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MCP Server · AI代理

Cloudscraper MCP Server

CloudScraper MCP Server是一个模型上下文协议服务器,使AI代理能够绕过Cloudflare保护并爬取网页内容,支持多种传输协议和内容清洗功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
网页爬取PythonClaudeAI代理

快速开始

作者 / 组织
LLMTooling
提供方
LLMTooling
运行时
Python

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Cloudscraper MCP Server 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

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

uv run server.py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

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 3 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

CloudScraper MCP服务器

模型上下文协议服务器,使AI代理能够绕过Cloudflare保护并抓取web内容

______________________________________________________________________

核心功能

特性描述
Cloudflare旁路使用cloudscraper库自动处理Cloudflare保护
多个传输支持stdio和HTTP传输协议
内容物清理将HTML转换为干净、LLM友好的Markdown格式
智能分块自动将大型响应拆分为10k个令牌块
Docker支持生产就绪的集装箱化部署
多种方法支持GET和POST HTTP方法
二进制处理非文本内容的Base64编码
文件导出将抓取的内容直接保存到磁盘

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可用的MCP工具

工具比较

工具返回类型用例分块支持文件输出
scrape_url字符串(仅内容)用于AI处理的快速内容检索是否
scrape_url_raw字典(元数据+内容)包含标题和时间的完整响应详细信息是否
scrap_url_to_file词典(保存确认)将内容导出到工作区文件否是

______________________________________________________________________

共享参数

参数类型必填默认说明
urlstring是-要抓取的目标URL
methodstring否“GET”HTTP方法(GET或POST)
clean_contentboolean否true将HTML转换为Markdown
continuation_tokenstring否null用于检索下一个块的令牌

______________________________________________________________________

scrape_url响应字段

字段类型描述
响应字符串包含块指令的页面内容(如适用)

注: 当内容超过10k个令牌时,响应包括嵌入在文本中的继续指令。

______________________________________________________________________

scrape_url_raw响应字段

字段类型始终存在描述
status_codeinteger是HTTP响应状态代码
headersobjectYes响应标头(逐跳标头已删除)
contentstring是页面内容或当前块
content_typestring是响应的MIME类型
response_timenumberYes请求持续时间(秒)
chunkedboolean分块时表示响应已拆分
chunk_indexinteger分块时当前分块编号(从1开始)
total_chunksinteger分块时分块总数
continuation_tokenstring当有更多块时下一次块检索的令牌
total_tokensinteger分块时完整响应中的令牌总数
messagestring分块时人类可读的块状态
errorstring失败时错误描述

______________________________________________________________________

scrap_url_to_file参数

参数类型必填默认说明
urlstring是-要抓取的目标URL
file_pathstring是-内容应保存的路径
methodstring否“GET”HTTP方法(GET或POST)
clean_contentboolean否false保存前将HTML转换为Markdown
overwriteboolean否false如果文件存在,则替换它

______________________________________________________________________

scrap_url_to_file响应字段

字段类型始终存在描述
status_codeinteger是HTTP响应状态代码
headersobjectYes响应标头(逐跳标头已删除)
content_typestring是保存内容的MIME类型
response_timenumberYes请求持续时间(秒)
file_pathstring成功时保存文件的绝对路径
bytes_writteninteger成功时写入磁盘的字节数
messagestring成功时确认消息
errorstring失败时错误描述

______________________________________________________________________

安装

先决条件

要求版本目的
Python3.10+运行时环境
uv最新依赖关系管理
Git任意存储库克隆

设置步骤

克隆存储库并安装依赖项:

git clone https://github.com/yourusername/cloudscraper-mcp-server.git
cd cloudscraper-mcp-server
uv sync

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配置

传输协议

运输最适合配置
标准Claude Code、VSCode、直接AI集成默认模式,不需要环境变量
超文本传输协议n8n,Web应用程序,API集成,远程访问需要MCP_TRANSPORT=http

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环境变量

变量默认值选项描述
MCP_TRANSPORTstdiostdio,http传输协议选择
MCP_HOST0.0.0.0任何有效的IPHTTP模式的主机绑定
MCP_PORT8000任何有效端口HTTP模式端口

______________________________________________________________________

用法示例

使用Stdio传输运行(默认)

uv run server.py

使用HTTP传输运行

MCP_TRANSPORT=http MCP_HOST=0.0.0.0 MCP_PORT=8000 uv run server.py

Claude代码集成

claude mcp add cloudscraper-mcp \
  --type stdio \
  --command "uv" \
  --args "run" "server.py" \
  --directory "/path/to/cloudscraper-mcp-server"

VSCode/IDE配置

{
  "mcpServers": {
    "cloudscraper-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "server.py"
      ],
      "cwd": "/path/to/cloudscraper-mcp-server"
    }
  }
}

______________________________________________________________________

Docker部署

有关容器化部署说明,请参阅 医生.md

______________________________________________________________________

技术栈

组件技术目的
协议FastMCP 3.0+模型上下文协议实现
抓取cloudscraper 1.2.71+Cloudflare旁路引擎
压缩brotli 1.0.9+响应解压缩
解析beautifulsoup4 4.10.0+HTML解析
转换markdownify 0.11.6+HTML到Markdown的转换
分词tiktoken 0.5.0+分块代币计数
测试pytest 8.0+集成测试套件

______________________________________________________________________

高级功能

响应分块系统

特征值描述
每区块最大代币数10000单个响应中的最大令牌数
块过期2分钟块检索的缓存寿命
令牌编码cl100k_basetiktoken编码模型
连续模式chunk_id:索引用于顺序检索的令牌格式

______________________________________________________________________

安全标头

标题值目的
用户代理Chrome 120浏览器模拟
Sec-Ch UaChrome/Chromium客户端提示
Sec Fetch-\*cors/同源获取元数据
来源/参照者自动生成请求合法性

______________________________________________________________________

采用CloudScraper和FastMCP制造

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

网页爬取Python本地部署Cloudflare绕过AI代理内容清洗HTTP传输

支持客户端

Claude

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 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AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 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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MCP.so

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Cloudscraper MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run server.py,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。

Cloudscraper MCP Server 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。

Cloudscraper MCP Server 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。

Cloudscraper MCP Server 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。

Cloudscraper MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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