【亲测免费】 Fetcher MCP:自动化网页内容抓取的利器
2026-01-30 04:06:29作者:舒璇辛Bertina
项目介绍
Fetcher MCP 是一款基于 Playwright 头部浏览器技术的 MCP 服务器,能够高效地抓取网页内容。它不仅支持执行 JavaScript,使得抓取动态网页和现代Web应用成为可能,还具备智能内容提取、灵活输出格式、并行处理等多重优势。
项目技术分析
Fetcher MCP 采用 Playwright 头部浏览器作为其核心技术,Playwright 是一个自动化工具,可以控制浏览器的行为,执行 JavaScript 代码,支持所有现代浏览器环境。Fetcher MCP 利用 Playwright 的这些特性,实现对动态网页内容的准确抓取。
项目的主要技术特点如下:
- JavaScript 支持:通过 Playwright 执行网页中的 JavaScript 代码,处理动态加载的内容。
- 智能内容提取:内置 Readability 算法,自动识别并提取网页的主要内容。
- 灵活的输出格式:支持 HTML 和 Markdown 格式输出,便于后续应用集成。
- 并行处理:
fetch_urls工具可以实现多 URL 的并发抓取,提升批量操作效率。
项目及技术应用场景
Fetcher MCP 适用于多种场景,包括但不限于:
- 内容聚合:自动抓取多个网站的内容,用于新闻聚合或内容整合平台。
- 数据分析:收集网页上的数据,进行市场分析、竞争情报分析等。
- 自动化测试:在自动化测试中,使用 Fetcher MCP 检查网页内容的正确性。
- 教育研究:学术研究中,快速获取大量网页内容,用于文本挖掘和语义分析。
项目特点
Fetcher MCP 的特点体现在以下几个方面:
- 资源优化:自动阻塞不必要的资源,如图片、样式表、字体等,减少带宽使用,提升性能。
- 错误处理:强大的错误处理和日志记录功能,确保即使在处理有问题的网页时也能稳定运行。
- 参数配置:提供丰富的配置选项,如超时时间、内容提取方式、输出格式等,满足不同使用需求。
快速开始
Fetcher MCP 的使用非常简单,可以通过以下命令直接运行:
npx -y fetcher-mcp
如果需要调试,可以添加 --debug 选项,以显示浏览器窗口:
npx -y fetcher-mcp --debug
配置 MCP 服务器
在 Claude Desktop 中配置 Fetcher MCP 服务器,路径如下:
- MacOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
配置示例:
{
"mcpServers": {
"fetcher": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "fetcher-mcp"]
}
}
}
功能亮点
- fetch_url:从指定 URL 获取网页内容,支持智能内容提取和转换至 Markdown 格式。
- fetch_urls:并行从多个 URL 获取网页内容,提升性能,并返回合并后的结果。
使用技巧
Fetcher MCP 还提供了一些特殊场景下的使用技巧,例如处理反爬虫机制、调整内容抓取策略、调试和身份验证等。
开发与调试
开发人员可以通过以下命令安装依赖、安装 Playwright 浏览器、构建服务器以及进行调试。
npm install
npm run install-browser
npm run build
npm run inspector
如果需要可视化调试,可以使用以下命令:
node build/index.js --debug
结语
Fetcher MCP 是一款功能强大的网页内容抓取工具,它利用 Playwright 的先进技术,为用户提供了一个稳定、高效、灵活的解决方案。无论是内容聚合、数据分析还是自动化测试,Fetcher MCP 都能为您提供优质的服务。立即开始使用 Fetcher MCP,体验自动化网页内容抓取的便利吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178