基于Model Context Protocol (MCP)的PDF服务器，提供文本提取、文件管理和外部系统集成功能，适用于数据表、论文和合同等PDF文档的自动化管理。
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docker run -d \
通过MCP服务器访问和搜索浏览器历史记录（支持多种浏览器），为LLM聊天应用提供个性化支持。
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zignet (Fulgidus)
zignet
ZigNet是一个集成LLM的Zig代码分析、验证和文档生成工具，提供实时语法检查、类型验证和智能修复建议。
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npx -y zignet
一个基于AI的浏览器自动化服务器，通过模型上下文协议（MCP）实现自然语言浏览器控制和网络研究。
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DrissionPage MCP Server是一个生产就绪的浏览器自动化服务器，为Claude Code和其他MCP客户端提供结构化的网页自动化功能。
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pip install drissionpage-mcp
MCP Browser Agent
@smithery/cli
一个基于模型上下文协议（MCP）的浏览器自动化代理，提供浏览器交互功能，支持状态管理和计划执行。
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npx -y @smithery/cli install @ashley-ha/mcp-manus --client claude
一个命令行工具和MCP服务器，用于抓取网页并将HTML转换为Markdown格式，支持本地文件转换和安全处理HTML。
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Scraper.is MCP Server
@smithery/cli
Scraper.is MCP是一款基于Model Context Protocol的网页抓取工具，支持AI助手通过MCP协议抓取网页内容，获取最新信息。
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npx -y @smithery/cli install @Ai-Quill/scaperis-mcp --client claude
Woolworths MCP Server是一个用于与澳大利亚Woolworths在线购物平台交互的模型上下文协议服务器，提供产品浏览、搜索、查看特价商品等功能。
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Docs Fetch MCP Server是一款用于抓取和递归探索网页内容的服务器，特别适用于LLM自主学习和获取特定主题的文档或网页内容。
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Fetch Python
@modelcontextprotocol/inspector
一个用于抓取和转换网页内容为多种格式的MCP服务器，支持JavaScript渲染内容和媒体文件提取。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch-python
一个提供HTTP请求能力的MCP服务器，支持网页内容抓取、处理和保存，适用于LLM上下文处理和通用HTTP请求场景。
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pip install .
A comprehensive NixOS Flake development environment for the Playwright MCP (Model Context Protocol) server with full Chrome and Firefox support, including persistent browser profiles.
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ui-ticket-mcp是一个连接人类与AI的代码审查工具，允许用户在浏览器中直接审查UI原型，并通过AI代理自动修复代码问题。
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Zen-MCP是一个用于Zen浏览器的MCP服务器，提供无驱动程序的浏览器自动化功能，支持通过WebSocket进行导航、交互和页面操作。
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Browse Together MCP
playwright
Co-browse with your AI as you edit code. A headed Playwright-controlled browser with accompanying MCP server.
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npx playwright install
FrankenClaw是一个为AI代理提供标准化工具执行的控制层，支持搜索、视觉分析、浏览器自动化、网页抓取和内容生成等多种功能，用户可自定义模型和密钥管理。
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pip install -r requirements.txt
Self-service audit toolkit for Google Cloud Platform, powered by MCP.
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/Users/username/gcp-auditmate-mcp-server-darwin-aarch64 {}
Medium MCP Server F018374e
playwright
Medium MCP服务器是一个基于浏览器自动化的解决方案，用于程序化地管理与Medium内容生态系统的交互，支持文章发布、检索和管理等功能。
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npx playwright install chromium
一个上下文优化的网页抓取MCP服务器，通过服务器端HTML过滤、Markdown转换和CSS选择器定位，减少LLM令牌使用70-90%。
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docker run -d -p 8000:8000 --name scraper-mcp ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest