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J
Jina_fetch

Jina_fetch

ローカル
github.com/RoadMillionブラウザ自動化083 週間前に更新

Jina_fetch について

Jina_fetchは、Jina AI APIを使ってURLをLLM向けのテキストに変換するMCPサーバーです。MCPクライアント向けに、URLを読み取る単一のツールを提供します。

主な機能

  1. 01URLをLLM向けテキストに変換
  2. 02Jina AI API経由でURLを読み取り
  3. 03処理済みのページ内容を返却

活用シーン

  1. 01LLM処理用のウェブページ準備
  2. 02URLから読みやすいページ内容を取得

MCP 対応

MCPクライアントに`reader`ツールを公開します。URLを受け取り、処理した内容を返します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"jina-reader-roadmillion": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-jina-reader@latest"
]
}
}
}
起動コマンドuvx mcp-jina-reader@latest

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypimcp-jina-reader@latest

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

mcp-jina-reader MCP サーバー

Jina AI の API を使用して URL を LLM に適した入力に変換する標準的な MCP サーバーです。

ツール

このサーバーは、次の 1 つのツールを実装しています。

  • reader:Jina URL reader を使用して URL を処理し、LLM に適した出力を返します
    • 必須の文字列パラメーターとして「url」が必要です
    • 処理済みの URL コンテンツを返します

クイックスタート

インストール
Claude Desktop

MacOS の場合:~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

開発版/未公開サーバーの設定 ``` "mcpServers": { "mcp-jina-reader": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "your-dir", "run", "mcp-jina-reader" ] } } ```
公開済みサーバーの設定 ``` "mcpServers": { "mcp-jina-reader": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-jina-reader" ] } } ```

開発

ビルドと公開

パッケージを配布できるようにするには:

  1. 依存関係を同期し、ロックファイルを更新します:
uv sync
  1. パッケージの配布物をビルドします:
uv build

これにより、dist/ ディレクトリにソース配布物とホイール配布物が作成されます。

  1. PyPI に公開します:
uv publish

注:環境変数またはコマンドフラグで PyPI の認証情報を設定する必要があります:

  • トークン:--token または UV_PUBLISH_TOKEN
  • またはユーザー名/パスワード:--username/UV_PUBLISH_USERNAME および --password/UV_PUBLISH_PASSWORD
デバッグ

MCP サーバーは stdio 経由で実行されるため、デバッグは難しい場合があります。最適なデバッグ体験のために、MCP Inspector の使用を強くおすすめします。

次のコマンドを使って、npm 経由で MCP Inspector を起動できます:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory yourdir run mcp-jina-reader

起動すると、Inspector に URL が表示されます。この URL にブラウザーからアクセスして、デバッグを開始できます。

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。