Fetch MCP Sunucusu

“Fetch” MCP Sunucusu ne yapar?

Fetch MCP Sunucusu, HTML, JSON, düz metin ve Markdown dahil olmak üzere çeşitli formatlarda web içeriği çekmek için tasarlanmış esnek bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI asistanları ile harici web kaynakları arasında bir köprü görevi görerek, Fetch MCP, AI odaklı uygulamaların ihtiyaca göre web verisi alıp dönüştürmesini sağlar. Bu, geliştiricilere ve AI ajanlarına dinamik web içeriğini iş akışlarına dahil etme gücü verir; ister veri çıkarımı, ister içerik özetleme, isterse ileri işlem için olsun. Sunucu, özel istek başlıklarını destekler, modern fetch API’lerini kullanır ve web verilerini ayrıştırma ve dönüştürme için araçlar içerir; bu da onu çevrim içi bilgilere gerçek zamanlı erişim gerektiren görevler için değerli bir araç yapar.

Komut Listesi

Depoda herhangi bir komut şablonu belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

• Fetch MCP Sunucusu kalıcı bir kaynak sağlamaz. İhtiyaca göre web içeriğini çekmek ve dönüştürmek için tasarlanmıştır.

Araçlar Listesi

• fetch_html
  Bir web sitesini çekin ve içeriği HTML olarak döndürün.
  Girdi: url (zorunlu), headers (isteğe bağlı).
  Çıktı: Web sayfasının ham HTML içeriği.

• fetch_json
  Bir URL’den JSON dosyası çekin.
  Girdi: url (zorunlu), headers (isteğe bağlı).
  Çıktı: Ayrıştırılmış JSON içeriği.

• fetch_txt
  Bir web sitesini çekin ve içeriği düz metin olarak döndürün (HTML yok).
  Girdi: url (zorunlu), headers (isteğe bağlı).
  Çıktı: HTML etiketleri, scriptler ve stiller kaldırılmış düz metin.

• fetch_markdown
  Bir web sitesini çekin ve içeriği Markdown olarak döndürün.
  Girdi: url (zorunlu), headers (isteğe bağlı).
  Çıktı: Web sayfası içeriği Markdown formatına dönüştürülmüş olarak.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Web İçeriği Çıkarımı
  AI ajanları tarafından daha fazla analiz veya özetleme için herkese açık web sitelerinden HTML, JSON veya düz metin alın.

• İçerik Dönüştürme
  Web sitesi içeriğini Markdown veya düz metin formatına dönüştürerek not alma ve dokümantasyon araçlarına entegrasyonu veya kolay tüketimi sağlayın.

• API Verisi Çekme
  İş akışlarında, panolarda veya LLM tabanlı uygulamalarda kullanılmak üzere herkese açık API’lerden (JSON formatında) yapılandırılmış veri çekin.

• Özel Veri Toplama
  Belirli kimlik doğrulama veya başlık gerektiren uç noktaları almak için özel başlıklar sağlayın, böylece daha gelişmiş veri çekme senaryoları mümkün olur.

• AI Ajanları için İçerik Ayrıştırma
  AI asistanlarına, sohbetler, araştırmalar veya otomasyon görevleri sırasında canlı web içeriğini ayrıştırıp kullanma yeteneği kazandırın.

Nasıl kurulur

Windsurf

1. Sisteminizde Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Fetch MCP deposunu klonlayın ve bağımlılıkları yükleyin (npm install).
3. Sunucuyu npm run build ile derleyin.
4. Windsurf yapılandırma dosyanıza aşağıdakini ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Windsurf’u yeniden başlatın ve MCP sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

Gerektiğinde ortam değişkenlerini ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "node",
      "args": ["{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "${FETCH_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${FETCH_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Depo kurulum adımlarını izleyin (klonla, yükle, derle).
3. Claude MCP yapılandırmasını düzenleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Dosyayı kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Fetch MCP Sunucusunun kullanılabilir olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

JSON örneği için Windsurf bölümüne bakın.

Cursor

1. Node.js’i kurun.
2. Fetch MCP Sunucusunu klonlayıp derleyin (npm install, npm run build).
3. Cursor’un MCP yapılandırmasına şunları ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Başarılı bağlantıyı doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

Ortam değişkenleri için yukarıdaki JSON formatını kullanın.

Cline

1. Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Fetch MCP Sunucusunu klonlayıp derleyin.
3. Cline MCP’yi şu şekilde yapılandırın:

   {
     "mcpServers": {
       "fetch": {
         "command": "node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Cline’ı yeniden başlatın ve sunucunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme

Önceki ortam değişkeni JSON örneğini takip edin.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırım

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşeni ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatında girin:

{
  "fetch": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlevleri ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “fetch” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Fetch MCP Sunucusuna 10 üzerinden sağlam bir 7 puan verirdim. Pratik, açık belgeli, uygun lisanslı ve birçok kullanışlı araca sahip; ancak komut şablonları, kalıcı kaynaklar ve kökler veya örnekleme desteği hakkında bilgi eksik.

MCP Puanı