Máy chủ Scrapling Fetch MCP

Máy chủ “Scrapling Fetch” MCP làm gì?

Scrapling Fetch MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) chuyên dụng nhằm hỗ trợ trợ lý AI truy cập nội dung văn bản từ các website có cơ chế chống bot và chống tự động hóa. Bằng cách tận dụng công cụ Scrapling nền tảng, nó thu hẹp khoảng cách giữa những gì người dùng thấy trên trình duyệt và những gì các tác nhân AI có thể truy xuất, cho phép lấy HTML hoặc markdown từ các trang vốn sẽ chặn các trình quét tự động. Scrapling Fetch MCP được tối ưu cho việc truy xuất tài liệu và tài liệu tham khảo với tần suất thấp, tập trung vào văn bản và HTML thay vì quét web tổng quát. Điều này giúp nó trở thành công cụ hữu ích cho các quy trình phát triển cần truy cập tài liệu trực tuyến được bảo vệ hoặc bổ sung ngữ cảnh, đồng thời tôn trọng ranh giới và mục đích sử dụng của website.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được ghi lại trong kho lưu trữ.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên MCP cụ thể nào được ghi lại trong kho lưu trữ.

Danh sách Công cụ

• s-fetch-page: Lấy toàn bộ trang web, hỗ trợ phân trang để truy xuất dần các tài liệu lớn.
• s-fetch-pattern: Trích xuất nội dung cụ thể từ trang web bằng cách khớp với biểu thức chính quy do người dùng cung cấp, cùng với ngữ cảnh tùy chỉnh.

Các trường hợp sử dụng Máy chủ MCP này

• Truy cập tài liệu có bảo vệ bot: Lập trình viên có thể lấy tài liệu hoặc tài liệu tham khảo từ các trang vốn sẽ chặn công cụ tự động, giúp trợ lý AI trả lời bằng nguồn được bảo vệ, cập nhật.
• Trích xuất thông tin cụ thể: Sử dụng biểu thức chính quy để trích xuất dữ liệu mục tiêu (như khóa API, đoạn cấu hình hoặc tham chiếu) từ những trang tài liệu lớn, giảm nhiễu và tập trung vào ngữ cảnh liên quan.
• Tóm tắt nội dung web: Lấy toàn bộ trang web và tóm tắt nội dung của chúng, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt tài liệu lớn hoặc phức tạp.
• Hỗ trợ theo ngữ cảnh trong IDE: Tích hợp máy chủ vào môi trường phát triển, cho phép công cụ AI truy xuất và cung cấp trợ giúp theo ngữ cảnh từ tài nguyên trực tuyến được bảo vệ.
• Truy xuất từng phần trang: Xử lý tài liệu lớn bằng cách phân trang yêu cầu, đảm bảo cả các tài liệu tham khảo mở rộng cũng có thể được xử lý mà không tốn quá nhiều tài nguyên.

Cách thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn cụ thể cho Windsurf được ghi lại trong kho lưu trữ.

Claude

1. Đảm bảo các điều kiện tiên quyết: Đã cài đặt Python 3.10+ và trình quản lý gói uv.
2. Cài đặt các phụ thuộc:

   uv tool install scrapling
   scrapling install
   uv tool install scrapling-fetch-mcp
   

3. Xác định vị trí tệp cấu hình của client Claude.
4. Thêm máy chủ Scrapling Fetch MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "Cyber-Chitta": {
         "command": "uvx",
         "args": ["scrapling-fetch-mcp"]
       }
     }
   }
   

5. Lưu và khởi động lại client Claude để áp dụng cấu hình.

Bảo mật khóa API

Không có tài liệu rõ ràng về việc sử dụng khóa API hoặc cấu hình biến môi trường.

Cursor

Không có hướng dẫn cụ thể cho Cursor được ghi lại trong kho lưu trữ.

Cline

Không có hướng dẫn cụ thể cho Cline được ghi lại trong kho lưu trữ.

Cách sử dụng MCP này trong các flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

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

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

Sau khi cấu hình xong, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và năng lực. Đừng quên đổi “scrapling-fetch” thành tên thật của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay thế URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không được đề cập |

Trong số hai bảng trên, Scrapling Fetch MCP Server nổi bật ở khả năng cung cấp công cụ rõ ràng và hữu ích cho việc truy xuất web được bảo vệ, nhưng thiếu các prompt tiêu chuẩn, khai báo tài nguyên và tài liệu nâng cao về bảo mật/biến môi trường. Dựa trên tính năng và tài liệu, chúng tôi đánh giá MCP này 6/10 về độ hoàn thiện và tính hữu ích tổng thể.

Điểm MCP