puremd MCP 서버

“puremd” MCP 서버란 무엇인가요?

puremd MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 에이전트를 웹 콘텐츠와 연결해 주는 강력한 도구로, 차단 우회·스크래핑·검색 브리지를 제공합니다. pure.md 플랫폼을 활용해, URL 앞에 pure.md/를 붙이기만 하면 스크립트, API, 앱, 에이전트가 웹 페이지를 마크다운 형식으로 접근할 수 있습니다. 이 방식은 봇 감지를 우회하고, JavaScript 기반의 싱글 페이지 앱도 렌더링하며, HTML·PDF·이미지 등 다양한 형식을 마크다운으로 변환합니다. 전 세계적으로 캐시된 응답은 동일 리소스에 반복 접근 시 효율성을 높이고, 원본 서버 부하를 줄여줍니다. puremd-mcp 서버는 MCP 클라이언트(Cursor, Windsurf, Claude Desktop 등)에게 이러한 기능을 사용하는 방법을 안내하여, 콘텐츠 차단을 해제하고 AI 개발 워크플로우 내에서 고급 웹 검색을 가능하게 합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

MCP에서 정의된 특정 리소스는 저장소나 문서에 명시되어 있지 않습니다.

도구 목록

• unblock-url
  웹 페이지에서 차단되지 않고 마크다운을 추출하여, AI 클라이언트가 봇 차단 기능이 있는 사이트에서도 읽기 쉬운 콘텐츠를 안정적으로 가져올 수 있도록 합니다.
• search-web
  주어진 쿼리로 웹을 검색하고 결과를 하나의 마크다운 문서로 합쳐, 에이전트와 사용자에게 요약된 검색 인사이트를 제공합니다.

MCP 서버 활용 사례

• 웹 스크래핑을 위한 봇 감지 우회
  pure.md 인프라를 이용해, 자동화 스크립트로 접근이 차단되는 웹사이트에서도 에이전트와 LLM이 콘텐츠를 가져올 수 있습니다.
• 웹 콘텐츠의 마크다운 변환
  HTML, PDF, 이미지 등 다양한 웹 리소스를 마크다운 포맷으로 변환하여, LLM 후처리 및 에이전트 워크플로우용 표준 입력으로 제공합니다.
• 웹 검색 통합
  AI 어시스턴트가 웹 검색을 직접 수행하고, 마크다운 형식으로 요약된 결과를 받아 연구·요약·맥락 구축에 활용할 수 있습니다.
• 글로벌 콘텐츠 캐싱
  pure.md의 CDN 유사 캐싱을 활용해 반복 쿼리 시 서버 부하를 줄이고 빠른 접근을 실현합니다.
• LLM 맥락 확장의 자동화
  개발자가 최신 웹 정보를 자동으로 LLM 맥락 창에 풍부하게 추가할 수 있어, 지식 기반 AI 애플리케이션의 성능을 높입니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. pure.md에서 PUREMD API 키를 생성하세요(더 높은 속도 제한을 원한다면 선택 사항).
3. ./codeium/windsurf/model_config.json 파일을 편집하세요.
4. 다음 MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

5. 변경 사항을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

Claude

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. pure.md에서 PUREMD API 키를 받으세요.
3. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 파일을 편집하세요.
4. 다음 구성을 삽입하세요:

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

5. 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.

Cursor

1. Node.js와 npm을 설치하세요.
2. pure.md에서 회원가입 후 PUREMD API 키를 생성하세요.
3. ~/.cursor/mcp.json 파일을 편집하세요.
4. 다음 MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

5. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

Cline

저장소나 문서에 Cline 전용 안내는 제공되지 않습니다.

API 키 보안 저장(환경변수)

API 키는 MCP 서버 구성의 env 필드를 사용해 안전하게 저장해야 합니다:

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

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래 JSON 포맷을 사용하여 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 사용할 수 있습니다. “MCP-name"은 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로 변경하고, URL은 자신의 MCP 서버 주소로 교체해 주세요.

개요

공식 문서를 토대로 puremd-mcp는 웹 차단 해제와 검색에 명확한 실용성을 가진 집중형 MCP 서버입니다. 다만, 프롬프트 템플릿과 리소스 정의가 없고 Roots, 샘플링 지원도 언급되지 않았습니다. 일반적인 웹 접근 및 검색 용도로는 단순함과 즉각적인 유용성에서 높은 점수를 받을 만합니다.

MCP 점수