LLM이 HTTP 요청을 수행하고 웹 콘텐츠를 가져와 Markdown으로 변환할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다. 사용자 정의 헤더, 사용자 에이전트 및 모든 주요 HTTP 메서드를 지원하여 유연한 콘텐츠 검색을 용이하게 합니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 08 2025
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Web Content Retrieval MCP란?
이 MCP(다중 채널 프로토콜) 서버는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 HTTP 메서드를 통해 웹 콘텐츠를 가져오고 처리하며 분석할 수 있도록 돕습니다. 웹 페이지를 Markdown으로 변환하고 불필요한 태그를 필터링하며 요청 헤더와 사용자 에이전트를 사용자 정의하여 정확한 콘텐츠 접근을 지원합니다. 주요 HTTP 메서드인 GET, POST, PUT, DELETE 및 PATCH를 완전히 지원하며 모든 HTTP 응답 헤더에 접근할 수 있고 원시 HTML 또는 정리된 콘텐츠 옵션이 제공됩니다. 자동 웹 콘텐츠 추출, 데이터 수집 및 콘텐츠 분석이 필요한 애플리케이션에 원활하게 통합하도록 설계되었으며, 구조적이고 사용자 정의 가능한 HTTP 요청 기능을 제공하여 LLM의 기능을 향상시킵니다.
Web Content Retrieval MCP을 사용할 사람은?
- 개발자
- 데이터 분석가
- 콘텐츠 스크래핑자
- AI/ML 엔지니어
- 웹 콘텐츠 관리자
Web Content Retrieval MCP 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 리포지토리를 클론합니다.
- 2단계: pip를 사용하여 의존성을 설치합니다.
- 3단계: 설정으로 MCP 서버를 구성합니다.
- 4단계: Python으로 MCP 서버를 시작합니다.
- 5단계: HTTP 메서드(fetch, get, post, put, delete)를 사용하여 웹 콘텐츠를 가져오거나 보냅니다.
Web Content Retrieval MCP의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- HTML 또는 Markdown 출력으로 웹 콘텐츠 가져오기
- HTTP GET 요청 실행
- HTTP POST 요청 실행
- HTTP PUT 요청 실행
- HTTP DELETE 요청 실행
- 요청 헤더 사용자 정의
- 사용자 에이전트 전략 설정
- HTTP 응답 헤더에 접근
장점
- 헤더가 요청의 정확성을 향상
- 자동화 및 AI 통합에 이상적
Web Content Retrieval MCP의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 연구를 위한 자동 웹 스크래핑
- 데이터 분석을 위한 콘텐츠 추출
- 웹 페이지 모니터링 및 업데이트
- 맞춤형 콘텐츠 집합기 구축
- AI 모델 학습 데이터 수집
Web Content Retrieval MCP의 자주 묻는 질문
개발자
- coucya
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