Puppeteer Vision MCP Sunucusu

“Puppeteer Vision” MCP Sunucusu ne yapar?

Puppeteer Vision MCP Sunucusu, AI asistanlarının Puppeteer, Readability ve Turndown kullanarak web sayfalarını Markdown formatına kazımasını ve dönüştürmesini sağlar. Gelişmiş AI tabanlı etkileşim ile çerez uyarıları, CAPTCHA’lar, ödeme duvarları gibi web öğelerini otomatik olarak yönetir; böylece etkileşimli ya da korumalı sitelerde dahi sağlam içerik çıkarımı sunar. Sunucu, bu yeteneği Model Context Protocol (MCP) üzerinden dışa aktarır ve AI geliştirme iş akışlarına kolayca entegre olmasını sağlar. Böylece otomatik web kazıma, içerik özetleme ve veri alımı gibi görevler LLM’ler tarafından sorunsuzca yürütülebilir. Sunucu, npx ile kolayca dağıtılır, minimum yapılandırma gerektirir ve esnek entegrasyon için hem stdio hem de SSE iletişimini destekler.

İstem Listesi

Depoda veya dokümantasyonda herhangi bir istem şablonu belirtilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Depoda veya dokümantasyonda herhangi bir MCP kaynağı listelenmemiştir veya açıklanmamıştır.

Araçlar Listesi

• scrape-webpage: Belirtilen bir URL’deki web sayfasını kazır, AI ile etkileşimli öğeleri (çerez uyarıları veya CAPTCHA gibi) atlar, ana içeriği Readability ile çıkarır ve sonucu Markdown’a çevirir. Parametreler:
  • url (string, gerekli): Kazınacak web sayfası.
  • autoInteract (boolean, isteğe bağlı, varsayılan: true): Etkileşimli öğelerin otomatik yönetilip yönetilmeyeceği.
  • maxInteractionAttempts (number, isteğe bağlı, varsayılan: 3): Maksimum AI etkileşim denemesi.
  • waitForNetworkIdle (boolean, isteğe bağlı, varsayılan: true): Kazımadan önce ağın boşta olmasının beklenip beklenmeyeceği.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Bilgi Alımı için Otomatik Web Kazıma
  Geliştiriciler, rastgele web sayfalarından okunabilir, iyi biçimlendirilmiş Markdown çıkarabilir ve güncel içeriği AI iş akışlarına, veri tabanlarına veya bilgi tabanlarına kolayca alabilir.
• Etkileşimli Engelleri Atlatma
  AI destekli etkileşim, CAPTCHA, çerez uyarıları ve diğer engelleri otomatik olarak aşabilir; böylece otomasyonun engellendiği sitelerden bile sorunsuz içerik çıkarımı sağlar.
• Özetleme ve İçerik Analizi
  Çıkarılan Markdown, özetleme, duygu analizi veya sınıflandırma için LLM’lere aktarılabilir; araştırma ve veri işleme süreçlerini kolaylaştırır.
• Gerçek Zamanlı Tarayıcı Otomasyonu
  Geliştiriciler, aracı görünür (headless olmayan) modda çalıştırarak hata ayıklama, demo veya tarayıcıda görsel onay gereken durumlarda kullanabilir.
• LLM Orkestrasyon Süreçlerine Entegrasyon
  MCP sunucusu olarak Windsurf, Claude, Cursor ve Cline gibi orkestratörlerde bir bileşen olarak kullanılabilir ve AI ajanlarının canlı web ile etkileşimini genişletir.

Nasıl Kurulur

Windsurf

1. Önkoşullar: Node.js ve npm’i kurun.

2. Ortam Ayarı: .env dosyası oluşturun veya gerekli ortam değişkenlerini (ör. OPENAI_API_KEY) dışa aktarın.

3. Yapılandırmayı Düzenle: Windsurf’ün yapılandırma dosyasını bulun.

4. Puppeteer Vision MCP’yi Ekleyin: Aşağıdaki JSON parçasını girin:

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

5. Kaydet/Yeniden Başlat: Dosyayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.

6. Doğrula: MCP sunucusunun çalıştığını doğrulamak için günlükleri veya arayüzü kontrol edin.

API Anahtarlarını Güvenli Hale Getirme:
Gizli anahtarları ortam değişkenlerinde saklayın (ör. .env):

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

Claude

1. Önkoşullar: Node.js ve npm kurulu olsun.

2. Ortam Ayarı: .env dosyası hazırlayın veya OPENAI_API_KEY ve diğer değişkenleri dışa aktarın.

3. Yapılandırmayı Düzenle: Claude’un MCP yapılandırmasını açın.

4. MCP Sunucusunu Ekleyin:

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

5. Claude’u Yeniden Başlat: Değişiklikleri uygulayın ve platformu yeniden başlatın.

6. Doğrula: Başarılı başlatmayı doğrulayın.

Cursor

1. Önkoşullar: Node.js ve npm’i kurun.

2. Ortam: .env dosyasına OpenAI API anahtarını ekleyin.

3. Cursor Yapılandırmasını Düzenle: MCP sunucusunu şu şekilde ekleyin:

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

4. Kaydet & Yeniden Başlat: Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

5. Günlükleri Kontrol Et: Sunucunun çalıştığından emin olun.

Cline

1. Önkoşullar: Node.js ve npm’i kurun.

2. Ortam: OPENAI_API_KEY’i ayarlayın veya dışa aktarın.

3. Yapılandırma: Cline’ın MCP yapılandırmasına ekleyin:

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

4. Cline’ı Yeniden Başlat: Uygulayın ve yeniden başlatın.

5. Doğrula: Sunucunun erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Not: API anahtarlarını ortam değişkenleriyle güvenli hale getirin ve yapılandırma dosyalarına doğrudan gizli anahtar yazmayın.

Bu MCP Akışlarda Nasıl Kullanılır

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

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

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu ayrıntılarınızı aşağıdaki JSON biçiminde girin:

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

Yapılandırdıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “puppeteer-vision” adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

| Roots Desteği | ⛔ | Roots hakkında bilgi yok. |

Yukarıdakilere dayanarak, Puppeteer Vision MCP Sunucusu güçlü dokümantasyon ve güvenlik rehberiyle sağlam ve odaklanmış bir web kazıma aracı sunar, ancak çoklu araç, istem şablonu, kaynak ve roots ya da örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerinden yoksundur. Tek araç, tek amaç tasarımı onu kendi kullanım alanı için güvenilir kılsa da esnekliğini sınırlar.

Bizim görüşümüz

MCP Puanı: 5/10
Bu MCP sunucusu, kendi amacına uygun, iyi dokümante edilmiş ve kurulumu kolaydır; ancak istem şablonları, açık kaynaklar ve roots ya da örnekleme gibi gelişmiş MCP özelliklerinin eksikliği çok yönlülüğünü ve ekosistem entegrasyonunu sınırlar.

MCP Puanı