Fetch MCPサーバー

「Fetch」MCPサーバーは何をするものですか？

Fetch MCPサーバーは、HTML、JSON、プレーンテキスト、Markdownといったさまざまな形式でWebコンテンツを取得するための柔軟なModel Context Protocol（MCP）サーバーです。AIアシスタントと外部Webリソースの橋渡し役として機能し、Fetch MCPはAI駆動アプリケーションが必要な時にWebデータを取得・変換できるようにします。これにより、開発者やAIエージェントはデータ抽出・コンテンツ要約・さらなる処理など、動的なWebコンテンツをワークフローに組み込めます。サーバーはカスタムリクエストヘッダーをサポートし、最新のfetch APIを利用、Webデータのパースや変換ツールも備えているため、オンライン情報へのリアルタイムアクセスが求められるタスクに有用です。

プロンプト一覧

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リソース一覧

• Fetch MCPサーバーは永続的なリソースを提供しません。オンデマンドでWebコンテンツを取得・変換する設計です。

ツール一覧

• fetch_html
  Webサイトを取得し、HTMLコンテンツとして返します。
  入力: url（必須）、headers（任意）。
  出力: Webページの生HTMLコンテンツ。

• fetch_json
  URLからJSONファイルを取得します。
  入力: url（必須）、headers（任意）。
  出力: パース済みのJSONコンテンツ。

• fetch_txt
  Webサイトを取得し、プレーンテキスト（HTML無し）として返します。
  入力: url（必須）、headers（任意）。
  出力: HTMLタグ・スクリプト・スタイルが除去されたプレーンテキスト。

• fetch_markdown
  Webサイトを取得し、Markdown形式で返します。
  入力: url（必須）、headers（任意）。
  出力: Webページ内容をMarkdown形式に変換したもの。

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このMCPサーバーのユースケース

• Webコンテンツ抽出
  パブリックWebサイトからHTML・JSON・プレーンテキストを取得し、AIエージェントによる分析や要約に活用。

• コンテンツ変換
  サイト内容をMarkdownやプレーンテキストに変換し、ノートやドキュメントツールへの取り込みを容易に。

• APIデータ取得
  パブリックAPIからJSON形式の構造化データを取得し、ワークフローやダッシュボード、LLMアプリケーションの文脈データとして利用。

• カスタムデータ収集
  特定の認証やヘッダーが必要なエンドポイントも、カスタムヘッダー指定で高度なデータ取得が可能。

• AIエージェント用コンテンツパース
  AIアシスタントが会話・リサーチ・自動化タスク中にライブWebコンテンツをパースして活用できるように。

セットアップ手順

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認。
2. Fetch MCPリポジトリをクローンし、依存パッケージをインストール（npm install）。
3. npm run buildでサーバーをビルド。
4. Windsurfの設定ファイルに以下を追加:

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

5. Windsurfを再起動し、MCPサーバーが稼働していることを確認。

APIキーのセキュリティ

必要に応じて環境変数を挿入:

{
  "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. Node.jsがインストールされていることを確認。
2. リポジトリのセットアップ手順（クローン、インストール、ビルド）に従う。
3. Claude MCPの設定を編集:

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

4. ファイルを保存し、Claudeを再起動。
5. Fetch MCPサーバーが利用可能かを確認。

APIキーのセキュリティ

JSON例はWindsurfセクションを参照。

Cursor

1. Node.jsをインストール。
2. Fetch MCPサーバーをクローン＆ビルド（npm install, npm run build）。
3. Cursor MCP設定に追加:

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

4. 保存してCursorを再起動。
5. 接続が成功したか検証。

APIキーのセキュリティ

環境変数用のJSON形式は上記と同様に利用。

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認。
2. Fetch MCPサーバーをクローン＆ビルド。
3. Cline MCPを以下で設定:

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

4. Clineを再起動し、サーバーが動作しているか確認。

APIキーのセキュリティ

前述の環境変数JSON例を参照。

FlowHuntフロー内でMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー詳細を入力してください:

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用できるようになり、全ての機能や能力にアクセスできます。fetchは実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーのものに置き換えてください。

概要

Fetch MCPサーバーは総合評価7/10です。実用的で分かりやすいドキュメント、適切なライセンス、複数の有用なツールがある一方、プロンプトテンプレート・永続リソース・rootやサンプリングサポート情報が不足しています。

MCPスコア