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MCP Server · 浏览器工具

Fast Webfetch MCP

高性能的网页抓取MCP服务器,支持多种格式内容提取和可选的AI摘要功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
浏览器自动化TypeScriptClaude内容提取

快速开始

作者 / 组织
NikkeTryHard
提供方
NikkeTryHard
运行时
Docker

工具数量

4

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

Fast Webfetch MCP 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 4 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

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

docker run -p 3002:3002 mendableai/firecrawl

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "fast-webfetch-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "3002:3002",
        "mendableai/firecrawl"
      ]
    }
  }
}

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 Docker,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 4 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

Claude代码的快速WebFetch MCP服务器

一个高性能的MCP服务器,用于使用带有自动回退功能的Firecrawl后端在Claude Code中进行web获取。

特性

工具说明
fast_fetch获取URL,提取内容,返回markdown
fast_fetch_raw返回未经处理的原始HTML
fast_fetch_json获取并解析JSON端点
fast_fetch_multiple并行获取多个URL

运作原理

  1. 主要的,重要的 使用Firecrawl API进行JS渲染和注释提取
  2. 退路: 如果Firecrawl不可用,则使用直接获取+Mozilla可读性
  3. AI总结: 通过本地LLM API进行可选摘要
URL -> Try Firecrawl -> Success? -> AI Summary (optional) -> Result
              |
              v (failed/unavailable)
       Direct Fetch + Readability -> AI Summary (optional) -> Result

fast_fetch参数

参数类型默认值说明
urlstring必填要获取的URL
promptstring-AI摘要提示
max_lengthnumber10000最大内容长度(字符)
include_linksbooleantrue在输出中包含超链接
no_summarizebooleanfalse即使有提示也跳过AI摘要

快速安装

使用Claude CLI(推荐)

# Clone the repo
git clone https://github.com/nikketryhard/fast-webfetch-mcp.git ~/fast-webfetch-mcp

# Install dependencies
cd ~/fast-webfetch-mcp && bun install

# Add MCP server with environment variables
claude mcp add fast-webfetch \
  -e FIRECRAWL_API_URL=http://localhost:3002 \
  -e FAST_WEBFETCH_API_URL=http://127.0.0.1:8045/v1 \
  -e FAST_WEBFETCH_MODEL=gemini-3-flash \
  -e FAST_WEBFETCH_API_KEY=your_api_key_here \
  -e FAST_WEBFETCH_USE_RUST=1 \
  -e FAST_WEBFETCH_RUST_BIN=/home/YOUR_USERNAME/fast-webfetch-mcp/rust/target/release/fast-webfetch-mcp-rs \
  -- bun run ~/fast-webfetch-mcp/src/index.ts

# Or minimal (uses defaults)
claude mcp add fast-webfetch -- bun run ~/fast-webfetch-mcp/src/index.ts

手动安装

# Clone the repo
git clone https://github.com/nikketryhard/fast-webfetch-mcp.git ~/fast-webfetch-mcp

# Install dependencies
cd ~/fast-webfetch-mcp && bun install

然后添加到 ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "fast-webfetch": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "/home/YOUR_USERNAME/fast-webfetch-mcp/src/index.ts"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_URL": "http://localhost:3002",
        "FAST_WEBFETCH_API_URL": "http://127.0.0.1:8045/v1",
        "FAST_WEBFETCH_MODEL": "gemini-3-flash",
        "FAST_WEBFETCH_API_KEY": "your_api_key_here",
        "FAST_WEBFETCH_USE_RUST": "1",
        "FAST_WEBFETCH_RUST_BIN": "/home/YOUR_USERNAME/fast-webfetch-mcp/rust/target/release/fast-webfetch-mcp-rs"
      }
    }
  }
}

环境变量

变量默认值描述
FIRECRAWL_API_URLhttp://localhost:3002Firecrawl API终结点
FAST_WEBFETCH_API_URLhttp://127.0.0.1:8045/v1用于摘要的OpenAI兼容API
FAST_WEBFETCH_MODELgemini-3-flash摘要模型名称
FAST_WEBFETCH_API_KEY_(空)_摘要终结点的API密钥
FAST_WEBFETCH_USE_RUST0启用Rust后端工作路径
FAST_WEBFETCH_RUST_BIN_(空)_Rust二进制文件的绝对路径

Firecrawl设置(可选但推荐)

为了获得最佳效果(JS渲染、注释提取),请在本地运行Firecrawl:

# Using Docker
docker run -p 3002:3002 mendableai/firecrawl

# Or use the official Firecrawl MCP
claude mcp add firecrawl-mcp -e FIRECRAWL_API_URL=http://localhost:3002 -- npx -y firecrawl-mcp

如果没有Firecrawl,服务器将退回到直接获取+可读性(无JS渲染)。

与原生WebFetch的比较

功能本机WebFetch快速WebFetch
Reddit/推特被屏蔽(403)有效
用户代理克劳德用户(已阻止)真实浏览器UA
JS渲染否是(使用Firecrawl)
评论否是(使用Firecrawl)
内容俳句总结全降价
AI总结Haiku 3.5可配置模型
最大长度100KB可配置
原始HTML否是
JSON获取否是
并行获取否是
回退无直接获取

需求

  • 包子 运行时
  • 克劳德代码2.0+
  • (可选)用于JS渲染的Firecrawl
  • (可选)用于摘要的兼容OpenAI的API

许可证

麻省理工学院

贡献

PR欢迎!请先打开一个问题来讨论更改。

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

网页抓取TypeScript本地部署内容提取AI摘要并行处理Firecrawl集成

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

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 4 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 Docker,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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。
  • 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。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Fast Webfetch MCP

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4stdio有1 个2026-05-17
Fetch 9a2682de

MCP.so

1SSE有3 个2026-05-17
Browser 738d52bc

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Playwright MCP Server

MCP.so

21stdio有4 个2026-05-17
Skyvern MCP

MCP World

0stdio有2 个2026-05-17

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

Fast Webfetch MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -p 3002:3002 mendableai/firecrawl,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Fast Webfetch MCP 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 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Fast Webfetch MCP 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。

Fast Webfetch MCP 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。

Fast Webfetch MCP 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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