关于 MCP Website Downloader
MCP Website Downloader 是一个用于下载文档网站并整理为 RAG 索引素材的 MCP 服务,面向需要本地保存网站内容的使用者。它可下载页面及相关资源,并生成索引文件;README 提到链接导航维护尚不完善。
主要功能
- 01下载文档网站页面
- 02下载 CSS、JS 与图片资源
- 03按域名和目录整理文件
- 04生成 RAG 索引文件
- 05提供单一下载工具接口
适用场景
- 01将文档网站保存到本地资料库
- 02为 RAG 流程准备网站文件
- 03归档页面及其静态资源
MCP 相关
该 MCP 服务向 MCP 客户端提供网站下载工具,可按 URL 下载页面和资源,并将结果保存在指定资料库目录。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
MCP 网站下载器
用于下载文档网站并为 RAG 索引做准备的简单 MCP 服务。
功能
- 下载完整的文档网站,嗯,至少是大块内容。
- 保留链接结构和导航,才怪。哈哈。
- 下载并整理资源(CSS、JS、图像),但并不太适合 AI,可能还需要进行某种解析或向量化,然后存入数据库之类的东西。
- 为 RAG 系统创建整洁的索引,目前似乎会在每个文件夹中创建一个索引,我甚至都没看过。
- 简单的单一用途 MCP 接口,没错。
安装
Fork 并下载,然后进入该仓库目录。
uv venv
./venv/Scripts/activate
pip install -e .
将以下内容放入你自己的 claude_desktop_config.json,并使用自己的路径:
"mcp-windows-website-downloader": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"F:/GithubRepos/mcp-windows-website-downloader",
"run",
"mcp-windows-website-downloader",
"--library",
"F:/GithubRepos/mcp-windows-website-downloader/website_library"
]
},

其他无需在意、可能是幻觉的用法,哈哈:
- 启动服务:
python -m mcp_windows_website_downloader.server --library docs_library
- 通过 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端使用:
result = await server.call_tool("download", {
"url": "https://docs.example.com"
})
输出结构
docs_library/
domain_name/
index.html
about.html
docs/
getting-started.html
...
assets/
css/
js/
images/
fonts/
rag_index.json
开发
该服务遵循标准 MCP 架构:
src/
mcp_windows_website_downloader/
__init__.py
server.py # MCP server implementation
core.py # Core downloader functionality
utils.py # Helper utilities
组件
server.py:负责处理工具注册和请求的 MCP 服务主实现core.py:网站下载核心功能,包含适当的资源处理utils.py:用于文件处理和 URL 处理的辅助工具
设计原则
-
单一职责
- 每个模块都有一个明确的用途
- 服务负责处理 MCP 接口
- 核心模块负责下载
- 工具模块负责常见操作
-
结构清晰
- 保留原始网站结构
- 按类型整理资源
- 为 RAG 系统创建清晰的索引
-
稳健运行
- 适当的错误处理
- 合理的深度限制
- 资源下载验证
- 整洁的 URL/路径处理
RAG 索引
rag_index.json 文件包含:
{
"url": "https://docs.example.com",
"domain": "docs.example.com",
"pages": 42,
"path": "/path/to/site"
}
贡献
- Fork 仓库
- 创建功能分支
- 进行更改
- 提交拉取请求
许可证
MIT License - 参见 LICENSE 文件
错误处理
该服务会处理常见问题:
- 无效的 URL
- 网络错误
- 资源下载失败
- 格式错误的 HTML
- 递归过深
- 文件系统错误
错误响应遵循以下格式:
{
"status": "error",
"error": "Detailed error message"
}
成功响应:
{
"status": "success",
"path": "/path/to/downloaded/site",
"pages": 42
}
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
