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MCP Server · 浏览器工具

Website Scraper MCP Server Prod

一个基于MCP协议的网站内容提取服务,能够从网页中提取可读文本和元数据,支持AI代理和大型语言模型集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
浏览器自动化内容提取Python文本提取Docker支持

快速开始

作者 / 组织
Traia-IO
提供方
Traia-IO
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

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Website Scraper MCP Server Prod 属于浏览器工具类 MCP Server,公开资料标注 3 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

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

uv run python -m server

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

网站抓取器MCP服务器

这是一个MCP(模型上下文协议)服务器,提供对网站抓取器API的访问。它使AI代理和LLM能够通过标准化工具从网站中提取干净的文本内容。

特性

  • 🔧 MCP协议:基于模型上下文协议构建,实现无缝的人工智能集成
  • 🌐 网页内容提取:从HTML页面中提取可读文本和元数据
  • 🐳 Docker支持:使用Docker和Docker Compose轻松部署
  • ⚡ 异步操作:内置FastMCP,实现高效异步处理

API文档

  • 网站爬虫网站: https://pypi.org/project/beautifulsoup4/
  • API文档: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

可用工具

此服务器提供以下工具:

  • scrape_website:从任何网站URL中提取干净的文本内容
  • scrape_website_custom_headers:使用自定义User-Agent和Referer标头抓取网站
  • get_scraper_info:获取有关刮板机服务能力的信息

安装

使用Docker(推荐)

  1. 克隆此存储库:
   git clone https://github.com/Traia-IO/website-scraper-mcp-server.git
   cd website-scraper-mcp-server
  1. 使用Docker运行:
   ./run_local_docker.sh

使用Docker Compose

  1. 创建一个 .env 使用您的配置文件:
   PORT=8000
  1. 启动服务器:
   docker-compose up

手动安装

  1. 使用安装依赖项 uv:
   uv pip install -e .
  1. 运行服务器:
   uv run python -m server

用法

健康检查

测试服务器是否正在运行:

python mcp_health_check.py

使用CrewAI

from traia_iatp.mcp.traia_mcp_adapter import create_mcp_adapter

# Connect to the MCP server
with create_mcp_adapter(
    url="http://localhost:8000/mcp/"
) as tools:
    # Use the tools
    for tool in tools:
        print(f"Available tool: {tool.name}")

    # Basic website scraping
    result = await tools.scrape_website(website_url="https://example.com")
    print(f"Title: {result['title']}")
    print(f"Content: {result['content'][:200]}...")

    # Scraping with custom headers
    result = await tools.scrape_website_custom_headers(
        website_url="https://example.com",
        user_agent="Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 14_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15",
        referer="https://www.google.com/"
    )
    print(f"Custom headers result: {result['title']}")

    # Get service information
    info = await tools.get_scraper_info()
    print(f"Service: {info['service_name']}")
    print(f"Features: {info['features']}")

发展

测试服务器

  1. 在本地启动服务器
  2. 运行健康检查: python mcp_health_check.py
  3. 使用CrewAI适配器测试单个工具

添加新工具

要添加新工具,请编辑 server.py 以及:

  1. 为网站抓取器端点创建API客户端函数
  2. 添加 @mcp.tool() 装饰功能
  3. 使用新工具更新此README
  4. 更新 deployment_params.json 工具名称位于功能数组中

部署

部署配置

这 deployment_params.json 文件包含此MCP服务器的部署配置:

{
  "github_url": "https://github.com/Traia-IO/website-scraper-mcp-server",
  "mcp_server": {
    "name": "website-scraper-mcp",
    "description": "Web scraping service for extracting clean text content from websites. provides tools for basic scraping, custom headers support, and content metadata extraction. useful for gathering information from web pages for analysis or data collection.",
    "server_type": "streamable-http",
    "requires_api_key": false,
    "payment_protocol": "402",
    "capabilities": [
      "scrape_website",
      "scrape_website_custom_headers",
      "get_scraper_info"
    ]
  },
  "deployment_method": "cloud_run",
  "gcp_project_id": "traia-mcp-servers",
  "gcp_region": "us-central1",
  "tags": ["website scraper", "web scraping", "content extraction", "text extraction", "api", "mcp", "d402", "payment-protocol", "http-402"],
  "ref": "main"
}

重要:始终更新 capabilities 添加或删除工具时使用数组!

谷歌云运行

此服务器旨在部署在Google Cloud Run上。部署将:

  1. 从Dockerfile构建一个容器
  2. 使用指定配置部署到Cloud Run
  3. 暴露 /mcp 客户端连接的端点

环境变量

  • PORT:服务器端口(默认值:8000)
  • STAGE:环境阶段(默认:MAINNET,选项:MAINNET、TESTNET)
  • LOG_LEVEL:日志记录级别(默认值:INFO)
  • SERVER_ADDRESS:付款地址(IATP钱包合约)
  • MCP_OPERATOR_PRIVATE_KEY:支付协议的操作员签名密钥
  • MCP_OPERATOR_ADDRESS:结算验证操作员公共地址
  • D402_TESTING_MODE:跳过测试主持人(默认值:false)
  • D402_FACILITATOR_URL:支付服务商URL(如果启用了测试模式,则可选)
  • D402_FACILITATOR_API_KEY:主持人API密钥(可选)
  • DEFAULT_SETTLEMENT_TOKEN:默认结算令牌地址
  • DEFAULT_SETTLEMENT_NETWORK:默认结算网络
  • NETWORK:区块链网络(默认:sepolia)

故障排除

  1. 服务器未启动:使用以下命令检查Docker日志 docker logs
  2. 连接错误:确保服务器在预期端口上运行
  3. 工具错误:检查服务器日志以获取详细的错误消息

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 实施新工具或改进
  4. 更新README和deployment_params.json
  5. 提交拉取请求

许可证

MIT许可证

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

网页抓取Python本地部署内容提取文本提取AI集成Docker支持

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 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。
  • 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。
  • 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

Website Scraper MCP Server Prod 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python -m server,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。

Website Scraper MCP Server Prod 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。

Website Scraper MCP Server Prod 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。

Website Scraper MCP Server Prod 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。

Website Scraper MCP Server Prod 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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