Добавить сервер
n24q02m/wet-mcp
  1. Каталог MCP
  2. n24q02m/wet-mcp

n24q02m/wet-mcp

от n24q02m
Открытый MCP-сервер для AI-агентов с веб-поиском, извлечением контента и поиском по документации библиотек. Использует 5 стратегий скрапинга, работает без API-ключей — подходит для автономного сбор...
GithubPyPiСайт сервера

WET - Web Extended Toolkit MCP Server

Renamed (2026-09-13): repo is now wet — CLI-first (wet command). PyPI package stays wet (PyPI policy blocks new project wet); MCP server is a secondary surface: run wet with no subcommand.

mcp-name: io.github.n24q02m/wet

Renamed: the repo, CLI and Python module are now wet. The PyPI distribution stays wet-mcp (install pip install wet-mcp / uvx wet-mcp). The MCP server remains available: run wet with no subcommand (bare = MCP passthrough); the legacy wet-mcp console alias still works.

Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.

Phase Status Scope
Phase 1 Shipped web-core ScrapingAgent migration, smart chunks output, search polish, media slim
Phase 2 Shipped Context7-level docs search: library index (Tier 1 + Tier 2), version-aware queries with token cap, project lock (Cabinets)
Phase 3 Shipped extract.agent multi-step research with cited synthesis, extract.interact click/fill/submit via patchright (optional session persistence), docs_004_chunk_summaries migration, media.analyze removed (v2.0.0)

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
configидемпотентныйвнешний мир

Конфигурация и управление сервером. Действия: status|set|cache_clear|docs_reindex|warmup|setup_sync|setup_status|setup_skip|setup_reset|setup_complete. Используйте инструмент help с параметром tool_name='config' для полной документации.

Параметры
  • actionstringобязательный
  • forceboolean
  • keystring | null
  • remote_typestring | null
  • valuestring | null
config__open_relay

Открой форму настройки реле для wet-mcp в браузере пользователя. Возвращает URL реле, информацию о том, был ли запущен браузер, и текущий статус.

Параметры
  • ctxanyобязательный
extractтолько чтениевнешний мир

Читает и возвращает полное содержимое страниц из URL или локальных файлов. Используйте, когда у вас есть конкретный URL и нужно его содержимое. Чтобы сначала найти URL, используйте инструмент search. Действия: - extract: получить чистый контент из URL. Пример: extract(action="extract", urls=["https://example.com/article"]) - batch: пакетное извлечение с ограничением по доменам (максимум 50 URL). Пример: extract(action="batch", urls=["https://a.com/1", "https://b.com/2"]) - crawl: глубокий обход по ссылкам от корневых URL. Пример: extract(action="crawl", urls=["https://docs.example.com"], depth=2) - map: обнаружение структуры URL сайта без извлечения контента. Пример: extract(action="map", urls=["https://example.com"]) - convert: преобразование локальных файлов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX) в Markdown. Пример: extract(action="convert", paths=["/home/user/report.pdf"]) - extract_structured: извлечение структурированных данных с помощью JSON Schema + LLM. Пример: extract(action="extract_structured", urls=["https://example.com/pricing"], schema={"type": "object", "properties": {"price": {"type": "string"}}}) - agent: многошаговая исследовательская оркестровка: поиск в интернете, извлечение лучших результатов, синтез ответа в Markdown с цитатами. Пример: extract(action="agent", query="последние изменения pydantic 2", max_urls=5) - interact: управление страницей с помощью кликов/заполнения/отправки через patchright. Пример: extract(action="interact", url="https://example.com/login", actions=[{"type": "fill", "selector": "#email", "value": "x@y.com"}, {"type": "submit", "selector": "form"}]) Ключевые параметры: - urls (обязателен для extract/batch/crawl/map/extract_structured): список URL - paths (обязателен для convert): список путей к локальным файлам - query (обязателен для agent): исследовательский вопрос для ответа - url (обязателен для interact): URL страницы для управления - actions (обязателен для interact): список операций {type, selector?, description?, value?} - max_urls (agent): по умолчанию 5, жёсткий лимит 20 - synthesis_model (agent): переопределение модели LLM для этапа синтеза - token_budget (agent): максимальный промпт…

