Cosa fa il server MCP “Puppeteer Vision”?

Il server Puppeteer Vision MCP permette agli assistenti AI di estrarre e convertire pagine web in formato Markdown utilizzando Puppeteer, Readability e Turndown. Offre un’interazione avanzata guidata dall’AI per gestire automaticamente elementi web come banner cookie, CAPTCHA, paywall e altro, garantendo un’estrazione solida dei contenuti anche da siti interattivi o protetti. Il server espone questa funzionalità tramite il Model Context Protocol (MCP), semplificandone l’integrazione nei flussi di sviluppo AI. Ciò consente di svolgere attività come web scraping automatizzato, sintesi dei contenuti e ingestione dei dati in modo fluido tramite LLM. Il server è facilmente distribuibile tramite npx, richiede una configurazione minima e supporta sia la comunicazione stdio che SSE per un’integrazione flessibile.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP specifica è elencata o descritta nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• scrape-webpage: Esegue lo scraping di una pagina web alla URL specificata, utilizzando l’AI per interagire e bypassare elementi interattivi (come banner cookie o CAPTCHA), estrae il contenuto principale tramite Readability e converte il risultato in Markdown. I parametri includono:
  • url (stringa, obbligatorio): La pagina web da estrarre.
  • autoInteract (booleano, opzionale, predefinito: true): Se gestire automaticamente gli elementi interattivi.
  • maxInteractionAttempts (numero, opzionale, predefinito: 3): Numero massimo di tentativi di interazione AI.
  • waitForNetworkIdle (booleano, opzionale, predefinito: true): Attende che la rete sia inattiva prima di procedere con lo scraping.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Web scraping automatizzato per l’ingestione della conoscenza
  Gli sviluppatori possono estrarre Markdown leggibile e ben formattato da qualsiasi pagina web, facilitando l’ingestione di contenuti aggiornati in flussi AI, database o knowledge base.
• Superamento di barriere interattive
  L’interazione guidata dall’AI può superare automaticamente CAPTCHA, banner cookie e altri ostacoli interattivi, consentendo l’estrazione di contenuti anche da siti che normalmente bloccano l’automazione.
• Sintesi e analisi dei contenuti
  Il Markdown estratto può essere utilizzato dagli LLM per sintesi, analisi del sentiment o classificazione, semplificando ricerca e processing dei dati.
• Automazione browser in tempo reale
  Gli sviluppatori possono eseguire lo strumento in modalità visibile (non headless) per debug, demo o quando è necessaria una conferma visiva dell’attività del browser.
• Integrazione in pipeline di orchestrazione LLM
  In quanto server MCP, può essere usato come componente in orchestratori come Windsurf, Claude, Cursor e Cline, ampliando le capacità degli agenti AI di interagire con il web in tempo reale.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Installa Node.js e npm.

2. Configurazione ambiente: Crea un file .env o esporta le variabili d’ambiente richieste, inclusa OPENAI_API_KEY.

3. Modifica la configurazione: Individua il file di configurazione di Windsurf.

4. Aggiungi Puppeteer Vision MCP: Inserisci il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salva/Riavvia: Salva il file e riavvia Windsurf.

6. Verifica: Controlla i log o l’interfaccia per confermare che il server MCP sia attivo.

Protezione delle API Key:
Conserva i segreti nelle variabili d’ambiente (ad es. .env):

"env": {
  "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
}

Claude

1. Prerequisiti: Assicurati che Node.js e npm siano installati.

2. Imposta l’ambiente: Prepara .env o esporta OPENAI_API_KEY e altre variabili.

3. Modifica la configurazione: Apri la configurazione MCP di Claude.

4. Aggiungi il server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

5. Riavvia Claude: Applica le modifiche e riavvia la piattaforma.

6. Verifica: Conferma l’avvio corretto.

Cursor

1. Prerequisiti: Installa Node.js e npm.

2. Ambiente: Configura .env con la chiave API OpenAI.

3. Modifica la configurazione di Cursor: Aggiungi il server MCP come segue:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva & Riavvia: Salva le modifiche e riavvia Cursor.

5. Controlla i log: Assicurati che il server sia attivo.

Cline

1. Prerequisiti: Installa Node.js e npm.

2. Ambiente: Imposta o esporta OPENAI_API_KEY.

3. Configurazione: Aggiungi alla configurazione MCP di Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Cline: Applica e riavvia.

5. Conferma: Verifica che il server sia accessibile.

Nota: Proteggi le API key tramite variabili d’ambiente e non inserire mai i segreti direttamente nei file di configurazione.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "puppeteer-vision": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “puppeteer-vision” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Nessuna menzione di Roots. |

In base a quanto sopra, Puppeteer Vision MCP Server offre uno strumento di web scraping robusto e mirato, con ottima documentazione e indicazioni di sicurezza, ma manca di strumenti multipli, template di prompt, risorse e funzionalità MCP avanzate come roots o sampling. Il suo design a strumento unico e scopo unico lo rende molto affidabile per il caso d’uso, ma ne limita l’estensibilità.

La nostra opinione

Punteggio MCP: 5/10
Questo server MCP è ben documentato, utile per il suo scopo specifico e facile da configurare, ma la mancanza di template di prompt, risorse esplicite e funzionalità MCP avanzate (roots, sampling) ne limita la versatilità e l’integrazione nell’ecosistema.

Punteggio MCP