mcp-rquest MCPサーバー

「mcp-rquest」MCPサーバーの機能とは？

mcp-rquest MCPサーバーは、Claudeや他の大規模言語モデル向けに設計された、先進的で現実的なブラウザ同等のHTTPリクエスト機能を提供するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。rquestエンジンの上で構築されており、TLS、JA3/JA4、HTTP/2の正確なブラウザフィンガープリントを用いて、一般的なアンチボット対策を回避し、人間のブラウジングをシミュレーションできます。さらに、PDFやHTMLドキュメントからMarkdownへの変換機能をサポートし、LLMによるWebやドキュメントの内容取り込み・処理を容易にします。また、安全な応答保存や大規模応答へのトークン対応処理、各種認証・リクエストカスタマイズにも対応しており、Web・ドキュメントデータを活用したAI開発ワークフロー強化のための強力なツールです。

プロンプト一覧

リポジトリには特定のプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

明示的なリソースはファイルやREADMEに記載されていません。

ツール一覧

• http_get: パラメータをカスタマイズしてGET HTTPリクエストを実行。
• http_post: POSTリクエストでWebリソースへデータを送信。
• http_put: PUTリクエストでリソースを更新。
• http_delete: DELETEリクエストでサーバーからリソースを削除。
• http_patch: PATCHリクエストでリソースを部分的に更新。
• http_head: Webリソースのヘッダーのみを取得。
• http_options: リソースがサポートするHTTPメソッドを取得。
• http_trace: HTTPリクエストの診断トレースを実行。
• get_stored_response: 保存済みの大規模HTTPレスポンスを取得（行番号範囲の指定も可能）。

このMCPサーバーのユースケース

• Webスクレイピング＆ブラウジング: 現実的なブラウザフィンガープリントを使い、アンチボット対策があるサイトからも安全にデータを取得。
• 自動APIテスト: 全HTTPメソッドを活用し、認証やカスタムペイロードも含めたREST APIのテストが可能。
• LLM向けドキュメント変換: HTMLやPDFドキュメントをMarkdownに変換し、LLMでの取り込み・処理を効率化。
• 認証付きサイトからのデータ抽出: 認証、Cookie、カスタムヘッダーが必要なサイトからもデータ取得。
• 大規模Webレスポンスの取り扱い: トークン制限に応じて保存・分割取得することで、大規模応答も段階的に処理可能。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsやPythonなどの前提条件をインストールしてください。
2. Windsurfの設定ファイル（例: windsurf.config.json）を開きます。
3. mcpServersセクションにmcp-rquest MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-rquest": {
         "command": "mcp-rquest",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存してWindsurfを再起動します。
5. mcp-rquestが利用可能なMCPサーバーに表示されていることを確認します。

Claude

1. Claudeの設定ファイルを開きます。
2. MCPサーバーセクションに次のJSONスニペットを挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-rquest": {
         "command": "mcp-rquest",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

3. 変更を保存してClaudeを再起動します。
4. サーバーが稼働しアクセス可能であることを確認します。

Cursor

1. 必要な前提条件（Node.js、Python）をインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. 以下を追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-rquest": {
         "command": "mcp-rquest",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

4. Cursorを再起動します。
5. MCPサーバーの接続性をテストします。

Cline

1. 依存関係がインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを更新します。
3. 以下を挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-rquest": {
         "command": "mcp-rquest",
         "args": ["server"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動します。
5. mcp-rquest MCPサーバーが動作していることを確認します。

APIキーのセキュアな設定

APIキーを安全に提供するには、環境変数を利用し、設定内で参照してください:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-rquest": {
      "command": "mcp-rquest",
      "args": ["server"],
      "env": {
        "MY_API_KEY": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${MY_API_KEY_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

MY_API_KEY_ENV_VARは、APIキーを保持するご自身の環境変数名に置き換えてください。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、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設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください:

{
  "mcp-rquest": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能・ツールにアクセスできるようになります。"mcp-rquest"は実際のMCPサーバー名、URLもご自身のサーバーのものに変更してください。

概要

上記の表から、mcp-rquestはHTTP全動詞・ドキュメント変換・大規模応答管理などツールカバレッジが優れ、ドキュメントも実用的、セットアップ例も充実した、特化型かつ堅牢なMCPサーバーです。一方で、プロンプトテンプレートや明示的なリソース、サンプリングやroots対応に関する記述はありません。AI開発者には現実的で用途が絞られた実用的なユーティリティですが、フルエコシステムサーバーではありません。

MCPスコア

総合評価: 6/10
HTTPリクエストとドキュメント変換に特化した、技術的に堅実でドキュメントも充実したMCPサーバー。ただし、プロンプトテンプレートやリソース公開、サンプリング/roots対応などの上位MCP機能は未対応です。