web2mcp

现在，每个 AI Agent（Claude、ChatGPT、Cursor，以及你自己的机器人……）都支持 Model Context Protocol。但大多数网站和应用并不支持。web2mcp 就是连接两者的桥梁：只需几行配置描述 HTTP API，就能立即将其变成任何 Agent 都能调用的 MCP 工具——并免费托管在 Cloudflare 边缘网络上。

 Claude / Cursor / any MCP client
              │  MCP (Streamable HTTP, JSON-RPC)
              ▼
   ┌──────────────────────────┐
   │  web2mcp  (CF Worker)    │  connectors/*.js  or  CONNECTORS_JSON
   └──────────────────────────┘
      │        │        │
   Wikipedia  GitHub  any REST API / web page …

立即试用

公开演示已运行，地址为 **https://web2mcp.cwei59969.workers.dev**（工具列表），MCP 端点地址为：

https://web2mcp.cwei59969.workers.dev/mcp

将其粘贴到任何支持远程 MCP 服务的客户端中，或者：

curl -s https://web2mcp.cwei59969.workers.dev/mcp -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"weather_forecast","arguments":{"latitude":35.68,"longitude":139.69}}}'

演示受免费套餐的速率限制，且已禁用 reader_read。实际使用请部署自己的实例。

为什么选择它

• 配置，而非代码。 连接器就是一个普通对象：基础 URL、路径、查询参数和参数。无需学习 SDK。
• 零运行时依赖。 约 500 行易读的 JavaScript，10 分钟即可完成审计。
• 输出节省 token。 pick 和 fields 可精简庞大的 JSON 响应，只保留模型需要的内容。
• 免费托管。 运行于 Cloudflare Workers 免费套餐，一键部署。
• 默认安全。 请求仅限访问各连接器的主机，参数会进行类型检查，密钥保留在服务端，并可选用 bearer 身份验证。
• 导入 OpenAPI。 使用一条命令，将任意 OpenAPI 3 规范转换为连接器。

内置连接器（无需 API 密钥）

工具	功能
wikipedia_search、wikipedia_summary	搜索 Wikipedia、阅读文章摘要
hackernews_front_page、hackernews_search	Hacker News 故事
geocode_search	地名 → 坐标（Open-Meteo）
weather_forecast	当前天气 + 每日预报（Open-Meteo）
currency_latest	ECB 汇率（Frankfurter）
github_search_repos、github_repo	公开 GitHub 仓库（在 Workers 中设置 GITHUB_TOKEN：共享 IP 会触发 GitHub 的匿名访问限制）
reader_read	任意网页 → 清晰的 Markdown（Jina Reader）
npm_package、npmstats_downloads	npm 软件包信息和每周下载量

一键部署自己的实例

点击上方的 Deploy to Cloudflare。Cloudflare 会将此仓库复制到你的 GitHub 账户，要求提供 AUTH_TOKEN（任意足够长的随机字符串，例如 openssl rand -hex 32），然后进行构建和部署。一分钟后，你的服务就会在 https://web2mcp.<your-subdomain>.workers.dev/mcp 上线；此后，你复制仓库中的每次推送都会触发重新部署。Workers 免费套餐已足够使用。

快速开始

git clone https://github.com/charleswei118/web2mcp && cd web2mcp
npm test                 # unit tests, no install needed (Node 20+)
npm run smoke            # calls every built-in tool against the real APIs
npx wrangler dev         # local server at http://localhost:8787/mcp
npx wrangler deploy      # your own https://web2mcp.<you>.workers.dev/mcp

可选：保护你的端点

npx wrangler secret put AUTH_TOKEN

连接 AI 客户端

Claude Desktop / Cursor / Windsurf（通过 mcp-remote）：

{
  "mcpServers": {
    "web2mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://web2mcp.<you>.workers.dev/mcp",
               "--header", "Authorization: Bearer ${WEB2MCP_TOKEN}"],
      "env": { "WEB2MCP_TOKEN": "your-token" }
    }
  }
}

通过 stdio 在本地运行（无需 Cloudflare 账户；连接器相同）：

{
  "mcpServers": {
    "web2mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:charleswei118/web2mcp"],
      "env": { "ENABLED_CONNECTORS": "wikipedia,hackernews,weather" }
    }
  }
}

也可以使用 Docker：docker build -t web2mcp . && docker run -i --rm web2mcp。环境变量与 Worker 绑定的用法相同（ENABLED_CONNECTORS、CONNECTORS_JSON、MAX_OUTPUT_CHARS、TOOL_MODE=catalog）。

