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MCP Server · AI代理

Scrapling Fetch MCP

帮助AI助手从受机器人保护的网站获取内容,使用Scrapling技术绕过自动化防护措施,返回干净的HTML或Markdown。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 2
浏览器自动化PythonClaude内容提取Claude Desktop

快速开始

作者 / 组织
cyberchitta
提供方
cyberchitta
运行时
Python

工具数量

2

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

85

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Scrapling Fetch MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 2 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、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

uvx --from git+https://github.com/cyberchitta/scrapling-fetch-mcp scrapling install

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 2 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

刮取mcp

帮助AI助手从受机器人保护的网站获取内容。使用Scrapling(patchright+curl cffi)绕过反自动化措施,返回干净的HTML或Markdown。

针对文档和参考资料的低容量检索进行了优化。不是为大容量抓取或数据采集而设计的。

需求:Python 3.10+, 紫外线

克劳德代码技能

最简单的方法是将其用作Claude Code技能。安装后,当您询问时,Claude将自动获取受机器人保护的URL,无需手动命令。

安装到您的项目中 (建议-仅在此项目上下文中加载):

git clone --depth=1 https://github.com/cyberchitta/scrapling-fetch-mcp /tmp/scrapling-fetch-mcp
cp -r /tmp/scrapling-fetch-mcp/skills/s-fetch .claude/skills/
rm -rf /tmp/scrapling-fetch-mcp

或为所有项目安装 (加载到任何地方的上下文中):

git clone --depth=1 https://github.com/cyberchitta/scrapling-fetch-mcp /tmp/scrapling-fetch-mcp
cp -r /tmp/scrapling-fetch-mcp/skills/s-fetch ~/.claude/skills/
rm -rf /tmp/scrapling-fetch-mcp

您第一次调用 /s-fetch,克劳德会读 skills/s-fetch/references/install.md 并运行一次性设置 (安装该工具并下载浏览器二进制文件)。之后,只是 自然地问:

"Fetch the docs at https://example.com/api"
"Find all mentions of 'authentication' on that page"
"Get me the installation instructions from their homepage"

克劳德桌面(MCP服务器)

如果 /s-fetch skill已经安装了该工具,请跳到下面的配置。

否则,请先安装:

uv tool install git+https://github.com/cyberchitta/scrapling-fetch-mcp
uvx --from git+https://github.com/cyberchitta/scrapling-fetch-mcp scrapling install
备注:浏览器安装下载数百MB,必须在首次使用前完成。如果服务器最初超时,请等待几分钟,然后重试。

将此添加到您的Claude Desktop MCP设置中并重新启动:

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "scrapling-fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["scrapling-fetch-mcp"]
    }
  }
}

运作原理

克劳德自动使用的两个工具:

  • 页面抓取 --检索具有分页支持的完整页面
  • 模式提取 --查找与正则表达式匹配的内容

三个保护级别,自动升级:

  • 基本的 --快速(1-2s),适用于大多数网站
  • 隐秘 --中等(3-8s),无头铬
  • 最大隐身 --彻底(10s+),完整的浏览器指纹

局限性

  • 仅文本内容(文档、文章、参考文献)
  • 不适用于大容量抓取或需要身份验证的网站
  • 性能因站点复杂性和保护级别而异

许可证

Apache 2.0

工具与能力

工具数量

2

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI助手Python本地部署网页抓取反自动化绕过内容提取文档获取

支持客户端

Claude DesktopClaude

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 2 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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

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 Desktop 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
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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

Scrapling Fetch MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx --from git+https://github.com/cyberchitta/scrapling-fetch-mcp scrapling install,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。

Scrapling Fetch 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。

Scrapling Fetch 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。

Scrapling Fetch 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。

Scrapling Fetch MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、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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