Параметры
  • actionstringобязательный
  • actionsobject[] | null
  • depthinteger
  • formatstring
  • max_pagesinteger
  • max_urlsinteger
  • pathsstring[] | null
  • promptstring | null
  • querystring | null
  • refetchboolean
  • schemaobject | null
  • screenshotboolean
  • sessionstring | null
  • stealthboolean
  • synthesis_modelstring | null
  • token_budgetinteger
  • urlstring | null
  • urlsstring[] | null
helpтолько чтениеидемпотентный

Получает подробную документацию по любому инструменту. Вызывай, когда нужна полная справка по параметрам или примеры использования. Допустимые значения tool_name: search, extract, media, config. Краткая памятка — какой инструмент использовать: - Нужно НАЙТИ информацию? Используй search (возвращает список результатов со ссылками) - Нужно ПРОЧИТАТЬ страницу? Используй extract (возвращает полное содержимое страницы по URL) - Нужны медиафайлы? Используй media (поиск и загрузка изображений, видео, аудио) - Нужны настройки сервера? Используй config (статус, кеш, настройки, прогрев, настройка синхронизации)

Параметры
  • tool_namestring
mediaвнешний мир

Обнаруживает и загружает медиафайлы (изображения, видео, аудио) с веб-страниц. Действия: - list: Сканирует страницу и возвращает URL медиафайлов с метаданными. Пример: media(action="list", url="https://example.com/gallery", media_type="images") - download: Загружает медиафайлы в локальное хранилище. Пример: media(action="download", media_urls=["https://example.com/photo.jpg"]) Ключевые параметры: - url (обязателен для list): URL страницы для сканирования - media_urls (обязателен для download): Список URL медиафайлов для загрузки - media_type: Фильтр для list -- "images", "videos", "audio", "files", "all" (по умолчанию: "all") - output_dir: Каталог для загрузки (по умолчанию: ~/.wet-mcp/downloads) - prompt: Зарезервирован -- принимается для обратной совместимости, игнорируется Типичный рабочий процесс: list (обнаружение) -> download (сохранение локально). Для анализа LLM (зрение/аудио/видео) передайте путь к загруженному файлу в действие understand от imagine-mcp. Устаревшее media(action="analyze") было УДАЛЕНО в wet v2.0.0 (не рекомендуется с v1.x.y); его вызов теперь возвращает стандартную ошибку неизвестного действия. Используйте инструмент help с параметром tool_name="media" для полной документации.

Параметры
  • actionstringобязательный
  • max_itemsinteger
  • media_typestring
  • media_urlsstring[] | null
  • output_dirstring | null
  • promptstring
  • urlstring | null
searchтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Находит информацию в вебе, академических источниках или документации библиотек. Возвращает списки результатов поиска (заголовки, URL, фрагменты) - НЕ полное содержимое страниц. Чтобы прочитать полное содержимое по URL, используйте вместо этого инструмент extract. Действия: - search: веб-поиск через SearXNG. Пример: search(action="search", query="python async patterns") - research: академический/научный поиск (Google Scholar, arXiv, PubMed). Пример: search(action="research", query="transformer attention mechanism") - docs: поиск по документации библиотек с автоматической индексацией. Пример: search(action="docs", query="how to create routes", library="fastapi") - docs_resolve: преобразует произвольное имя библиотеки в ранжированный список library_id. Пример: search(action="docs_resolve", query="react") - docs_query: запрос к документации библиотеки с учётом версии, учитывающий lock проекта и лимит токенов. Пример: search(action="docs_query", library="react", version="latest", topic="useState", query="how to set initial state") - docs_lock_project: обнаруживает манифесты проектов (pyproject/package.json/go.mod/Cargo.toml) и фиксирует набор библиотек для изоляции Cabinets. Пример: search(action="docs_lock_project", project_path="/repo/my-app") - similar: находит страницы, похожие на URL (передайте URL как запрос). Пример: search(action="similar", query="https://example.com/article") Ключевые параметры: - query (обязательный для всех действий): поисковые термины или URL (для similar) - library (обязательный для docs): имя библиотеки, например "react", "fastapi" - language: язык программирования для уточнения в docs, например "python", "java" - expand: включает расширение запроса LLM для более широкого охвата (по умолчанию: false) - enrich: загружает фактическое содержимое страниц для более полных фрагментов (по умолчанию: false, добавляет задержку) - max_results: количество результатов (по умолчанию: 10) - time_range: фильтр по свежести - day, week, month, year - include_domains / exclude_domains: фильтры по доменам - region (только search): двухбуквенный код страны ISO 3166-1 (например "US", "vn") для гео-фильтрации. Бэкенды без поддержки региона пропускаются (упоминаются в предупреждении); цепочка без

