puremd MCP Server

Co robi serwer “puremd” MCP?

puremd MCP (Model Context Protocol) Server to zaawansowane narzędzie łączące asystentów i agentów AI z treściami internetowymi, działające jako most omijający blokady, scrapujący i wyszukujący. Dzięki platformie pure.md umożliwia skryptom, API, aplikacjom i agentom dostęp do stron w formacie markdown przez zwykłe dodanie przedrostka pure.md/ do dowolnego adresu URL. To podejście omija wykrywanie botów, renderuje aplikacje jednostronicowe oparte na JavaScript i konwertuje szeroki zakres formatów (HTML, PDF, obrazy) na markdown. Globalnie buforowane odpowiedzi zapewniają wydajny, powtarzalny dostęp do tych samych zasobów, zmniejszając obciążenie serwerów źródłowych. puremd-mcp uczy klientów MCP (takich jak Cursor, Windsurf, Claude Desktop), jak korzystać z tych funkcji, umożliwiając zaawansowane wyszukiwanie i odblokowywanie treści bezpośrednio w przepływie pracy deweloperów AI.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie opisano żadnych specyficznych zasobów zdefiniowanych przez MCP.

Lista narzędzi

• unblock-url
  Wyciąga treść w markdown ze stron internetowych bez blokad, umożliwiając klientom AI niezawodne pobieranie czytelnych treści nawet z witryn z ochroną antybotową.
• search-web
  Przeszukuje internet na podstawie zadanego zapytania i łączy wyniki w pojedynczy dokument markdown, oferując podsumowane wnioski wyszukiwania dla agentów i użytkowników.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Omijanie wykrywania botów dla scrapowania stron
  Pozwala agentom i LLM uzyskiwać treści z witryn, które zwykle blokują automatyczne skrypty, wykorzystując infrastrukturę pure.md do ominięcia detekcji.
• Konwersja treści internetowych do Markdown
  Przekształca różnorodne zasoby internetowe (HTML, PDF, obrazy) do formatu markdown, standaryzując wejście dla dalszego przetwarzania przez LLM i agentów.
• Integracja wyszukiwania internetowego
  Wyposaża asystentów AI w możliwość prowadzenia wyszukiwań i dostępu do zsyntezowanych wyników w markdown — kluczowe dla badań, podsumowań i budowania kontekstu.
• Globalne buforowanie treści
  Zmniejsza obciążenie serwerów i zapewnia szybszy dostęp przy powtarzających się zapytaniach, korzystając z cache typu CDN oferowanego przez pure.md dla już odwiedzonych zasobów.
• Płynne wzbogacanie kontekstu LLM
  Pozwala deweloperom automatycznie wzbogacać okno kontekstowe LLM o aktualne i istotne informacje z internetu, zwiększając skuteczność aplikacji AI opartych na wiedzy.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npm.
2. Wygeneruj klucz API PUREMD na pure.md (opcjonalnie dla wyższych limitów).
3. Edytuj ./codeium/windsurf/model_config.json.
4. Dodaj poniższy wpis serwera MCP:

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

5. Zapisz i zrestartuj Windsurf, aby zastosować zmiany.

Claude

1. Upewnij się, że Node.js i npm są zainstalowane.
2. Uzyskaj klucz API PUREMD (zobacz pure.md).
3. Edytuj ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Wstaw poniższą konfigurację:

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

5. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js oraz npm.
2. Zarejestruj się i wygeneruj klucz API PUREMD z pure.md.
3. Edytuj ~/.cursor/mcp.json.
4. Dodaj poniższą konfigurację serwera MCP:

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

5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

W repozytorium ani dokumentacji nie podano instrukcji specyficznych dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API (zmienne środowiskowe)

Klucze API powinny być przechowywane bezpiecznie w polu env Twojej konfiguracji serwera MCP:

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

Jak używać tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “MCP-name” na nazwę swojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itd.) i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnej dokumentacji, puremd-mcp to skoncentrowany i praktyczny serwer MCP o wyraźnej użyteczności do odblokowywania stron i wyszukiwania. Brakuje mu jednak szablonów promptów i definicji zasobów, a także nie ma wzmianki o Roots czy wsparciu Sampling. Dla ogólnego dostępu do internetu i wyszukiwania zasługuje na solidną ocenę za prostotę i natychmiastową użyteczność.

Wynik MCP