Каталог MCP
kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP

kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP

Name: kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP
Availability: InStock
Author: kimdonghwi94

MCP сервер для интеллектуального анализа веб-страниц: умеет извлекать ключевой контент в чистый markdown и отвечать на вопросы по содержимому сайта с помощью GPT. Помогает разработчикам получать су...

Github Сайт сервера

README

Инструменты и схема сервера

Версии

Установить сервер

🔍 Web Analyzer MCP

A powerful MCP (Model Context Protocol) server for intelligent web content analysis and summarization. Built with FastMCP, this server provides smart web scraping, content extraction, and AI-powered question-answering capabilities.

✨ Features

🎯 Core Tools

url_to_markdown - Extract and summarize key web page content
- Analyzes content importance using custom algorithms
- Removes ads, navigation, and irrelevant content
- Keeps only essential information (tables, images, key text)
- Outputs structured markdown optimized for analysis
web_content_qna - AI-powered Q&A about web content
- Extracts relevant content sections from web pages
- Uses intelligent chunking and relevance matching
- Answers questions using OpenAI GPT models

🚀 Key Features

Smart Content Ranking: Algorithm-based content importance scoring
Essential Content Only: Removes clutter, keeps what matters
Multi-IDE Support: Works with Claude Desktop, Cursor, VS Code, PyCharm
Flexible Models: Choose from GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, or GPT-5

У этого сервера пока нет списка инструментов.

Выберите клиент, чтобы установить kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

Cursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uv\",\"args\":[\"--directory\",\"/path/to/web-analyzer-mcp\",\"run\",\"mcp-webanalyzer\"],\"env\":{\"OPENAI_API_KEY\":\"your_openai_api_key_here\",\"OPENAI_MODEL\":\"gpt-4\"}}"

Claude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

Claude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc --env OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here --env OPENAI_MODEL=gpt-4 -- uv --directory /path/to/web-analyzer-mcp run mcp-webanalyzer

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc "{\"command\":\"uv\",\"args\":[\"--directory\",\"/path/to/web-analyzer-mcp\",\"run\",\"mcp-webanalyzer\"],\"env\":{\"OPENAI_API_KEY\":\"your_openai_api_key_here\",\"OPENAI_MODEL\":\"gpt-4\"}}"

Codex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc --env OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here --env OPENAI_MODEL=gpt-4 -- uv --directory /path/to/web-analyzer-mcp run mcp-webanalyzer

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc]
command = "uv"
args = ["--directory", "/path/to/web-analyzer-mcp", "run", "mcp-webanalyzer"]

[mcp_servers.kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc.env]
OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key_here"
OPENAI_MODEL = "gpt-4"

Perplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
В поле Server Name укажите kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP, а в поле команды запуска — строку ниже:

uv --directory /path/to/web-analyzer-mcp run mcp-webanalyzer

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

Windsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

Cline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc
    command: uv
    args:
      - "--directory"
      - "/path/to/web-analyzer-mcp"
      - "run"
      - "mcp-webanalyzer"
    env:
      OPENAI_API_KEY: your_openai_api_key_here
      OPENAI_MODEL: gpt-4

Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "kimdonghwi94-web-analyzer-mcp-pjw4fp9zgc": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/web-analyzer-mcp",
        "run",
        "mcp-webanalyzer"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
        "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
      }
    }
  }
}

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "/path/to/web-analyzer-mcp",
    "run",
    "mcp-webanalyzer"
  ],
  "env": {
    "OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here",
    "OPENAI_MODEL": "gpt-4"
  }
}

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #197
Звезд на Github: 4
Форков на Github: 3
Язык реализации: Python
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 18.10 в 01:49
Идентификатор: DJM91y29OY0qgEpl
Категории: Веб-скрапинг, Суммаризация текста

Похожие MCP-сервера

securecoders/opengraph-io-mcp

от securecoders

Отдаёт OpenGraph.io данные по любой ссылке: превью сайта, скриншот, чистый текст и Markdown. Задавайте вопросы по содержанию страницы или извлекайте нужные теги.

aparajithn/agent-scraper-mcp

от aparajithn

MCP инструмент для веб-скрапинга: извлекает чистый контент в markdown, делает скриншоты, собирает метаданные и ссылки с сайтов, а также ищет в Google. Разработчики AI-агентов используют его для автоматизации сбора данных с веб-страниц. Доступен через REST API с бесплатным лимитом 50 запросов в день.

lyrenth/lyrenth-mcp

от lyrenth

MCP сервер Lyrenth для чтения веб-страниц: превращает HTML в Markdown (AIDocument), экономя токены. Полезен AI-агентам для получения чистого контента без навигации. Поддерживает пакетные запросы до 20 URL и кэширование.

bighippoman/intercept-mcp

от bighippoman

intercept-mcp — MCP-сервер, дающий AI возможность читать веб-страницы: извлекает чистый markdown из любых URL, обрабатывает Twitter, YouTube, arXiv, PDF, GitHub и другие источники. Использует много...

lfnovo/content-core

от lfnovo

MCP сервер Content Core извлекает, обрабатывает и суммаризирует контент из URL, документов и медиафайлов. Полезен разработчикам и ИИ-агентам: интеграция с Claude Desktop, поддержка YouTube, PDF, аудио. Единый API и CLI.

webscraping-ai/webscraping-ai-mcp-server

официальный

от webscraping-ai

MCP сервер для веб-скрапинга через WebScraping.AI — извлекает текст, HTML и структурированные данные, задаёт вопросы по содержимому страниц. Поддерживает JavaScript-рендеринг, CSS-селекторы, выбор прокси и эмуляцию устройств. Идеален для интеграции с LLM при сборе информации с сайтов.