Параметры
  • actionstringобязательный
  • categoriesstring
  • enrichboolean
  • exclude_domainsstring[] | null
  • expandboolean
  • include_domainsstring[] | null
  • languagestring | null
  • librarystring | null
  • limitinteger
  • max_resultsinteger
  • parallelboolean
  • project_pathstring | null
  • querystring | null
  • refineboolean
  • regionstring | null
  • time_rangestring | null
  • topicstring | null
  • versionstring | null
3.19.2основная
3.19.2b1
3.19.1
3.19.1b1
3.19.0
3.19.0b2
3.19.0b1
3.18.0
3.17.2
3.17.1
3.17.0
3.16.6
3.16.5
3.16.4
3.16.3
3.16.2
3.16.1
3.16.0
3.15.11
3.15.10
3.15.9
3.15.8
3.15.7
3.15.6
3.15.5
3.15.4
3.15.3
3.15.2
3.15.1
3.15.0
3.14.9
3.14.8
3.14.7
3.14.6
3.14.5
3.14.4
3.14.3
3.14.2
3.12.1
3.12.0
3.11.2
3.11.1
3.11.0
3.11.0b2
3.11.0b1
3.10.0
3.10.0b1
3.9.0
3.9.0b1
3.8.0
3.7.4b1
3.7.3
3.7.2
3.7.2b1
3.7.1
3.7.1b1
3.7.0
3.7.0b5
3.7.0b4
3.7.0b3
3.7.0b2
3.7.0b1
3.6.0
3.6.0b3
3.6.0b2
3.6.0b1
3.5.0
3.5.0b8
3.5.0b7
3.5.0b6
3.5.0b5
3.5.0b4
3.5.0b3
3.5.0b2
3.5.0b1
3.4.2b1
3.4.1
3.4.1b1
3.4.0
3.4.0b2
3.4.0b1
3.3.1b1
3.3.0
3.3.0b26
3.3.0b25
3.3.0b24
3.3.0b23
3.3.0b22
3.3.0b21
3.3.0b20
3.3.0b19
3.3.0b18
3.3.0b17
3.3.0b16
3.3.0b15
3.3.0b14
3.3.0b13
3.3.0b12
3.3.0b11
3.3.0b10
3.3.0b9
3.3.0b8
3.3.0b7
3.3.0b6
3.3.0b5
3.3.0b4
3.3.0b3
3.3.0b2
3.3.0b1
3.2.7b1
3.2.6
3.2.6b1
3.2.5
3.2.5b1
3.2.4
3.2.4b1
3.2.3
3.2.2
3.2.2b1
3.2.1
3.2.1b1
3.2.0
3.2.0b2
3.2.0b1
3.1.1b1
3.1.0
3.0.0b4
3.0.0b3
3.0.0b2
3.0.0b1
2.31.0b1
2.30.2
2.30.2b1
2.30.1
2.30.0
2.30.0b1
2.29.0
2.29.0b14
2.29.0b13
2.29.0b12
2.29.0b11
2.29.0b10
2.29.0b9
2.29.0b8
2.29.0b7
2.29.0b6
2.29.0b5
2.29.0b4
2.29.0b3
2.29.0b2
2.29.0b1
2.28.7
2.28.6
2.28.5
2.28.4
2.28.3
2.28.2
2.28.1
2.28.0
2.28.0b2
2.28.0b1
2.27.1
2.27.0
2.26.7
2.26.6
2.26.5
2.26.4
2.26.3
2.26.2
2.26.1
2.26.0
2.25.2
2.25.1
2.25.0
2.24.0
2.23.5b3
2.23.5b2
2.23.5b1
2.23.4
2.23.3
2.23.2
2.23.1
2.23.0
2.22.0
2.21.0
2.20.1
2.20.0
2.20.0b1
2.19.0
2.19.0b1
2.18.2b2
2.18.2b1
2.18.1
2.18.0
2.18.0b1
2.17.0
2.17.0b1
2.2.0b2
2.2.0b1
2.15.0
2.15.0b1
2.14.2
2.14.1
2.14.0
2.13.0
2.13.0b1
2.12.0
2.11.1
2.11.1b1
2.11.0
2.11.0b2
2.11.0b1
2.10.12
2.10.11
2.10.10
2.10.9
2.10.8
2.10.7
2.10.6
2.10.5
2.10.4
2.10.3
2.10.2
2.10.1
2.10.0
2.9.8
2.9.7
2.9.6
2.9.5
2.9.4
2.9.3
2.9.2
2.9.1
2.9.0
2.8.0
2.7.0
2.6.3
2.6.2
2.6.1
2.6.0
2.6.0b4
2.6.0b3
2.6.0b2
2.6.0b1
2.5.2b2
2.5.2b1
2.5.1
2.5.0b8
2.5.0b7
2.5.0b6
2.5.0b5
2.5.0b4
2.5.0b3
2.5.0b2
2.5.0b1
2.5.0b0
2.4.1
2.4.0b5
2.4.0
2.4.0b4
2.4.0b3
2.4.0b2
2.4.0b1
2.4.0b0
2.3.0
2.3.0b0
2.2.0
3.1.0b4
3.1.0b3
3.1.0b2
3.1.0b1
3.1.0b0
3.0.1b0
3.0.0
2.1.4b4
2.1.4b3
2.1.4b2
2.1.3
2.1.2
2.1.1
2.1.0
2.0.0
1.3.0
1.2.1
1.2.0
1.1.0
1.0.0

