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Skrape MCP Server

Skrape MCP Server

本地服务
github.com/skrapeai浏览器自动化1265 周前更新

关于 Skrape MCP Server

Skrape MCP Server 将网页转换为适合 LLM 阅读的结构化 Markdown,面向 Claude Desktop 等 MCP 客户端。它可清理页面内容,并支持 JavaScript 渲染和 JSON 响应。

主要功能

  1. 01将网页转换为 Markdown
  2. 02移除广告与导航等内容
  3. 03渲染动态 JavaScript 页面
  4. 04可选返回 JSON 格式

适用场景

  1. 01为 LLM 整理网页内容
  2. 02抓取由 JavaScript 渲染的页面

MCP 相关

提供 `get_markdown` 工具,供 MCP 客户端提交 URL 并获取整理后的 Markdown 或 JSON。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"skrape": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@smithery/cli

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

Skrape MCP 服务

smithery badge

使用 skrape.ai 将网页转换为整洁、适合大模型处理的 Markdown。MCP 服务可与 Claude Desktop 和其他兼容 MCP 的应用无缝集成。

主要功能

  • 整洁的输出:移除广告、导航和无关内容
  • JavaScript 支持:处理动态内容渲染
  • 针对大模型优化:结构化 Markdown,非常适合 AI 使用
  • 格式一致:无论来源是什么,结构都保持统一

功能

工具
  • get_markdown - 将任意网页转换为适合大模型处理的 Markdown
    • 接受任意输入 URL 和可选参数
    • 返回整洁、结构化且针对大模型处理优化的 Markdown
    • 支持对动态内容进行 JavaScript 渲染
    • 可选 JSON 响应格式,适用于高级集成

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Skrape MCP Server:

npx -y @smithery/cli install @skrapeai/skrape-mcp --client claude
手动安装
  1. 从 skrape.ai 获取 API 密钥

  2. 安装依赖项:

npm install
  1. 构建服务:
npm run build
  1. 将服务配置添加到 Claude Desktop:

在 MacOS 上:

nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

在 Windows 上:

notepad %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

添加此配置(将路径和 API 密钥替换为你的值):

{
  "mcpServers": {
    "skrape": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/skrape-mcp/build/index.js"],
      "env": {
        "SKRAPE_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

与大模型搭配使用

以下介绍如何将此服务与 Claude 或其他大模型搭配使用:

  1. 首先,确保已在大模型应用中正确配置该服务
  2. 然后,你可以要求 ALLMI 获取并处理任意网页:
Convert this webpage to markdown: https://example.com

Claude will use the MCP tool like this:
<use_mcp_tool>
<server_name>skrape</server_name>
<tool_name>get_markdown</tool_name>
<arguments>
{
  "url": "https://example.com",
  "options": {
    "renderJs": true
  }
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

生成的 Markdown 将整洁、结构清晰,可直接用于大模型处理。

高级选项

get_markdown 工具接受以下参数:

  • url(必需):要转换的任意网页 URL
  • returnJson(可选):设为 true 可获取完整 JSON 响应,而不仅是 Markdown
  • options(可选):其他抓取选项
    • renderJs:抓取前是否渲染 JavaScript(默认值:true)

包含所有选项的示例:

<use_mcp_tool>
<server_name>skrape</server_name>
<tool_name>get_markdown</tool_name>
<arguments>
{
  "url": "https://example.com",
  "returnJson": true,
  "options": {
    "renderJs": false
  }
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

开发

在开发过程中启用自动重新构建:

npm run watch
调试

由于 MCP 服务通过 stdio 通信,调试可能颇具挑战。我们建议使用 MCP Inspector:

npm run inspector

Inspector 会提供一个 URL,供你在浏览器中访问调试工具。


README 配图

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。