Serverul Puppeteer Vision MCP

Ce face serverul “Puppeteer Vision” MCP?

Serverul Puppeteer Vision MCP permite asistenților AI să extragă și să convertească pagini web în format Markdown folosind Puppeteer, Readability și Turndown. Oferă interacțiuni avansate, bazate pe AI, pentru a gestiona automat elemente web precum bannere cookie, CAPTCHA, paywall-uri și multe altele, asigurând extragerea conținutului chiar și de pe site-uri interactive sau protejate. Serverul expune această capacitate prin Model Context Protocol (MCP), făcând integrarea în fluxurile de dezvoltare AI foarte ușoară. Astfel, sarcini precum extragere automată web, sumarizare de conținut și ingestie de date pot fi realizate fără probleme de LLM-uri. Serverul se poate implementa rapid cu npx, necesită o configurare minimă și suportă atât comunicare stdio cât și SSE pentru integrare flexibilă.

Lista de prompturi

Niciun șablon de prompt nu este menționat în depozit sau documentație.

Lista de resurse

Nu sunt listate sau descrise resurse MCP specifice în depozit sau documentație.

Lista de unelte

• scrape-webpage: Extrage o pagină web la o adresă URL specificată, utilizând AI pentru a interacționa și ocoli elemente interactive (precum bannere cookie sau CAPTCHA), extrage conținutul principal cu Readability și convertește rezultatul în Markdown. Parametrii includ:
  • url (șir, obligatoriu): Pagina web de extras.
  • autoInteract (boolean, opțional, implicit: true): Dacă se gestionează automat elementele interactive.
  • maxInteractionAttempts (număr, opțional, implicit: 3): Numărul maxim de încercări de interacțiune AI.
  • waitForNetworkIdle (boolean, opțional, implicit: true): Așteaptă ca rețeaua să fie inactivă înainte de extragere.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Extragere web automată pentru ingestie de cunoștințe
  Dezvoltatorii pot extrage Markdown lizibil și bine formatat din orice pagină web, facilitând ingestia de conținut actualizat în fluxuri AI, baze de date sau baze de cunoștințe.
• Ocolirea barierelor interactive
  Interacțiunea ghidată de AI poate ocoli automat CAPTCHA, bannerele cookie și alte obstacole interactive, permițând extragerea conținutului chiar și de pe site-uri care ar bloca altfel automatizarea.
• Sumarizare și analiză de conținut
  Markdown-ul extras poate fi introdus în LLM-uri pentru sumarizare, analiză de sentiment sau clasificare, eficientizând cercetarea și procesarea datelor.
• Automatizare de browser în timp real
  Dezvoltatorii pot rula unealta în mod vizibil (non-headless) pentru depanare, demonstrații sau când este nevoie de confirmare vizuală a activității browserului.
• Integrare în pipeline-uri de orchestrare LLM
  Ca un server MCP, poate fi folosit ca o componentă în orchestratoare precum Windsurf, Claude, Cursor și Cline, extinzând abilitățile agenților AI de a interacționa cu web-ul live.

Cum se configurează

Windsurf

1. Prerechizite: Instalează Node.js și npm.

2. Configurarea mediului: Creează un fișier .env sau exportă variabilele de mediu necesare, inclusiv OPENAI_API_KEY.

3. Editează configurația: Găsește fișierul de configurare al Windsurf.

4. Adaugă Puppeteer Vision MCP: Inserează următorul fragment JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salvează/Repornește: Salvează fișierul și repornește Windsurf.

6. Verifică: Verifică jurnalele sau UI-ul pentru a confirma că serverul MCP rulează.

Securizarea cheilor API:
Stochează secretele în variabile de mediu (ex. .env):

"env": {
  "OPENAI_API_KEY": "${OPENAI_API_KEY}"
}

Claude

1. Prerechizite: Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.

2. Setează mediul: Pregătește .env sau exportă OPENAI_API_KEY și alte variabile.

3. Editează configurația: Deschide configurația MCP din Claude.

4. Adaugă serverul MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

5. Repornește Claude: Aplică modificările și repornește platforma.

6. Verifică: Confirmă pornirea cu succes.

Cursor

1. Prerechizite: Instalează Node.js și npm.

2. Mediu: Configurează .env cu cheia OpenAI API.

3. Editează configurația Cursor: Adaugă serverul MCP astfel:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salvează & Repornește: Salvează modificările și repornește Cursor.

5. Verifică jurnalele: Asigură-te că serverul rulează.

Cline

1. Prerechizite: Instalează Node.js și npm.

2. Mediu: Setează sau exportă OPENAI_API_KEY.

3. Configurație: Adaugă în configurația MCP a Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "web-scraper": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "puppeteer-vision-mcp-server"],
         "env": {
           "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"
         }
       }
     }
   }
   

4. Repornește Cline: Aplică și repornește.

5. Confirmă: Validează că serverul este accesibil.

Notă: Securizează cheile API prin variabile de mediu și nu introduce niciodată secrete direct în fișierele de configurare.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul AI:

Dă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

{
  "puppeteer-vision": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “puppeteer-vision” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

| Suport Roots | ⛔ | Nicio mențiune despre Roots. |

Pe baza celor de mai sus, serverul Puppeteer Vision MCP oferă o unealtă de extragere web robustă și concentrată, cu documentație și recomandări de securitate solide, dar lipsesc mai multe unelte, șabloane de prompturi, resurse și funcții MCP avansate precum roots sau sampling. Designul său, axat pe un singur instrument și scop, îi conferă fiabilitate ridicată pentru cazul său de utilizare, dar limitează extensibilitatea.

Opinia noastră

Scor MCP: 5/10
Acest server MCP este bine documentat, util pentru scopul său specific și ușor de configurat, dar lipsa șabloanelor de prompturi, resurselor explicite și a funcțiilor MCP avansate (roots, sampling) îi limitează versatilitatea și integrarea în ecosistem.

Scor MCP