Выберите клиент, чтобы установить n24q02m/wet-mcp:

Любой клиент

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

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}
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": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}
VS Code

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

{
  "servers": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "type": "stdio",
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21\",\"type\":\"stdio\",\"env\":{\"LLM_MODELS\":\"gemini/gemini-3-flash-preview\",\"RERANK_MODELS\":\"jina_ai/jina-reranker-v3\",\"GEMINI_API_KEY\":\"AIza_xxx\",\"JINA_AI_API_KEY\":\"jina_xxx\",\"EMBEDDING_MODELS\":\"jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small\"},\"args\":[\"wet-mcp\"],\"command\":\"uvx\"}"
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": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21 --env LLM_MODELS=gemini/gemini-3-flash-preview --env RERANK_MODELS=jina_ai/jina-reranker-v3 --env GEMINI_API_KEY=AIza_xxx --env JINA_AI_API_KEY=jina_xxx --env EMBEDDING_MODELS=jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small -- uvx wet-mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21 "{\"env\":{\"LLM_MODELS\":\"gemini/gemini-3-flash-preview\",\"RERANK_MODELS\":\"jina_ai/jina-reranker-v3\",\"GEMINI_API_KEY\":\"AIza_xxx\",\"JINA_AI_API_KEY\":\"jina_xxx\",\"EMBEDDING_MODELS\":\"jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small\"},\"args\":[\"wet-mcp\"],\"command\":\"uvx\"}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21 --env LLM_MODELS=gemini/gemini-3-flash-preview --env RERANK_MODELS=jina_ai/jina-reranker-v3 --env GEMINI_API_KEY=AIza_xxx --env JINA_AI_API_KEY=jina_xxx --env EMBEDDING_MODELS=jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small -- uvx wet-mcp

