Hva gjør “puremd” MCP-server?

puremd MCP (Model Context Protocol) Server er et kraftig verktøy som kobler AI-assistenter og agenter til nettinnhold ved å fungere som en opplåsings-, skrapings- og søkebro. Ved å benytte pure.md-plattformen kan skript, API-er, apper og agenter få tilgang til nettsider i markdown-format ved ganske enkelt å sette pure.md/ foran enhver URL. Denne tilnærmingen omgår botdeteksjon, gjengir JavaScript-tunge single-page-applikasjoner og konverterer et bredt spekter av formater (HTML, PDF, bilder) til markdown. Globalt cachede svar sikrer effektiv gjentatt tilgang til de samme ressursene og reduserer belastningen på opprinnelsesservere. puremd-mcp-serveren lærer MCP-klienter (som Cursor, Windsurf og Claude Desktop) hvordan de bruker disse funksjonene, og låser dermed opp innhold og muliggjør avansert nettsøk direkte i AI-utviklingsarbeidsflyten.

Liste over promptmaler

Det er ikke eksplisitt nevnt noen promptmaler i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Det er ikke beskrevet noen spesifikke ressurser (som definert av MCP) i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• unblock-url
  Henter markdown fra nettsider uten å bli blokkert, slik at AI-klienter pålitelig kan hente lesbart innhold selv fra sider med anti-bot-tiltak.
• search-web
  Søker på nettet etter en gitt forespørsel og samler resultatene i ett markdown-dokument, og gir oppsummerte søkeinnsikter for agenter og brukere.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Omgåelse av botdeteksjon for webskraping
  Gjør det mulig for agenter og LLM-er å hente innhold fra nettsteder som vanligvis blokkerer automatiserte skript, ved å bruke pure.md sin infrastruktur for å unngå deteksjon.
• Nettinnholdskonvertering til Markdown
  Konverterer et bredt utvalg av nettressurser (HTML, PDF, bilder) til markdown-format, og standardiserer input for videre LLM-behandling og agentarbeidsflyter.
• Integrering av nettsøk
  Gir AI-assistenter muligheten til å utføre nettsøk og få tilgang til syntetiserte resultater i markdown, viktig for forskning, oppsummering og kontekstbygging.
• Global caching av innhold
  Reduserer serverbelastning og sikrer raskere tilgang for gjentatte forespørsler ved å bruke pure.md sin CDN-lignende caching for tidligere hentede ressurser.
• Sømløs LLM-kontekstberikelse
  Gir utviklere en måte å automatisk berike LLM-kontekstvinduer med relevant, oppdatert nettinformasjon, og forbedrer ytelsen til kunnskapsbaserte AI-applikasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og npm installert.
2. Generer en PUREMD API-nøkkel på pure.md (valgfritt for høyere ratebegrensninger).
3. Rediger ./codeium/windsurf/model_config.json.
4. Legg til følgende MCP-serveroppføring:

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

5. Lagre og start Windsurf på nytt for å bruke endringene.

Claude

1. Sørg for at Node.js og npm er installert.
2. Skaff en PUREMD API-nøkkel (se pure.md).
3. Rediger ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Sett inn følgende konfigurasjon:

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

5. Lagre og start Claude Desktop på nytt.

Cursor

1. Installer Node.js og npm.
2. Registrer og generer en PUREMD API-nøkkel fra pure.md.
3. Rediger ~/.cursor/mcp.json.
4. Legg til følgende MCP-serverkonfigurasjon:

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

5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

Ingen Cline-spesifikke instruksjoner er gitt i depotet eller dokumentasjonen.

Sikring av API-nøkler (miljøvariabler)

API-nøkler bør lagres sikkert ved å bruke env-feltet i MCP-serverkonfigurasjonen:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon er puremd-mcp en fokusert og praktisk MCP-server med klar nytte for opplåsing av nettsider og søk. Den mangler imidlertid promptmaler og ressursdefinisjoner, og det er ingen omtale av Roots eller Sampling-støtte. For generell nettilgang og søk får den en solid score for enkelhet og umiddelbar nytte.

MCP-score