Web Content Retrieval MCP
Um servidor MCP que permite que LLMs executem requisições HTTP, busquem conteúdo web e o convertam para Markdown. Suporta cabeçalhos personalizados, User-Agents e todos os principais métodos HTTP, facilitando a recuperação flexível de conteúdo.
Adicionado em:
Criado por:
Apr 08 2025
Web Content Retrieval MCP
Um servidor MCP que permite que LLMs executem requisições HTTP, busquem conteúdo web e o convertam para Markdown. Suporta cabeçalhos personalizados, User-Agents e todos os principais métodos HTTP, facilitando a recuperação flexível de conteúdo.
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Apr 08 2025
coucya
Em Destaque
O que é Web Content Retrieval MCP?
Este servidor MCP (Protocolo Multi-Canal) permite que Modelos de Linguagem Grande (LLMs) busquem, processem e analisem conteúdo web através de vários métodos HTTP. Suporta a conversão de páginas web em Markdown, filtra tags desnecessárias e personaliza cabeçalhos de requisição e User-Agents para um acesso preciso ao conteúdo. Os recursos incluem suporte total para métodos GET, POST, PUT, DELETE e PATCH, acesso a todos os cabeçalhos de resposta HTTP e opções para HTML bruto ou conteúdo limpo. Projetado para uma integração perfeita em aplicativos que exigem extração automática de conteúdo web, coleta de dados e análise de conteúdo, melhora as capacidades dos LLMs ao fornecer funcionalidades estruturadas e personalizáveis de requisições HTTP.
Quem usará Web Content Retrieval MCP?
- Desenvolvedores
- Analistas de Dados
- Raspadores de Conteúdo
- Engenheiros de IA/ML
- Gestores de Conteúdo Web
Como usar Web Content Retrieval MCP?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub
- Passo 2: Instale as dependências usando pip
- Passo 3: Configure o servidor MCP com suas configurações
- Passo 4: Inicie o servidor MCP com Python
- Passo 5: Use métodos HTTP (fetch, get, post, put, delete) para recuperar ou enviar conteúdo web
Características e Benefícios Principais de Web Content Retrieval MCP
Principais recursos
- recuperar conteúdo web com saída HTML ou Markdown
- executar requisição HTTP GET
- executar requisição HTTP POST
- executar requisição HTTP PUT
- executar requisição HTTP DELETE
- customizar cabeçalhos de requisição
- definir estratégias de User-Agent
- acessar cabeçalhos de resposta HTTP
Os benefícios
- cabeçalhos melhoram a precisão das requisições
- Ideal para automação e integração de IA
Principais Casos de Uso & Aplicações de Web Content Retrieval MCP
- Raspagem automática de web para pesquisa
- Extração de conteúdo para análise de dados
- Monitoramento e atualizações de páginas web
- Construção de agregadores de conteúdo personalizados
- Coleta de dados para treinamento de modelos de IA
FAQs sobre Web Content Retrieval MCP
Desenvolvedor
- coucya
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