Defuddle Fetch について
Defuddle Fetchは、Webページを取得して読みやすく整えるMCPサーバーです。LLMを使うワークフロー向けに、Markdownまたは生HTML、ページ分割、ページメタデータの抽出を提供します。
主な機能
- 01Defuddleによるページ整理
- 02Markdownまたは生HTMLで出力
- 03ページ分割でのコンテンツ取得
- 04タイトルと著者情報の抽出
- 05公開日と語数の抽出
活用シーン
- 01LLM向けに読みやすい記事を取得
- 02長いページを分割して読む
- 03コンテンツとページ情報を確認
MCP 対応
MCPクライアントに`fetch`ツールを提供します。URLを取得し、整理したページ内容とメタデータを返します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
defuddle-fetch-mcp-server
Defuddle ライブラリを使用して、ウェブコンテンツの取得機能を提供する Model Context Protocol サーバーです。このサーバーを使うと、LLM がウェブページのコンテンツを取得して処理できます。HTML を自動的に整理し、読みやすい Markdown に変換します。
Readability を使用する デフォルトの fetch MCP サーバーの置き換えとして、そのまま導入できます。多くの最新のウェブページで、通常はこちらのほうが優れた結果を提供します。
比較
(このイシューを使用)
| デフォルトの Fetch MCP | Defuddle Fetch MCP |
|---|---|
| https://github.com/kepano/defuddle/issues/61 の内容: MCP プロトコルは、AI モデルにツールへのアクセスを提供するための標準です。 AI モデルがウェブサイトからコンテンツを取得できるようにする、デフォルトの fetch MCP サーバーがあります。これは Readability.js を使用していますが、特に GitHub の閲覧では少し物足りません(私はよくその用途で使おうとしています)。GitHub MCP があるのはありがたいですが、ここではより汎用的なウェブ閲覧ソリューションがあると特に便利そうです。 Defuddle は Readability.js よりもページをきれいに処理できるようです。また、特定のサイトに適切に対応するカスタム抽出器を使うという仕組みも素晴らしいと思います。 誰かが Defuddle ベースの fetch MCP サーバーを作ってくれたらいいですね。デフォルトの fetch MCP に十分うんざりしたら、後で自分で作るかもしれません 😄 | # アイデア:Defuddle ベースの fetch MCP サーバー · Issue #61 · kepano/defuddle URL:https://github.com/kepano/defuddle/issues/61 オープン #61 [](https://github.com/domdomegg)## 説明 MCP プロトコルは、AI モデルにツールへのアクセスを提供するための標準です。 AI モデルがウェブサイトからコンテンツを取得できるようにする、デフォルトの fetch MCP サーバーがあります。これは Readability.js を使用していますが、特に GitHub の閲覧では少し物足りません(私はよくその用途で使おうとしています)。GitHub MCP があるのはありがたいですが、ここではより汎用的なウェブ閲覧ソリューションがあると特に便利そうです。 Defuddle は Readability.js よりもページをきれいに処理できるようです。また、特定のサイトに適切に対応するカスタム抽出器を使うという仕組みも素晴らしいと思います。 誰かが Defuddle ベースの fetch MCP サーバーを作ってくれたらいいですね。デフォルトの fetch MCP に十分うんざりしたら、後で自分で作るかもしれません 😄 |
機能
- コンテンツ抽出の改善:Defuddle を使用してウェブページの不要な要素を取り除き、ページタイトルや重要なメタデータを保持しながら、主要なコンテンツを抽出します
- 柔軟な出力:Markdown と生の HTML の両方の出力に対応します
- 分割読み込み:
start_indexとmax_lengthパラメーターを使用したページネーションに対応します - 豊富なメタデータ:タイトル、著者、公開日、単語数などを抽出します
インストール
install-mcp の手順に従ってください。MCP クライアント(Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Cline、VS Code など)に適した設定が生成されます。
コンポーネント
ツール
- fetch
- インターネット上の URL を取得し、Defuddle を使って内容をクリーンな Markdown テキストとして抽出します
- 入力パラメーター:
url(文字列、必須):取得する URLmax_length(数値、任意):返す最大文字数。デフォルトは 5000 です。start_index(数値、任意):この文字インデックスから内容を開始します。デフォルトは 0 です。raw(ブール値、任意):Markdown に変換せず、生の内容を取得します。デフォルトは false です。
- タイトル、著者、公開日、単語数、ドメイン、処理時間などのメタデータを含む、クリーンアップされた内容を返します
コントリビューション
GitHub へのプルリクエストを歓迎します!始めるには、次の手順に従ってください。
- Git と Node.js をインストールします
- リポジトリをクローンします
npm installで依存関係をインストールしますnpm run testを実行してテストを実行しますnpm run buildでビルドします
Claude Desktop に追加するには、npm run build を実行してから、次の設定を claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"defuddle-fetch": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/clone/defuddle-fetch-mcp-server/dist/index.js"
]
}
}
}
リリース
バージョンにはセマンティック バージョニング仕様を使用します。
リリースするには:
npm version <major | minor | patch>を使用してバージョンを更新しますgit push --follow-tagsを実行してタグとともにプッシュします- GitHub Actions が NPM レジストリに公開するまで待ちます。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。