mcp-rquest MCP Server

Para que serve o servidor MCP “mcp-rquest”?

O mcp-rquest MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para fornecer capacidades avançadas de requisições HTTP realistas, semelhantes a navegadores, para assistentes de IA, incluindo Claude e outros grandes modelos de linguagem. Construído sobre o rquest , permite que modelos interajam com sites usando impressões digitais TLS, JA3/JA4 e HTTP/2 precisas, o que ajuda a contornar medidas anti-bot comuns e simular navegação humana. Além disso, o servidor suporta a conversão de documentos PDF e HTML para Markdown, facilitando a ingestão e o processamento de conteúdo web e de documentos por LLMs. Também conta com armazenamento seguro de respostas, manipulação consciente de tokens para grandes respostas e oferece diversas opções de autenticação e personalização de requisições, tornando-se uma poderosa ferramenta para aprimorar fluxos de desenvolvimento de IA envolvendo dados web e de documentos.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt específicos mencionados no repositório.

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Lista de Recursos

Não há recursos explícitos documentados nos arquivos disponíveis ou no README.

Lista de Ferramentas

• http_get: Realiza requisições HTTP GET com parâmetros personalizáveis.
• http_post: Envia dados usando requisições POST para recursos web.
• http_put: Atualiza recursos via requisições PUT.
• http_delete: Remove recursos de servidores com requisições DELETE.
• http_patch: Aplica atualizações parciais em recursos.
• http_head: Recupera apenas os cabeçalhos de um recurso web.
• http_options: Obtém métodos HTTP suportados para um recurso.
• http_trace: Executa rastreamento diagnóstico de requisições HTTP.
• get_stored_response: Recupera respostas HTTP grandes previamente armazenadas, com seleção opcional de faixas de linhas.

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Casos de Uso deste Servidor MCP

• Web Scraping & Navegação: Raspagem segura de dados de sites, inclusive com proteções anti-bot, emulando impressões digitais realistas de navegadores.
• Testes Automatizados de API: Use toda a variedade de métodos HTTP para testar APIs REST, incluindo autenticação e payloads personalizados.
• Conversão de Documentos para LLMs: Converta documentos HTML e PDF em Markdown, facilitando a ingestão e processamento por LLMs.
• Extração de Dados de Sites Seguros: Acesse e extraia conteúdo de sites que exigem autenticação, cookies ou cabeçalhos personalizados.
• Manipulação de Grandes Respostas Web: Armazene e recupere grandes respostas para processamento incremental ou limitado por tokens em LLMs.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que pré-requisitos como Node.js e Python estão instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (por exemplo, windsurf.config.json).
3. Adicione o servidor MCP mcp-rquest à seção mcpServers:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se mcp-rquest aparece em seus servidores MCP disponíveis.

Claude

1. Abra o arquivo de configuração do Claude.
2. Insira o seguinte trecho JSON na seção de servidores MCP:

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

3. Salve as alterações e reinicie o Claude.
4. Confirme que o servidor está em execução e acessível.

Cursor

1. Instale os pré-requisitos (Node.js, Python).
2. Edite o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione:

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

4. Reinicie o Cursor.
5. Teste a conectividade com o servidor MCP.

Cline

1. Certifique-se de que as dependências estão instaladas.
2. Atualize o arquivo de configuração do Cline.
3. Insira:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Certifique-se de que o servidor MCP mcp-rquest está operacional.

Protegendo Chaves de API

Para fornecer chaves de API com segurança, utilize variáveis de ambiente e referencie-as em sua configuração:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Substitua MY_API_KEY_ENV_VAR pelo nome real da variável de ambiente que armazena a chave de API.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de mudar "mcp-rquest" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o mcp-rquest é um servidor MCP HTTP focado e robusto, com excelente cobertura de ferramentas (todos os verbos HTTP, conversão de documentos, manipulação de grandes respostas), boa documentação e exemplos práticos de configuração. Porém, não possui templates de prompt documentados, recursos explícitos e informações sobre sampling ou suporte a roots. No geral, é uma utilidade prática e bem delimitada para desenvolvedores de IA, mas não um servidor de ecossistema completo.

Pontuação MCP

Avaliação Geral: 6/10
Um servidor MCP tecnicamente sólido e bem documentado para requisições HTTP e conversão de documentos, mas que carece de recursos MCP de alto nível, como templates de prompt, exposição de recursos e suporte a sampling/roots.