Fetch MCP -palvelin

Mitä “Fetch” MCP -palvelin tekee?

Fetch MCP -palvelin on joustava Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka on suunniteltu hakemaan verkkosisältöä eri muodoissa, kuten HTML, JSON, raakateksti ja Markdown. Toimiessaan sillan tavoin AI-avustajien ja ulkoisten verkkolähteiden välillä Fetch MCP mahdollistaa AI-pohjaisten sovellusten noutaa ja muuntaa verkkodata tarpeen mukaan. Tämä antaa kehittäjille ja AI-agenteille mahdollisuuden sisällyttää dynaamista verkkosisältöä työnkulkuihinsa, oli kyse tiedon poiminnasta, sisällön tiivistämisestä tai jatkokäsittelystä. Palvelin tukee mukautettuja pyyntöotsikoita, hyödyntää moderneja fetch-API:eja ja sisältää työkaluja verkkodatan jäsentämiseen ja muuntamiseen, tehden siitä arvokkaan työkalun tehtäviin, jotka vaativat reaaliaikaista pääsyä verkkotietoon.

Kehotepohjien lista

Repositoriossa ei mainita kehotepohjia.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Resurssien lista

• Fetch MCP -palvelin ei tarjoa pysyviä resursseja. Se on suunniteltu hakemaan ja muuntamaan verkkosisältöä tarpeen mukaan.

Työkalujen lista

• fetch_html
  Hae verkkosivusto ja palauta sisältö HTML-muodossa.
  Syöte: url (pakollinen), headers (valinnainen).
  Tuloste: Verkkosivun raaka HTML-sisältö.

• fetch_json
  Hae JSON-tiedosto URL-osoitteesta.
  Syöte: url (pakollinen), headers (valinnainen).
  Tuloste: Jäsennelty JSON-sisältö.

• fetch_txt
  Hae verkkosivusto ja palauta sisältö raakatekstinä (ei HTML:ää).
  Syöte: url (pakollinen), headers (valinnainen).
  Tuloste: Raakateksti, josta HTML-tunnisteet, skriptit ja tyylit on poistettu.

• fetch_markdown
  Hae verkkosivusto ja palauta sisältö Markdown-muodossa.
  Syöte: url (pakollinen), headers (valinnainen).
  Tuloste: Verkkosivun sisältö muunnettuna Markdown-muotoon.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

Tämän MCP-palvelimen käyttötapauksia

• Verkkosisällön poiminta
  Nouda HTML-, JSON- tai raakatekstiä julkisilta verkkosivuilta AI-agenttien jatkoanalyysia tai tiivistämistä varten.

• Sisällön muuntaminen
  Muunna verkkosivujen sisältö Markdown- tai raakatekstimuotoon helpompaa käyttöä tai integrointia varten muistiinpano- ja dokumentointityökaluihin.

• API-datan nouto
  Hae jäsenneltyä dataa julkisista API:sta (JSON-muodossa) työnkulkuihin, koontinäyttöihin tai LLM-pohjaisten sovellusten kontekstiksi.

• Mukautettu tiedonkeruu
  Anna mukautettuja otsikoita päästäksesi sisältöön päätepisteistä, jotka vaativat erityistä todennusta tai otsikoita — mahdollistaen kehittyneemmät datan poimintaskenaariot.

• Sisällön jäsentäminen AI-agenteille
  Anna AI-avustajille kyky jäsentää ja hyödyntää ajantasaista verkkosisältöä keskusteluissa, tutkimuksessa tai automaatiotehtävissä.

Palvelimen käyttöönotto

Windsurf

1. Varmista, että Node.js on asennettu järjestelmääsi.
2. Kloonaa Fetch MCP -repositorio ja asenna riippuvuudet (npm install).
3. Rakenna palvelin komennolla npm run build.
4. Lisää Windsurfin konfiguraatiotiedostoon seuraavat rivit:

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

5. Käynnistä Windsurf uudelleen ja varmista, että MCP-palvelin toimii.

API-avainten suojaaminen

Lisää ympäristömuuttujat tarpeen mukaan:

{
  "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. Varmista, että Node.js on asennettu.
2. Noudata repositorion asennusohjeita (kloonaus, asennus, buildaus).
3. Muokkaa Clauden MCP-konfiguraatiota:

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

4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista, että Fetch MCP -palvelin on saatavilla.

API-avainten suojaaminen

Katso Windsurf-osio JSON-esimerkkiä varten.

Cursor

1. Asenna Node.js.
2. Kloonaa ja rakenna Fetch MCP -palvelin (npm install, npm run build).
3. Lisää Cursorin MCP-konfiguraatioon:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Varmista onnistunut yhteys.

API-avainten suojaaminen

Käytä samaa JSON-muotoa ympäristömuuttujille kuin yllä.

Cline

1. Varmista, että Node.js on asennettu.
2. Kloonaa ja rakenna Fetch MCP -palvelin.
3. Konfiguroi Cline MCP:

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

4. Käynnistä Cline uudelleen ja varmista, että palvelin toimii.

API-avainten suojaaminen

Noudata aiempaa ympäristömuuttujaesimerkkiä.

MCP:n käyttö FlowHuntin työnkuluissa

MCP:n integrointi FlowHuntiin

Lisätäksesi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi, aloita lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Syötä järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun konfiguraatio on tehty, AI-agentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikilla sen toiminnoilla ja ominaisuuksilla. Muista vaihtaa “fetch” palvelimesi todelliseen nimeen ja laittaa URL-osoitteeksi oman MCP-palvelimesi osoite.

Yhteenveto

Arvioisin Fetch MCP -palvelimen vankaksi 7/10. Se on käytännöllinen, sillä on selkeä dokumentaatio, asianmukainen lisenssi ja useita hyödyllisiä työkaluja, mutta siitä puuttuu kehotepohjat, pysyvät resurssit sekä tiedot juurista tai näytteenotosta.

MCP-pisteet