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MCP Server · 浏览器工具

amazing web URL reader

一个优先获取原生Markdown格式内容的网页内容读取器,支持HTML和JavaScript页面的Playwright渲染,并可选项地为下游LLM工具提供摘要功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
浏览器自动化文档处理PythonLLM工具本地部署

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作者 / 组织
paullesiak
提供方
paullesiak
运行时
Python

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1

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

amazing web URL reader 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

浏览器工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx --from git+https://github.com/paullesiak/amazing_web_url_reader python -m amazing_web_url_reader --install-browser

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "amazing-web-url-reader": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/paullesiak/amazing_web_url_reader",
        "python",
        "-m",
        "amazing_web_url_reader",
        "--install-browser"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 1 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

惊人的Web URL阅读器

Markdown首选原生MCP服务器 text/markdown 当网站支持响应时,返回到仅用于HTML或JavaScript繁重页面的Playwright渲染,并(可选)总结下游LLM工具的结果。默认情况下,我们发送 Accept: text/markdown, text/plain;q=0.99, text/html;q=0.9, */*;q=0.8;通过以下方式覆盖 AMAZING_READER_ACCEPT_HEADER 如果你的客户需要其他东西。

快速开始

  1. 安装Playwright Chromium二进制文件一次:
   uvx --from git+https://github.com/paullesiak/amazing_web_url_reader python -m amazing_web_url_reader --install-browser
  1. 将您的MCP感知代理指向同一位置 uvx 命令(见下面的示例)。使用 python -m amazing_web_url_reader 可以从任何工作目录工作,因此像LM Studio这样的主机不必知道仓库的位置。可执行文件会自动与存储库的主分支保持最新状态。要强制uvx每次刷新Git签出,请添加 UVX_ALWAYS_REFRESH=1 到MCP服务器环境(或运行 uvx --upgrade ... 手动提取最新更改)。

配置选项

变量必填?默认目的
AMAZING_READER_ACCEPT_HEADER可选text/markdown, text/plain;q=0.99, text/html;q=0.9, */*;q=0.8广告不同 Accept 标题指向目标站点。保持 text/markdown 在保留本土降价谈判价值方面。
AMAZING_READER_SUMMARY_TOKENS可选未设置(无摘要)全局回退令牌目标 use_ollama_summarization 为真,但请求遗漏了 summary_target_tokens.
OLLAMA_HOST可选http://localhost:11434摘要后端的默认主机。
OLLAMA_MODEL可选gpt-oss:20b摘要的默认LLM。
MCP_DEBUG可选未设置设置为 1 用于详细日志记录(stdio连接、跟踪等)。

工具参数(read_web_url_amazing)镜像MCP架构: url (必填)加可选 wait_for_selector, wait_time, scroll_to_bottom, truncate, max_length, use_ollama_summarization, summary_target_tokens, ollama_host,以及 ollama_model.

当上游服务器响应时 Content-Type: text/markdown,该工具直接返回该正文并报告 render_method: "native_markdown"否则,它将回退到 render_method: "playwright" 在从页面呈现和提取内容之后。

MCP代理示例

OpenAI Codex(configuration.toml)

[[mcp_servers]]
name = "amazing-web-url-reader"
type = "stdio"
command = "uvx"
args = [
  "--from",  # required: tell uvx to pull straight from GitHub
  "git+https://github.com/paullesiak/amazing_web_url_reader",
  "python",
  "-m",
  "amazing_web_url_reader"
]

[mcp_servers.env]
# Optional overrides — delete the ones you don't need.
AMAZING_READER_ACCEPT_HEADER = "text/markdown, text/plain;q=0.99, text/html;q=0.9, */*;q=0.8"
AMAZING_READER_SUMMARY_TOKENS = "1500"
OLLAMA_HOST = "http://localhost:11434"
OLLAMA_MODEL = "gpt-oss:20b"
MCP_DEBUG = "0"

克劳德代码(mcpServers JSON)

{
  "mcpServers": {
    "amazing-web-reader": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/paullesiak/amazing_web_url_reader",
        "python",
        "-m",
        "amazing_web_url_reader"
      ],
      "env": {
        "AMAZING_READER_SUMMARY_TOKENS": "0",
        "AMAZING_READER_ACCEPT_HEADER": "text/markdown, text/plain;q=0.99, text/html;q=0.9, */*;q=0.8",
        "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434",
        "OLLAMA_MODEL": "gpt-oss:20b"
      }
    }
  }
}

这些代码段演示了服务器理解的每个环境变量;你可以自由地把它们剥回你关心的那些。重新运行您的代理会自动通过以下方式从GitHub获取最新代码 uvx.

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

网页抓取Python本地部署Markdown解析PlaywrightLLM工具

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

自动操作网页

打开页面、点击、填表,把浏览器动作交给模型执行。

抓结构化数据

把页面内容整理成表格或 JSON,省掉手工复制粘贴。

走一遍关键流程

按步骤检查页面是否正常,回归时少漏环节。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在浏览器工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

amazing web URL reader 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx --from git+https://github.com/paullesiak/amazing_web_url_reader python -m amazing_web_…,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

amazing web URL reader 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

amazing web URL reader 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

amazing web URL reader 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

amazing web URL reader 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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