关于 Web Browser Mcp Server
Web Browser MCP 服务使 AI 助手能够访问网页并提取内容,基于 BeautifulSoup4 实现,支持使用 CSS 选择器定位所需内容。适合需要从网页中获取结构化信息的用户。
主要功能
- 01使用 CSS 选择器提取指定内容
- 02提取页面标题与链接等元数据
- 03异步处理网页请求
- 04可配置的请求超时时间
适用场景
- 01抓取网页中的特定段落或数据
- 02让 AI 助手读取并理解网页内容
MCP 相关
该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端提供 browse_webpage 工具,用于访问网页并返回提取的内容。
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。
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
✨ 功能特性
🌐 通过简单的 MCP 接口,让 AI 助手能够浏览网页并提取内容。
Web Browser MCP 服务通过消息控制协议(MCP)让 AI 模型能够浏览网站、提取内容并理解网页。它支持使用 CSS 选择器智能提取内容,并具备可靠的错误处理机制。
✨ 核心功能
- 🎯 智能内容提取:通过 CSS 选择器精准定位所需内容
- ⚡ 极速运行:采用异步处理,提供最佳性能
- 📊 丰富的元数据:获取标题、链接和结构化内容
- 🛡️ 稳健可靠:内置错误处理和超时管理
- 🌍 跨平台:可在所有支持 Python 的平台上运行
🚀 快速开始
通过 Smithery 安装
要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Web Browser Server:
npx -y @smithery/cli install web-browser-mcp-server --client claude
手动安装
使用 uv 安装:
uv tool install web-browser-mcp-server
用于开发:
# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/blazickjp/web-browser-mcp-server.git
cd web-browser-mcp-server
# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate
# Install with test dependencies
uv pip install -e ".[test]"
🔌 MCP 集成
将此配置添加到 MCP 客户端配置文件中:
{
"mcpServers": {
"web-browser-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"tool",
"run",
"web-browser-mcp-server"
],
"env": {
"REQUEST_TIMEOUT": "30"
}
}
}
}
用于开发:
{
"mcpServers": {
"web-browser-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/cloned/web-browser-mcp-server",
"run",
"web-browser-mcp-server"
],
"env": {
"REQUEST_TIMEOUT": "30"
}
}
}
}
💡 可用工具
此服务提供了强大的网页浏览工具:
browse_webpage
浏览网页并提取内容,可选使用 CSS 选择器:
# Basic webpage fetch
result = await call_tool("browse_webpage", {
"url": "https://example.com"
})
# Target specific content with CSS selectors
result = await call_tool("browse_webpage", {
"url": "https://example.com",
"selectors": {
"headlines": "h1, h2",
"main_content": "article.content",
"navigation": "nav a"
}
})
⚙️ 配置
通过环境变量进行配置:
| 变量 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
REQUEST_TIMEOUT | 网页请求超时时间(秒) | 30 |
🧪 测试
运行测试套件:
python -m pytest
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证发布。详情请参阅 LICENSE 文件。
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。