Fetch Server

Fetch Server позволяет LLM получать и обрабатывать контент с веб-страниц, автоматически конвертируя HTML в Markdown для удобного чтения. Поддерживает постраничное чтение длинных документов.

• Получение контента с веб-страниц
• Автоматическая конвертация HTML в Markdown
• Постраничное чтение длинных документов
• Настраиваемый User-Agent
• Поддержка прокси
• Соблюдение robots.txt

uvx mcp-server-fetch

pip install mcp-server-fetch
python -m mcp_server_fetch

docker run -i --rm mcp/fetch

Получает URL и извлекает содержимое в формате Markdown.

Пример использования:

{
  "name": "fetch",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/article",
    "max_length": 10000
  }
}

Сервер автоматически обрезает ответ до max_length. Используйте start_index для чтения продолжения:

1. Первый запрос: {"url": "...", "start_index": 0}
2. Если контент обрезан, следующий запрос: {"url": "...", "start_index": 5000}
3. Продолжайте до получения всей нужной информации

Prompt для получения URL и извлечения содержимого в Markdown.

По умолчанию сервер соблюдает robots.txt для автономных запросов (через tool), но игнорирует для пользовательских (через prompt).

Отключение:

uvx mcp-server-fetch --ignore-robots-txt

Сервер использует разные User-Agent в зависимости от источника запроса:

Автономный запрос (tool):

ModelContextProtocol/1.0 (Autonomous; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

Пользовательский запрос (prompt):

ModelContextProtocol/1.0 (User-Specified; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

Настройка:

uvx mcp-server-fetch --user-agent="CustomBot/1.0"

uvx mcp-server-fetch --proxy-url=http://proxy.example.com:8080

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"]
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      }
    }
  }
}

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "docker",
        "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
      }
    }
  }
}

При проблемах с таймаутами на Windows установите переменную PYTHONIOENCODING:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

Используйте MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch

Или при разработке:

cd path/to/servers/src/fetch
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-fetch

{
  "name": "fetch",
  "arguments": {
    "url": "https://docs.anthropic.com/en/docs/overview",
    "max_length": 8000
  }
}

{
  "name": "fetch",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/page",
    "raw": true
  }
}

// Первый запрос
{
  "name": "fetch",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/long-article",
    "max_length": 5000,
    "start_index": 0
  }
}

// Продолжение
{
  "name": "fetch",
  "arguments": {
    "url": "https://example.com/long-article",
    "max_length": 5000,
    "start_index": 5000
  }
}

• Исходный код на GitHub
• PyPI пакет