FetchV2

FetchV2 MCP サーバー

FetchV2 は、ウェブページを取得して整形された Markdown を返す Model Context Protocol（MCP）サーバーです。 Trafilatura を使用して、ナビゲーション、広告、フッターなどのページ要素を取り除きます。

できること

ツール	用途
fetch	ウェブページを 1 件取得し、主要なコンテンツを抽出します
fetch_batch	1 回のリクエストで最大 10 件のウェブページを取得します
discover_links	ウェブページ上のリンクを検索し、絞り込みます
fetch_llms_txt	llms.txt のインデックスを読み取り、必要に応じてリンク先のページを取得します

FetchV2 は、生の HTML を返したり、リンクやテーブルを保持したり、長いコンテンツをページ分割したりできます。 fetch ツールは、デフォルトで robots.txt を確認します。

クイックスタート

要件

1. uv をインストールします。
2. Python 3.11 以降をインストールします。

uv python install 3.11

Cursor または VS Code にインストールする

Cursor	VS Code
MCP サーバーをインストール	VS Code にインストール

別の MCP クライアントを設定する

次のサーバー定義を MCP クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "fetchv2": {
      "command": "uvx",
      "args": ["fetchv2-mcp-server@latest"]
    }
  }
}

一般的な設定ファイルの場所：

• macOS の Claude Desktop：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows の Claude Desktop：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Windsurf：~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
• Kiro：プロジェクト内の .kiro/settings/mcp.json

Python 環境にインストールする

パッケージを直接インストールする場合は、次のコマンドのいずれかを使用します。

uv add fetchv2-mcp-server

pip install fetchv2-mcp-server

試してみる

次のようなタスクを MCP クライアントに依頼します。

• 「<URL> からドキュメントを取得してください。」
• 「<docs URL> にある、tutorial を含むリンクを探してください。」
• 「次のページを読み、それぞれの違いを要約してください：[url1, url2, url3]。」

一般的なドキュメントのワークフロー

まず、関連するページを探します。

discover_links(url="https://docs.example.com/", filter_pattern="/guide/")

次に、選択したページを 1 回のリクエストで取得します。

fetch_batch(
    urls=[
        "https://docs.example.com/guide/intro",
        "https://docs.example.com/guide/setup",
    ]
)

ツールのリファレンス

fetch

ウェブページを 1 件取得し、主要なコンテンツを Markdown として抽出します。

fetch(
    url: str,
    max_length: int = 5000,
    start_index: int = 0,
    get_raw_html: bool = False,
    include_metadata: bool = True,
    include_tables: bool = True,
    include_links: bool = False,
    bypass_robots_txt: bool = False,
) -> str

パラメーター	型	デフォルト	説明
url	str	必須	ウェブページの URL
max_length	int	5000	返す最大文字数
start_index	int	0	ページ分割に使用する文字オフセット
get_raw_html	bool	False	抽出せずに生の HTML を返します
include_metadata	bool	True	タイトル、著者、日付を含めます
include_tables	bool	True	Markdown 内のテーブルを保持します
include_links	bool	False	Markdown 内のリンクを保持します
bypass_robots_txt	bool	False	ユーザーが依頼した取得で robots.txt の確認を省略します

応答が途中で切れている場合は、次の呼び出しで返された start_index の値を使用します。

fetch_batch

最大10件のウェブページを取得し、結果をまとめます。

fetch_batch(
    urls: list[str],
    max_length_per_url: int = 2000,
    get_raw_html: bool = False,
) -> str

パラメーター	型	デフォルト	説明
urls	list[str]	必須	取得するウェブページのURL
max_length_per_url	int	2000	各URLについて返す最大文字数
get_raw_html	bool	False	抽出処理を行わず、生のHTMLを返します

このツールは失敗したURLを結果に報告し、ほかのURLの処理を続けます。 robots.txt は確認しません。

discover_links

ウェブページ上のリンクを検索し、必要に応じて正規表現で絞り込みます。

discover_links(url: str, filter_pattern: str = "") -> str

パラメーター	型	デフォルト	説明
url	str	必須	スキャンするウェブページのURL
filter_pattern	str	""	リンクの絞り込みに使う正規表現

このツールは相対リンクを解決し、最大100件のURLを返します。

fetch_llms_txt

llms.txt ファイルを読み込み、ドキュメントへのリンクを一覧表示します。

fetch_llms_txt(
    url: str,
    include_content: bool = False,
    max_length_per_url: int = 2000,
) -> str

パラメーター	型	デフォルト	説明
url	str	必須	llms.txt ファイルのURL
include_content	bool	False	リンク先ページのコンテンツをすべて取得します
max_length_per_url	int	2000	リンク先の各ページについて返す最大文字数

デフォルトでは、このツールは llms.txt のインデックスのみを取得します。 include_content=True を設定すると、リンク先ページをすべて取得します。 このオプションを指定すると、大きなレスポンスが返る場合があります。

このツールは、/docs/guide.md などの相対URLを llms.txt のURLを基準に解決します。

プロンプト

• fetch_manual は、URLを1つ取得して要約するリクエストを作成します。
• research_topic は、任意のURLを指定してトピックを調査するリクエストを作成します。

開発

リポジトリをクローンし、開発用の依存関係をインストールします。

git clone https://github.com/praveenc/fetchv2-mcp-server.git
cd fetchv2-mcp-server
uv sync --dev

テストを実行します。

uv run pytest

MCP Inspector でサーバーを実行します。

uv run mcp dev src/fetchv2_mcp_server/server.py

リントと型チェックを実行します。

uv run ruff check .
uv run pyright

コントリビューション

変更を提出する前に、CONTRIBUTING.md をお読みください。

サポート

問題の報告や機能のリクエストには、GitHub issue tracker をご利用ください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License を採用しています。 詳細については、LICENSE をご覧ください。