原生支持远程 MCP 服务的客户端（Claude.ai 自定义连接器、ChatGPT 连接器、OpenAI Responses API、Cloudflare AI Playground……）可以直接使用该 URL。使用官方检查器进行测试：

npx @modelcontextprotocol/inspector   # transport: Streamable HTTP, URL: .../mcp

编写连接器

创建 connectors/myapi.js，并将其添加到 connectors/index.js：

export default {
  name: "openlibrary",                       // tool names become openlibrary_<tool>
  description: "Search books on Open Library.",
  baseUrl: "https://openlibrary.org",
  headers: { /* "authorization": "Bearer ${MY_API_KEY}" */ },
  tools: [
    {
      name: "search",
      description: "Search books by title or author.",
      method: "GET",                          // GET | POST | PUT | PATCH | DELETE
      path: "/search.json",                   // "{arg}" in the path is URL-encoded
      query: { q: "{query}", limit: "{limit}" },
      params: {
        query: { type: "string", required: true, description: "Title or author" },
        limit: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 20, default: 5 },
      },
      pick: "docs",                           // dotted path into the JSON response
      fields: ["title", "author=author_name", "year=first_publish_year"],
    },
  ],
};

模板规则：

语法	含义
"{arg}"	工具参数。作为完整值时会保留其类型；缺失的可选参数会被丢弃。
"${SECRET}"	从 Worker 密钥 / 变量中读取 — 永远不会暴露给模型。
"${?SECRET}"	可选密钥：未设置时会丢弃该值。
pick: "a.b.*.c"	选择响应中的一部分（* 会映射数组；单个值会被视为只有一项的列表）。
fields: ["x", "alias=deep.path"]	仅保留这些字段。
limit: 10	截断数组。
response: "xml"	先将 XML/Atom/RSS 响应解析为 JSON，以便 pick / fields 对其生效（属性会变成 @name，命名空间前缀会被去除，重复元素会变成数组）。也可以使用 "json"、"text"（原始正文）或 "auto"（默认值）。

**无代码选项：**将连接器放入 CONNECTORS_JSON 密钥（一个包含相同对象的 JSON 数组），无需修改代码即可启用。使用 ENABLED_CONNECTORS="wikipedia,weather" 仅公开部分连接器。

根据 OpenAPI 规范生成

node scripts/openapi2connector.js https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json petstore --only GET > connectors/petstore.js

目录模式：665 个端点，2 个工具

将每个端点都作为独立工具公开会占用模型的大量上下文。在目录模式下，web2mcp 只公开两个工具：

• search_api — 按关键词查找操作；返回其名称和参数架构
• call_api — 根据操作名称和参数对象运行操作

以下数据是使用 GitHub 完整 REST OpenAPI 规范（仅 GET 操作，通过 scripts/openapi2connector.js 转换）测得的：

模式	tools/list 中的工具数	约占用上下文
默认（每个端点一个工具）	665	~147,000 个 token
目录模式	2	~300 个 token

可通过 /mcp?mode=catalog 为单个请求启用，也可通过变量 TOOL_MODE = "catalog" 为整个部署启用（?mode=tools 可切回）。可在演示环境中试用：https://web2mcp.cwei59969.workers.dev/mcp?mode=catalog。

端点

路径
POST /mcp	MCP Streamable HTTP 端点（JSON 响应，支持批处理）
POST /mcp?mode=catalog	同上，目录模式（search_api + call_api）
GET /	人类可读的工具列表
GET /tools	JSON 格式的工具列表
GET /health	健康检查

支持的 MCP 方法：initialize、ping、tools/list、tools/call，以及空的 resources/list 和 prompts/list。协议版本：2025-06-18、2025-03-26、2024-11-05。

路线图

• 目录模式（search_api + call_api）— v0.2
• 在运行时从 URL 加载 OpenAPI 规范
• 一键“部署到 Cloudflare” — v0.2
• HTML 抓取连接器（通过 HTMLRewriter 使用 CSS 选择器）
• 按工具设置速率限制和 KV 缓存
• 为需要用户账户的连接器添加 OAuth
• 连接器注册表：以 JSON 文件的形式分享连接器
• Durable Objects 上的 Agent-to-agent（A2A）聊天室

非常欢迎提交包含新连接器的 PR — 请参阅 CONTRIBUTING.md。

负责任地使用

仅连接你获准使用的 API 和网站。遵守各服务的条款、robots 规则和速率限制，并将凭证保存在 Worker 密钥中。

许可证

MIT

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