Wat doet de “mcp-rquest” MCP Server?

De mcp-rquest MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die is ontworpen om geavanceerde, realistische browserachtige HTTP-verzoekmogelijkheden te bieden voor AI-assistenten, waaronder Claude en andere grote taalmodellen. Gebouwd op de rquest engine, stelt het modellen in staat om te interageren met websites via accurate TLS-, JA3/JA4- en HTTP/2-browserfingerprints, wat helpt om veelgebruikte anti-botmaatregelen te omzeilen en menselijk surfgedrag te simuleren. Daarnaast ondersteunt de server conversie van PDF- en HTML-documenten naar Markdown, waardoor het eenvoudiger wordt voor LLM’s om web- en documentinhoud te verwerken. Verder beschikt het over veilige responsopslag, token-bewuste verwerking van grote antwoorden en ondersteunt het diverse authenticatie- en verzoekaanpassingsopties, waardoor het een krachtig hulpmiddel is om AI-ontwikkeltrajecten te verbeteren waar web- en documentdata nodig zijn.

Lijst met Prompts

Er worden geen specifieke prompt-templates vermeld in de repository.

Lijst met Bronnen

Er zijn geen expliciete bronnen gedocumenteerd in de beschikbare bestanden of README.

Lijst met Tools

• http_get: Voer GET HTTP-verzoeken uit met aanpasbare parameters.
• http_post: Verstuur data via POST-verzoeken naar webbronnen.
• http_put: Werk bronnen bij via PUT-verzoeken.
• http_delete: Verwijder bronnen van servers met DELETE-verzoeken.
• http_patch: Pas gedeeltelijke updates toe op bronnen.
• http_head: Haal alleen de headers van een webbron op.
• http_options: Bekijk ondersteunde HTTP-methoden voor een bron.
• http_trace: Voer diagnostische tracing van HTTP-verzoeken uit.
• get_stored_response: Haal grote, eerder opgeslagen HTTP-antwoorden op, optioneel met een selectie van reeksen.

Toepassingen van deze MCP Server

• Web Scraping & Browsen: Scrape veilig data van websites, inclusief die met anti-botbeschermingen, door realistische browserfingerprints te emuleren.
• Geautomatiseerd API-testen: Gebruik het volledige scala van HTTP-methoden om REST API’s te testen, inclusief authenticatie en eigen payloads.
• Documentconversie voor LLM’s: Zet HTML- en PDF-documenten om naar Markdown, waardoor opname en verwerking door LLM’s efficiënter wordt.
• Data-extractie van beveiligde sites: Benader en extraheer content van sites die authenticatie, cookies of eigen headers vereisen.
• Verwerken van grote webantwoorden: Sla grote antwoorden op en haal ze op voor stapsgewijze of token-gelimiteerde LLM-verwerking.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat vereisten zoals Node.js en Python geïnstalleerd zijn.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand (bijv. windsurf.config.json).
3. Voeg de mcp-rquest MCP-server toe aan de sectie mcpServers:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Windsurf.
5. Controleer of mcp-rquest verschijnt tussen je beschikbare MCP-servers.

Claude

1. Open je Claude-configuratiebestand.
2. Voeg het volgende JSON-fragment toe aan de MCP-servers-sectie:

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

3. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
4. Bevestig dat de server draait en bereikbaar is.

Cursor

1. Installeer vereisten (Node.js, Python).
2. Bewerk het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg toe:

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

4. Herstart Cursor.
5. Test de connectiviteit met de MCP-server.

Cline

1. Zorg dat afhankelijkheden geïnstalleerd zijn.
2. Werk het configuratiebestand van Cline bij.
3. Voeg toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Controleer of de mcp-rquest MCP-server operationeel is.

API-sleutels beveiligen

Om API-sleutels veilig aan te leveren, gebruik je omgevingsvariabelen en verwijs je ernaar in je configuratie:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Vervang MY_API_KEY_ENV_VAR door de naam van jouw omgevingsvariabele die de API-sleutel bevat.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-werkstroom te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet "mcp-rquest" te vervangen door de werkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande tabellen is mcp-rquest een gerichte en robuuste HTTP request MCP-server met uitstekende toolondersteuning (alle HTTP-methoden, documentconversie, grote responseverwerking), goede documentatie en praktische installatievoorbeelden. Het mist echter gedocumenteerde prompt-templates, expliciete bronnen en informatie over sampling- of roots-ondersteuning. Al met al een praktische, goed afgebakende utility voor AI-ontwikkelaars, maar geen volledige ecosystem-server.

MCP Score

Eindoordeel: 6/10
Een technisch solide, goed gedocumenteerde MCP-server voor HTTP-verzoeken en documentconversie, maar mist hogere MCP-functies zoals prompt-templates, resource-exposure en sampling/roots-ondersteuning.