Fetch MCP Server

“Fetch” MCP Server làm gì?

Fetch MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) linh hoạt, được thiết kế để lấy nội dung web ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm HTML, JSON, văn bản thuần và Markdown. Bằng cách đóng vai trò cầu nối giữa trợ lý AI và các tài nguyên web bên ngoài, Fetch MCP cho phép các ứng dụng AI truy xuất và chuyển đổi dữ liệu web theo yêu cầu. Điều này giúp các nhà phát triển và tác nhân AI tích hợp nội dung web động vào quy trình làm việc của họ, cho dù đó là trích xuất dữ liệu, tóm tắt nội dung hay xử lý tiếp theo. Máy chủ hỗ trợ headers yêu cầu tùy chỉnh, tận dụng các API fetch hiện đại và bao gồm các công cụ để phân tích cú pháp, chuyển đổi dữ liệu web, trở thành tài sản giá trị cho các nhiệm vụ cần truy cập thông tin trực tuyến thời gian thực.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập trong kho.

Danh sách Tài nguyên

• Fetch MCP Server không cung cấp tài nguyên lưu trữ lâu dài. Nó được thiết kế để truy xuất và chuyển đổi nội dung web theo yêu cầu.

Danh sách Công cụ

• fetch_html
  Lấy một trang web và trả về nội dung dưới dạng HTML.
  Đầu vào: url (bắt buộc), headers (tùy chọn).
  Đầu ra: Nội dung HTML thô của trang web.

• fetch_json
  Lấy file JSON từ một URL.
  Đầu vào: url (bắt buộc), headers (tùy chọn).
  Đầu ra: Nội dung JSON đã được phân tích cú pháp.

• fetch_txt
  Lấy một trang web và trả về nội dung dạng văn bản thuần (không có HTML).
  Đầu vào: url (bắt buộc), headers (tùy chọn).
  Đầu ra: Văn bản thuần đã loại bỏ thẻ HTML, script và style.

• fetch_markdown
  Lấy một trang web và trả về nội dung dạng Markdown.
  Đầu vào: url (bắt buộc), headers (tùy chọn).
  Đầu ra: Nội dung trang web được chuyển đổi sang định dạng Markdown.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Trích xuất nội dung web
  Lấy HTML, JSON hoặc văn bản thuần từ các trang web công khai để phân tích, tóm tắt bởi tác nhân AI.

• Chuyển đổi nội dung
  Chuyển đổi nội dung trang web sang định dạng Markdown hoặc văn bản thuần để dễ tích hợp vào công cụ ghi chú và tài liệu.

• Lấy dữ liệu API
  Lấy dữ liệu có cấu trúc từ các API công khai (dạng JSON) để sử dụng trong quy trình làm việc, dashboard hoặc làm ngữ cảnh cho ứng dụng sử dụng LLM.

• Thu thập dữ liệu tùy chỉnh
  Cung cấp headers tùy chỉnh để truy cập nội dung từ các endpoint yêu cầu xác thực hoặc headers đặc biệt, phục vụ các tình huống truy xuất dữ liệu nâng cao.

• Phân tích nội dung cho tác nhân AI
  Trang bị cho trợ lý AI khả năng phân tích và sử dụng nội dung web trực tiếp trong hội thoại, nghiên cứu hoặc tự động hóa.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt trên hệ thống.
2. Clone kho Fetch MCP và cài đặt các phụ thuộc (npm install).
3. Build server với lệnh npm run build.
4. Thêm đoạn sau vào file cấu hình Windsurf:

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

5. Khởi động lại Windsurf và xác minh server MCP đã hoạt động.

Bảo mật khóa API

Thêm biến môi trường khi cần:

{
  "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. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Làm các bước cài đặt kho (clone, install, build).
3. Sửa file cấu hình MCP của Claude:

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

4. Lưu file và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận Fetch MCP Server đã sẵn sàng.

Bảo mật khóa API

Xem phần Windsurf để tham khảo ví dụ JSON.

Cursor

1. Cài đặt Node.js.
2. Clone và build Fetch MCP Server (npm install, npm run build).
3. Thêm vào cấu hình MCP của Cursor:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận kết nối thành công.

Bảo mật khóa API

Sử dụng định dạng JSON như trên với biến môi trường.

Cline

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Clone và build Fetch MCP Server.
3. Cấu hình Cline MCP với:

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

4. Khởi động lại Cline và xác minh server hoạt động.

Bảo mật khóa API

Làm theo ví dụ JSON biến môi trường như trên.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào flow của bạn trong FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn chi tiết server MCP của bạn với định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay “fetch” thành tên thực tế của MCP server và đổi URL thành đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

Tôi đánh giá Fetch MCP Server ở mức 7/10. Nó thực tế, tài liệu rõ ràng, có license hợp lệ và nhiều công cụ hữu ích, nhưng thiếu mẫu prompt, tài nguyên lưu trữ lâu dài và thông tin về root hoặc hỗ trợ sampling.

Điểm MCP