Web Content Retrieval MCP

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Un servidor MCP que permite a los LLM realizar solicitudes HTTP, obtener contenido web y convertirlo a Markdown. Soporta encabezados personalizados, User-Agents y todos los métodos HTTP clave, facilitando la recuperación flexible de contenido.
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Creado por:
Apr 08 2025
Web Content Retrieval MCP

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Web Content Retrieval MCP
Un servidor MCP que permite a los LLM realizar solicitudes HTTP, obtener contenido web y convertirlo a Markdown. Soporta encabezados personalizados, User-Agents y todos los métodos HTTP clave, facilitando la recuperación flexible de contenido.
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Created by:
Apr 08 2025
coucya
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¿Qué es Web Content Retrieval MCP?

Este servidor MCP (Protocolo Multi-Canal) permite a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) obtener, procesar y analizar contenido web a través de varios métodos HTTP. Soporta la conversión de páginas web a Markdown, filtra etiquetas innecesarias y personaliza encabezados de solicitud y User-Agents para un acceso preciso al contenido. Las características incluyen soporte completo para los métodos GET, POST, PUT, DELETE y PATCH, acceso a todos los encabezados de respuesta HTTP, y opciones para HTML crudo o contenido depurado. Diseñado para una integración fluida en aplicaciones que requieren extracción automática de contenido web, recolección de datos y análisis de contenido, mejora las capacidades de los LLM al proporcionar funcionalidades de solicitud HTTP estructuradas y personalizables.

¿Quién usará Web Content Retrieval MCP?

  • Desarrolladores
  • Analistas de Datos
  • Raspadores de Contenido
  • Ingenieros de IA/ML
  • Gerentes de Contenido Web

¿Cómo usar Web Content Retrieval MCP?

  • Paso 1: Cloné el repositorio desde GitHub
  • Paso 2: Instale las dependencias usando pip
  • Paso 3: Configure el servidor MCP con sus ajustes
  • Paso 4: Inicie el servidor MCP con Python
  • Paso 5: Use métodos HTTP (fetch, get, post, put, delete) para recuperar o enviar contenido web

Características y Beneficios Clave de Web Content Retrieval MCP

Las características principales
  • obtener contenido web con salida HTML o Markdown
  • ejecutar una solicitud HTTP GET
  • ejecutar una solicitud HTTP POST
  • ejecutar una solicitud HTTP PUT
  • ejecutar una solicitud HTTP DELETE
  • personalizar encabezados de solicitud
  • establecer estrategias de User-Agent
  • acceder a encabezados de respuesta HTTP
Los beneficios
  • los encabezados mejoran la precisión de la solicitud
  • Ideal para automatización e integración de IA

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Web Content Retrieval MCP

  • Raspado web automatizado para investigación
  • Extracción de contenido para análisis de datos
  • Monitoreo y actualizaciones de páginas web
  • Construcción de agregadores de contenido personalizados
  • Recolección de datos de entrenamiento para modelos de IA

FAQs sobre Web Content Retrieval MCP

Desarrollador

  • coucya

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