mcp-rquest MCP Server

Ce face serverul MCP “mcp-rquest”?

mcp-rquest MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) proiectat pentru a oferi asistenților AI – inclusiv Claude și alte modele lingvistice mari – capabilități avansate de solicitări HTTP, similare browserelor reale. Construit pe motorul rquest, permite modelelor să interacționeze cu website-uri folosind amprente exacte TLS, JA3/JA4 și HTTP/2, ajutând la evitarea sistemelor anti-bot și simulând navigarea umană. În plus, serverul suportă conversia documentelor PDF și HTML în Markdown, facilitând ingestia și procesarea mai ușoară a conținutului web și a documentelor de către LLM-uri. Dispune și de stocare sigură a răspunsurilor, gestionare conștientă de tokeni a răspunsurilor mari și oferă o varietate de opțiuni de autentificare și personalizare a solicitărilor, fiind un instrument puternic pentru fluxuri de dezvoltare AI care implică date web și documente.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate template-uri de prompt specifice în repository.

Listă de Resurse

Nu sunt documentate resurse explicite în fișierele disponibile sau în README.

Listă de Instrumente

• http_get: Efectuează solicitări HTTP GET cu parametri personalizabili.
• http_post: Trimite date folosind solicitări POST către resurse web.
• http_put: Actualizează resurse prin solicitări PUT.
• http_delete: Șterge resurse de pe servere folosind DELETE.
• http_patch: Aplică actualizări parțiale resurselor.
• http_head: Recuperează doar headerele unei resurse web.
• http_options: Afișează metodele HTTP suportate pentru o resursă.
• http_trace: Execută trasare de diagnostic pentru solicitări HTTP.
• get_stored_response: Recuperează răspunsuri HTTP mari, stocate anterior, cu opțiunea de selectare a intervalului de linii.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Web Scraping & Browsing: Extrage date în siguranță de pe site-uri, inclusiv cele cu protecții anti-bot, emulând amprente realiste de browser.
• Testare automată API: Utilizează toate metodele HTTP pentru testarea API-urilor REST, inclusiv autentificare și payload-uri personalizate.
• Conversie documente pentru LLM-uri: Convertește documente HTML și PDF în Markdown, facilitând ingestia și procesarea eficientă de către LLM-uri.
• Extragere date din site-uri securizate: Accesează și extrage conținut de pe site-uri ce necesită autentificare, cookie-uri sau headere personalizate.
• Gestionarea răspunsurilor web mari: Stochează și recuperează răspunsuri mari pentru procesare incrementală sau limitată la tokeni de către LLM.

Cum se instalează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Node.js și Python.
2. Deschide fișierul de configurare Windsurf (ex: windsurf.config.json).
3. Adaugă serverul mcp-rquest în secțiunea mcpServers:

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

4. Salvează modificările și repornește Windsurf.
5. Verifică faptul că mcp-rquest apare în lista serverelor MCP disponibile.

Claude

1. Deschide fișierul de configurare Claude.
2. Inserează următorul fragment JSON în secțiunea MCP servers:

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

3. Salvează modificările și repornește Claude.
4. Confirmă că serverul rulează și este accesibil.

Cursor

1. Instalează Node.js și Python.
2. Editează fișierul de configurare Cursor.
3. Adaugă:

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

4. Repornește Cursor.
5. Testează conectivitatea serverului MCP.

Cline

1. Asigură-te că toate dependențele sunt instalate.
2. Actualizează fișierul de configurare Cline.
3. Inserează:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Asigură-te că serverul MCP mcp-rquest este operațional.

Securizarea cheilor API

Pentru a furniza în siguranță chei API, folosește variabile de mediu și referențiază-le în configurație:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Înlocuiește MY_API_KEY_ENV_VAR cu numele real al variabilei tale de mediu care conține cheia API.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în workflow-ul FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

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

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

După configurare, agentul AI poate utiliza acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești "mcp-rquest" cu numele real al serverului tău MCP și să pui URL-ul propriu.

Prezentare generală

Pe baza tabelelor de mai sus, mcp-rquest este un server MCP robust și dedicat solicitărilor HTTP, cu acoperire excelentă a instrumentelor (toate verbele HTTP, conversie documente, gestionare răspunsuri mari), documentație bună și exemple practice de configurare. Totuși, îi lipsesc template-urile de prompt documentate, resurse explicite și informații privind sampling sau suport roots. Per ansamblu, este o utilitate practică și bine definită pentru dezvoltatorii AI, dar nu un server de ecosistem complet.

Scor MCP

Scor general: 6/10
Un server MCP tehnic solid și bine documentat pentru solicitări HTTP și conversie de documente, dar lipsit de funcții MCP avansate precum template-uri de prompt, expunere resurse și sampling/roots.