puremd MCPサーバー

「puremd」MCPサーバーは何をしますか？

puremd MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントやエージェントとWebコンテンツをつなぐ強力なツールです。アンブロックやスクレイピング、検索の橋渡しとして機能します。pure.md プラットフォームを活用し、任意のURLの先頭にpure.md/を付けるだけで、スクリプト・API・アプリ・エージェントがWebページをマークダウン形式で取得できます。この方法によりボット検知を回避し、JavaScript主体のシングルページアプリもレンダリング、多様なフォーマット（HTML、PDF、画像）をマークダウンに変換します。グローバルキャッシュされたレスポンスは、同じリソースへの繰り返しアクセスを効率化し、オリジンサーバーへの負荷も軽減。puremd-mcpサーバーはMCPクライアント（Cursor、Windsurf、Claude Desktopなど）にこれらの利用方法を教え、AI開発ワークフロー内で直接コンテンツのアンブロックや高度なWeb検索を実現します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

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リソース一覧

MCPで定義される特定のリソースはリポジトリやドキュメントに記載されていません。

ツール一覧

• unblock-url
  Webページからブロックされずにマークダウンを抽出し、AIクライアントがボット対策のあるサイトからも確実に可読コンテンツを取得できるようにします。
• search-web
  指定したクエリでWeb検索を行い、結果を1つのマークダウンドキュメントにまとめて、エージェントやユーザーに要約インサイトを提供します。

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このMCPサーバーのユースケース

• Webスクレイピングのボット検知回避
  pure.mdのインフラでボット検知を回避し、通常は自動スクリプトが弾かれるWebサイトからもエージェントやLLMがコンテンツ取得可能にします。
• Webコンテンツのマークダウン変換
  HTML・PDF・画像など多様なWebリソースをマークダウン形式に変換し、下流のLLM処理やエージェントワークフローに標準化された入力を提供します。
• Web検索統合
  AIアシスタントがWeb検索を実行し、マークダウンで統合された検索結果にアクセスできるため、調査・要約・コンテキスト構築に役立ちます。
• グローバルコンテンツキャッシュ
  一度取得したリソースはpure.mdのCDNのようなキャッシュで管理、繰り返し検索時のサーバー負荷軽減と高速なアクセスを実現します。
• シームレスなLLMコンテキスト強化
  開発者がLLMのコンテキストウィンドウを最新Web情報で自動的に強化でき、知識ベースAIアプリケーションの性能向上に貢献します。

設定方法

Windsurf

1. Node.jsとnpmをインストール済みであることを確認します。
2. pure.md でPUREMD APIキーを生成します（レート制限を上げる場合は推奨）。
3. ./codeium/windsurf/model_config.json を編集します。
4. 以下のMCPサーバー設定を追加します：

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

5. 保存してWindsurfを再起動します。

Claude

1. Node.jsとnpmをインストール済みであることを確認します。
2. pure.md にてPUREMD APIキーを取得します。
3. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json を編集します。
4. 以下の設定を挿入します：

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

5. 保存してClaude Desktopを再起動します。

Cursor

1. Node.jsとnpmをインストールします。
2. pure.md に登録し、PUREMD APIキーを生成します。
3. ~/.cursor/mcp.json を編集します。
4. 以下のMCPサーバー設定を追加します：

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

5. 保存してCursorを再起動します。

Cline

リポジトリやドキュメントにはCline固有の手順は記載されていません。

APIキーの安全な管理（環境変数）

APIキーは、MCPサーバー設定のenvフィールドを使い安全に保管してください：

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

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、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ます。システムMCP構成セクションで、以下のJSON形式を使ってMCPサーバーの詳細情報を入力してください。

{
  "MCP-name": {
    "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、すべての機能および能力にアクセスできるようになります。“MCP-name"は実際のMCPサーバー名（例：“github-mcp”、“weather-api"など）に、URLも自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

公開ドキュメントに基づき、puremd-mcpはWebアンブロックや検索に特化した実用的なMCPサーバーです。プロンプトテンプレートやリソース定義はありませんが、Rootsやサンプリングサポートも記載なし。一般的なWebアクセスや検索用途には、シンプルで即時に役立つ点で高評価です。

MCPスコア