Добавить сервер
lfnovo/content-core
  1. Каталог MCP
  2. lfnovo/content-core

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.
GithubPyPiСайт сервера

Content Core

License: MIT PyPI version Downloads Downloads GitHub stars GitHub forks GitHub issues Ruff

Extract, process, and summarize content from URLs, files, and text through a unified async Python API, CLI, or MCP server.

Supported Formats

Category Formats
Web URLs, HTML pages, YouTube videos, Reddit posts
Documents PDF, DOCX, PPTX, XLSX, ODT, ODS, ODP, EPUB, HTML, Markdown, plain text
Media MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG (audio); MP4, AVI, MOV, MKV (video)

Quick Start

pip install content-core
import content_core

result = await content_core.extract_content(url="https://example.com")
print(result.content)

Or with zero install:

uvx content-core extract "https://example.com"

CLI Usage

Content Core provides a unified content-core command with subcommands for extraction, summarization, and MCP server.

Extract
# From a URL
content-core extract "https://example.com"

# From a file
content-core extract document.pdf

# With JSON output
content-core extract document.pdf --format json

# With a specific engine
content-core extract "https://example.com" --engine firecrawl

# From stdin
echo "some text" | content-core extract

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
extract_content

Извлекает содержимое из URL или файла. Для большинства источников (веб-страницы, PDF, документы, транскрипты YouTube) не требуется API-ключ. API-ключ нужен только для транскрипции аудио/видео.

Параметры
  • enginestring

    Необязательное переопределение механизма извлечения, выбираемое по типу входных данных. Для url: auto, simple, firecrawl, jina, crawl4ai. Для file_path: auto, simple, docling. docling требует pip install "content-core[docling]" и завершается ошибкой конфигурации при отсутствии дополнительного пакета; в этом случае используйте auto или simple. Любое другое значение отклоняется с ошибкой, перечисляющей допустимые.

  • file_pathstring

    Локальный путь к файлу для извлечения содержимого

  • formulasboolean

    Включает извлечение формул через Docling (требуется engine=docling)

  • no_ocrboolean

    Отключает OCR в Docling (требуется engine=docling)

  • picturesboolean

    Включает описание изображений + извлечение данных из диаграмм через Docling (требует engine=docling)

  • urlstring

    URL для извлечения содержимого (веб-страница, видео YouTube, ссылка на PDF и т. д.)

summarize_content

Суммирует содержимое с помощью LLM с опциональным контекстом. Требует настройки OPENAI_API_KEY (или ключа другого LLM-провайдера).

Параметры
  • contentstringобязательный

    Текстовое содержимое для обобщения.

  • contextstring

    Необязательный контекст для направления суммаризации (например, «суммируйте в виде маркированных пунктов»)

2.2.0основная
2.1.0
2.0.7
2.0.6
2.0.5
2.0.4
2.0.3
2.0.2
2.0.1
2.0.0
1.14.1
1.14.0
1.13.0
1.12.0
1.11.0
1.10.0
1.9.0
1.8.0
1.7.0
1.6.0
1.5.0
1.4.2
1.4.1
1.4.0
1.3.1
1.3.0
1.2.3
1.2.2
1.2.1
1.2.0
1.1.2
1.1.0
1.0.4
1.0.3
1.0.2
1.0.1
1.0.0
0.8.5
0.8.3
0.8.1
0.8.0
0.7.2
0.7.0
0.6.0
0.5.1
0.5.0
0.4.0
0.3.1
0.3.0
0.2.0
0.1.2
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить lfnovo/content-core:

Любой клиент

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

{
  "mcpServers": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}
CursorCursor

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": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}
VS Code

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

{
  "servers": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"lfnovo-content-core-x53bjr9x0t\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"content-core\",\"mcp\"],\"env\":{\"OPENAI_API_KEY\":\"sk-...\"}}"
ClaudeClaude 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": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add lfnovo-content-core-x53bjr9x0t --env OPENAI_API_KEY=sk-... -- uvx content-core mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json lfnovo-content-core-x53bjr9x0t "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"content-core\",\"mcp\"],\"env\":{\"OPENAI_API_KEY\":\"sk-...\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add lfnovo-content-core-x53bjr9x0t --env OPENAI_API_KEY=sk-... -- uvx content-core mcp

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

[mcp_servers.lfnovo-content-core-x53bjr9x0t]
command = "uvx"
args = ["content-core", "mcp"]

[mcp_servers.lfnovo-content-core-x53bjr9x0t.env]
OPENAI_API_KEY = "sk-..."
PerplexityPerplexity

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

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите lfnovo/content-core, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx content-core mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

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

{
  "mcpServers": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}
ClineCline

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

{
  "mcpServers": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например lfnovo-content-core-x53bjr9x0t.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: lfnovo-content-core-x53bjr9x0t
    command: uvx
    args:
      - "content-core"
      - "mcp"
    env:
      OPENAI_API_KEY: sk-...
Zed

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

{
  "context_servers": {
    "lfnovo-content-core-x53bjr9x0t": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "content-core",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

bighippoman/intercept-mcp

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...

TypeScript⭐ 9
kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP

kimdonghwi94/Web-Analyzer-MCP

от 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...

Python⭐ 4
supadata-ai/mcp

supadata-ai/mcp

от supadata-ai

MCP сервер для извлечения транскриптов видео с YouTube, TikTok, Instagram и Twitter, а также веб-скрапинга, краулинга и AI-извлечения структурированных данных. Помогает разработчикам парсить контент и собирать метаданные с медиаплатформ.

TypeScript⭐ 63
mrslbt/rippr

mrslbt/rippr

от mrslbt

MCP сервер rippr извлекает транскрипты YouTube для людей и AI-агентов. Субтитры сохраняются локально и возвращаются модели в форматах RAG, JSON или Markdown. Инструмент работает с Claude Desktop и Cursor.

JavaScript⭐ 4
zcaceres/fetch-mcp

zcaceres/fetch-mcp

от zcaceres

MCP сервер для загрузки веб-контента и преобразования его в HTML, Markdown, JSON, читаемый текст или транскрипты YouTube. Полезен разработчикам для извлечения статей, данных и субтитров без лишнего...

TypeScript⭐ 828
Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai

Dumpling-AI/mcp-server-dumplingai

официальный

от dumpling-ai

Интегрируйте Dumpling AI через MCP сервер: собирайте данные с веб-страниц, транскрипты YouTube, новости, отзывы и карты. Выполняйте скрапинг, конвертацию документов, генерацию изображений и запуск JavaScript/Python кода. Полезен разработчикам и дата-сайентистам для автоматизации сбора и обработки...

JavaScript⭐ 30
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин