LLMがHTTPリクエストを実行し、ウェブコンテンツを取得し、Markdownに変換するためのMCPサーバー。カスタムヘッダー、ユーザーエージェント、すべての主要なHTTPメソッドをサポートし、柔軟なコンテンツ取得を容易にします。
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作成者：
Apr 08 2025
フィーチャー
Web Content Retrieval MCPとは？
このMCP (Multi-Channel Protocol) サーバーは、LLM（大型言語モデル）がさまざまなHTTPメソッドを介してウェブコンテンツを取得、処理、分析できるようにします。ウェブページをMarkdownに変換し、不必要なタグをフィルタリングし、正確なコンテンツアクセスのためにリクエストヘッダーとユーザーエージェントをカスタマイズできます。GET、POST、PUT、DELETE、PATCHメソッドに完全対応し、完全なHTTPレスポンスヘッダーにアクセスでき、原文HTMLまたはクリーンアップされたコンテンツのオプションがあります。自動ウェブコンテンツ抽出、データ収集、コンテンツ分析を必要とするアプリケーションでのシームレスな統合のために設計され、LLMの能力を強化し、構造化されカスタマイズ可能なHTTPリクエスト機能を提供します。
誰がWeb Content Retrieval MCPを使うの？
- 開発者
- データアナリスト
- コンテンツスクレイパー
- AI/MLエンジニア
- ウェブコンテンツマネージャー
Web Content Retrieval MCPの使い方は？
- ステップ1：GitHubからリポジトリをクローンします
- ステップ2：pipを使って依存関係をインストールします
- ステップ3：設定でMCPサーバーを構成します
- ステップ4：PythonでMCPサーバーを起動します
- ステップ5：HTTPメソッド（fetch、get、post、put、delete）を使用してウェブコンテンツを取得または送信します
Web Content Retrieval MCPの主な特長・利点
コア機能
- HTMLまたはMarkdown出力でウェブコンテンツを取得
- HTTP GETリクエストを実行
- HTTP POSTリクエストを実行
- HTTP PUTリクエストを実行
- HTTP DELETEリクエストを実行
- リクエストヘッダーをカスタマイズ
- ユーザーエージェント戦略を設定
- HTTPレスポンスヘッダーへのアクセス
利点
- ヘッダーがリクエストの精度を向上させる
- 自動化やAI統合に最適
Web Content Retrieval MCPの主な使用ケース・アプリケーション
- 研究のための自動ウェブスクレイピング
- データ分析のためのコンテンツ抽出
- ウェブページの監視と更新
- カスタムコンテンツアグリゲーターの構築
- AIモデルのトレーニングデータ収集
Web Content Retrieval MCPのFAQs
開発者
- coucya
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