puremd MCP Server

Que fait le serveur “puremd” MCP ?

Le serveur puremd MCP (Model Context Protocol) est un outil puissant qui connecte les assistants et agents IA au contenu web en agissant comme un pont de déblocage, d’extraction et de recherche. En s’appuyant sur la plateforme pure.md, il permet aux scripts, API, applications et agents d’accéder aux pages web au format markdown en préfixant simplement toute URL par pure.md/. Cette approche contourne la détection des bots, rend les applications monopages riches en JavaScript et convertit une large gamme de formats (HTML, PDF, images) en markdown. Les réponses mises en cache mondialement assurent un accès efficace et répété aux mêmes ressources, réduisant la charge sur les serveurs d’origine. Le serveur puremd-mcp apprend aux clients MCP (comme Cursor, Windsurf et Claude Desktop) à utiliser ces fonctionnalités, débloquant ainsi le contenu et permettant la recherche web avancée directement au sein du workflow de développement IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource spécifique (au sens MCP) n’est décrite dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• unblock-url
  Extrait du markdown à partir de pages web sans être bloqué, permettant aux clients IA de récupérer de façon fiable du contenu lisible même sur des sites dotés de mesures anti-bots.
• search-web
  Effectue une recherche web pour une requête donnée et concatène les résultats dans un unique document markdown, fournissant des synthèses de recherche pour les agents et utilisateurs.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Contourner la détection des bots pour le web scraping
  Permet aux agents et LLM de récupérer du contenu de sites web qui bloquent habituellement les scripts automatisés, en utilisant l’infrastructure de pure.md pour éviter la détection.
• Conversion de contenu web en Markdown
  Convertit une grande variété de ressources web (HTML, PDF, images) en markdown, standardisant l’entrée pour le traitement LLM en aval et les workflows d’agents.
• Intégration de la recherche web
  Donne aux assistants IA la capacité d’effectuer des recherches web et d’accéder à des résultats synthétisés en markdown, essentiel pour la recherche, la synthèse et la construction de contexte.
• Mise en cache globale du contenu
  Réduit la charge serveur et garantit un accès plus rapide pour les requêtes répétées en s’appuyant sur la mise en cache de type CDN de pure.md pour les ressources déjà consultées.
• Enrichissement transparent du contexte LLM
  Offre aux développeurs un moyen d’enrichir automatiquement la fenêtre de contexte des LLM avec des informations web pertinentes et actualisées, améliorant ainsi la performance des applications IA axées sur la connaissance.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et npm installés.
2. Générez une clé API PUREMD sur pure.md (optionnel pour des limites plus élevées).
3. Modifiez ./codeium/windsurf/model_config.json.
4. Ajoutez l’entrée suivante pour le serveur MCP :

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

5. Enregistrez et redémarrez Windsurf pour appliquer les changements.

Claude

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.
2. Obtenez une clé API PUREMD (voir pure.md).
3. Modifiez ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Insérez la configuration suivante :

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

5. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.

Cursor

1. Installez Node.js et npm.
2. Enregistrez-vous et générez une clé API PUREMD depuis pure.md.
3. Modifiez ~/.cursor/mcp.json.
4. Ajoutez la configuration suivante pour le serveur MCP :

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

5. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Sécurisation des clés API (variables d’environnement)

Les clés API doivent être stockées de manière sécurisée à l’aide du champ env dans la configuration de votre serveur MCP :

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans vos flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-name” par le vrai nom de votre serveur MCP (ex : “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après la documentation disponible, puremd-mcp est un serveur MCP ciblé et pratique, avec une utilité claire pour le déblocage web et la recherche. Cependant, il manque de modèles de prompt et de définitions de ressources, et il n’est pas fait mention de Roots ou du support Sampling. Pour l’accès web général et la recherche, il obtient une bonne note pour sa simplicité et son utilité immédiate.

Score MCP