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MCP Server · 文档知识

Puchai Linksaver MCP

一个基于Python MCP服务器的工具,用于保存、管理和获取网页链接,支持添加、列出、更新和删除链接,并提取Markdown内容。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python自动化文档处理

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作者 / 组织
Itguykunal
提供方
Itguykunal
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Puchai Linksaver MCP 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 0 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

文档知识

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

python links_mcp.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "puchai-linksaver-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "links_mcp.py"
      ]
    }
  }
}

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 0 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

普柴链接保护mcp

一个Python MCP服务器工具,用于使用Puch AI的MCP框架保存、管理和获取web链接。\ 支持添加、列出、更新和删除带有markdown内容提取的链接。

______________________________________________________________________

如何在Puch AI上使用

要开始在Puch AI上使用链接保护程序MCP,请在聊天中使用以下命令:


/mcp use eLt2pGMdOu

或

https://puch.ai/mcp/wHeThy0jj5

任何人都可以使用此命令连接并开始保存和管理链接!

______________________________________________________________________

如何使用链接保存工具

只需与Puch AI自然聊天,它就会在需要时自动使用您的工具。

🔗 添加链接

示例:

  • 保存此链接:https://github.com
  • 添加https://stackoverflow.com标题为“堆栈溢出”,描述为“编程问答网站”
  • 存储此URL:https://google.com称为谷歌搜索

📋 查看您的链接

问:

  • 显示我保存的所有链接
  • 列出我的书签
  • 我有什么链接?

✏️ 更新链接

说:

  • 用标题“新标题”更新链接1
  • 将链接2的描述更改为“更新的描述”
  • 将链接3的URL修改为https://newurl.com

🗑️ 删除链接

告诉它:

  • 删除链接1
  • 删除链接编号3
  • 删除ID为2的链接

🌐 获取内容

请求:

  • 从以下位置获取内容https://news.ycombinator.com
  • 从puch.ai/mcp获取内容
  • 给我看看有什么https://example.com

______________________________________________________________________

对话示例(CRUD操作)

以下是如何与 普柴链接保护mcp 在与Puch AI的真实聊天中看起来:

______________________________________________________________________

你:

保存此链接: https://leetcode.com/problems/subarray-sum-equals-k/description/ 标题为“leetcode”,描述为“在8月12日之前解决此问题”

Puch AI: ✅ 链接添加成功! 身份证件: 1

标题: leetcode

网址: https://leetcode.com/problems/subarray-sum-equals-k/description/

描述 在8月12日之前解决这个问题

______________________________________________________________________

你:

保存此链接:

Puch AI: ✅ 链接添加成功!

身份证件: 2

标题: 链接2

网址:

______________________________________________________________________

你:

显示我的所有链接

Puch AI: 📋 您保存的链接:

ID: 1  
Title: leetcode  
URL: https://leetcode.com/problems/subarray-sum-equals-k/description/  
Description: solve this question before 12th Aug  
Created: 2025-08-09

ID: 2  
Title: Link 2  
URL: https://github.com/TurboML-Inc/mcp-starter?tab=readme-ov-file  
Created: 2025-08-09

Total: 2 links

______________________________________________________________________

你:

用以下内容更新链接1https://github.com

Puch AI: ✅ 链接更新成功!

身份证件: 1

标题: leetcode

网址:

______________________________________________________________________

你:

删除链接2

Puch AI:

🗑️ 链接删除成功!

______________________________________________________________________

此示例显示了使用Puch AI和您的Link Saver MCP服务器使用自然语言添加、查看、更新、删除和获取链接是多么容易!

______________________________________________________________________

提示

  • 自然的 --像朋友一样与Puch AI交谈
  • 使用链接ID --按编号参考链接以进行更新或删除
  • 无需特殊命令 --Puch AI自动选择正确的工具
  • 链接持续存在 --所有保存的链接都存储在 links_db.json 文件

______________________________________________________________________

用于开发-设置和运行

  1. 安装依赖项(例如,通过 pip install -r requirements.txt)
  2. 运行服务器:

   python links_mcp.py
  1. 在新终端中,运行ngrok以暴露端口8085:

    ngrok http 8085
  1. Ngrok将显示一个公共转发URL,如:

     https://example.ngrok.io -> http://localhost:8085
  1. 使用ngrok URL(https://example.ngrok.io)例如,在Puch AI MCP的使用中:

    /mcp connect https://example.ngrok.io 

______________________________________________________________________

By itguykunal

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

链接管理Python本地部署网页保存Markdown提取自动化工具

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

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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

  • 需要在文档知识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

Puchai Linksaver MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python links_mcp.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。

Puchai Linksaver 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Puchai Linksaver 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。

Puchai Linksaver 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。

Puchai Linksaver MCP 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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