los prerrequisitos como Node.js y Python estén instalados.
- Abre tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo,
windsurf.config.json
). - Agrega el servidor MCP
mcp-rquest
a la secciónmcpServers
:{ "mcpServers": { "mcp-rquest": { "command": "mcp-rquest", "args": ["server"] } } }
- Guarda los cambios y reinicia Windsurf.
- Verifica que
mcp-rquest
aparezca en tus servidores MCP disponibles.
Claude
- Abre tu archivo de configuración de Claude.
- Inserta el siguiente fragmento JSON en la sección de servidores MCP:
{ "mcpServers": { "mcp-rquest": { "command": "mcp-rquest", "args": ["server"] } } }
- Guarda los cambios y reinicia Claude.
- Confirma que el servidor esté en funcionamiento y accesible.
Cursor
- Instala los prerrequisitos (Node.js, Python).
- Edita el archivo de configuración de Cursor.
- Agrega:
{ "mcpServers": { "mcp-rquest": { "command": "mcp-rquest", "args": ["server"] } } }
- Reinicia Cursor.
- Prueba la conectividad del servidor MCP.
Cline
- Asegúrate de que las dependencias estén instaladas.
- Actualiza el archivo de configuración de Cline.
- Inserta:
{ "mcpServers": { "mcp-rquest": { "command": "mcp-rquest", "args": ["server"] } } }
- Guarda y reinicia Cline.
- Asegúrate de que el servidor MCP
mcp-rquest
esté operativo.
Seguridad de las API Keys
Para proporcionar API keys de forma segura, utiliza variables de entorno y haz referencia a ellas en tu configuración:
{
"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}"
}
}
}
}
Reemplaza MY_API_KEY_ENV_VAR
por el nombre real de tu variable de entorno que contiene la API key.
Cómo usar este MCP dentro de flows
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de FlowHunt, comienza agregando 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 utilizando este formato JSON:
{
"mcp-rquest": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "mcp-rquest"
por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Resumen
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | Resumen y descripción de funciones disponible en el README. |
Lista de Prompts | ⛔ | No se encontraron plantillas de prompt. |
Lista de recursos | ⛔ | No hay recursos explícitos documentados. |
Lista de herramientas | ✅ | Lista completa de herramientas en el README. |
Seguridad de API Keys | ✅ | Ejemplo proporcionado arriba. |
Soporte de muestreo (menos importante) | ⛔ | No se encontró documentación. |
Según las tablas anteriores, mcp-rquest es un servidor MCP de solicitudes HTTP enfocado y robusto, con excelente cobertura de herramientas (todos los verbos HTTP, conversión de documentos, manejo de grandes respuestas), buena documentación y ejemplos prácticos de configuración. Sin embargo, carece de plantillas de prompt documentadas, recursos explícitos e información sobre soporte de muestreo o roots. En general, es una utilidad práctica y bien acotada para desarrolladores de IA, pero no un servidor de ecosistema completo.
Puntuación MCP
Tiene LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Tiene al menos una herramienta | ✅ |
Número de forks | 6 |
Número de estrellas | 31 |
Valoración general: 6/10
Un servidor MCP técnicamente sólido y bien documentado para solicitudes HTTP y conversión de documentos, pero que carece de funciones MCP de nivel superior como plantillas de prompt, exposición de recursos y soporte de muestreo/roots.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el servidor MCP mcp-rquest?
mcp-rquest es un servidor especializado Model Context Protocol (MCP) que ofrece capacidades realistas de solicitudes HTTP para asistentes de IA. Usa técnicas avanzadas de fingerprinting de navegador para evadir anti-bots, soporta todos los verbos HTTP, permite la conversión de HTML/PDF a Markdown y está diseñado para una interacción web robusta y la ingestión de documentos por LLMs.
- ¿Qué herramientas incluye mcp-rquest?
Soporta todos los métodos HTTP principales (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH, HEAD, OPTIONS, TRACE), conversión de documentos a Markdown y almacenamiento/recuperación segura de grandes respuestas HTTP para procesamiento eficiente por LLM.
- ¿Cuáles son los casos de uso típicos?
mcp-rquest es ideal para web scraping con evasión de anti-bots, pruebas automatizadas de API, conversión de HTML/PDF a Markdown para LLMs y extracción de datos de sitios autenticados o protegidos. También maneja grandes respuestas web con recuperación consciente de tokens.
- ¿Cómo proporciono API keys de forma segura?
Usa variables de entorno en tu configuración para inyectar API keys de forma segura. Haz referencia a tu variable en la configuración del servidor como se muestra en la documentación para mejores prácticas.
- ¿mcp-rquest soporta plantillas de prompt o listado de recursos?
No, mcp-rquest se enfoca en herramientas HTTP y conversión de documentos. No proporciona plantillas de prompt integradas ni exposición de recursos, lo que lo convierte en una utilidad especializada y simplificada para integraciones de IA.
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