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

[mcp_servers.n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21]
command = "uvx"
args = ["wet-mcp"]

[mcp_servers.n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21.env]
LLM_MODELS = "gemini/gemini-3-flash-preview"
RERANK_MODELS = "jina_ai/jina-reranker-v3"
GEMINI_API_KEY = "AIza_xxx"
JINA_AI_API_KEY = "jina_xxx"
EMBEDDING_MODELS = "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
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 n24q02m/wet-mcp, а в поле команды запуска — строку ниже:
uvx wet-mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

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

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}
ClineCline

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

{
  "mcpServers": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx",
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21
    command: uvx
    args:
      - "wet-mcp"
    env:
      LLM_MODELS: gemini/gemini-3-flash-preview
      RERANK_MODELS: jina_ai/jina-reranker-v3
      GEMINI_API_KEY: AIza_xxx
      JINA_AI_API_KEY: jina_xxx
      EMBEDDING_MODELS: jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small
Zed

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

{
  "context_servers": {
    "n24q02m-wet-mcp-dkbi8kxr21": {
      "env": {
        "LLM_MODELS": "gemini/gemini-3-flash-preview",
        "RERANK_MODELS": "jina_ai/jina-reranker-v3",
        "GEMINI_API_KEY": "AIza_xxx",
        "JINA_AI_API_KEY": "jina_xxx",
        "EMBEDDING_MODELS": "jina_ai/jina-embeddings-v5-text-small"
      },
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "command": "uvx"
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

aparajithn/agent-scraper-mcp

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.

Python⭐ 8
Firecrawl MCP

Firecrawl MCP

официальный

от firecrawl

MCP сервер для поиска и скрапинга веб-страниц, превращающий живой интернет в чистые данные для ИИ-агентов. Поддерживает навигацию, клики и автономные исследования. Работает в облаке или локально.

JavaScript⭐ 7641
overtlids/mcp-searxng-enhanced

overtlids/mcp-searxng-enhanced

от overtlids

MCP-сервер для веб-поиска с поддержкой категорий (изображения, видео, файлы) и извлечения контента сайтов с цитированием. Включает чтение PDF, кэширование и управление временными зонами. Полезен разработчикам, интегрирующим SearXNG в ассистентов и инструменты.

Python⭐ 55
andyliszewski/webcrawl-mcp

andyliszewski/webcrawl-mcp

от andyliszewski

MCP сервер для веб-скрапинга, поиска и обхода сайтов без headless-браузера. Использует бесплатные библиотеки (trafilatura) для извлечения контента, с опциональным Fallback на Firecrawl для JS-тяжёл...

Python⭐ 16
ofershap/mcp-server-scraper

ofershap/mcp-server-scraper

от ofershap

MCP-сервер для веб-скрапинга: извлекает чистый контент с URL в виде markdown, ссылки и метаданные. Использует Mozilla Readability, не требует API-ключей и настроек. Бесплатная альтернатива Firecraw...

TypeScript⭐ 6
Crawleo/Crawleo-MCP

Crawleo/Crawleo-MCP

от crawleo

Crawleo MCP-сервер даёт AI-ассистентам веб-поиск и краулинг в реальном времени: извлекайте данные с любых URL, выбирайте формат (HTML, Markdown, текст), настраивайте страну и устройство. Без хранен...

JavaScript⭐ 11
© 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