MD Webcrawl MCP

MD MCP网络爬虫项目

基于Python的MCP(https://modelcontextprotocol.io/introduction)用于提取和保存网站内容的网络爬虫。

特性

• 提取网站内容并另存为markdown文件
• 地图网站结构和链接
• 批量处理多个URL
• 可配置的输出目录

安装

1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/yourusername/webcrawler.git
cd webcrawler

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 可选：配置环境变量：

export OUTPUT_PATH=./output  # Set your preferred output directory

输出

爬网内容以markdown格式保存在指定的输出目录中。

配置

服务器可以通过环境变量进行配置：

• OUTPUT_PATH：保存文件的默认输出目录
• MAX_CONCURRENT_REQUESTS：最大并行请求数（默认值：5）
• REQUEST_TIMEOUT：请求超时（秒）（默认值：30）

克劳德设置

使用FastMCP进行安装 fastmcp install server.py

或用户自定义设置，直接使用fastmcp运行

"Crawl Server": {
      "command": "fastmcp",
      "args": [
        "run",
        "/Users/mm22/Dev_Projekte/servers-main/src/Webcrawler/server.py"
      ],
      "env": {
        "OUTPUT_PATH": "/Users/user/Webcrawl"
      }

发展

现场开发

fastmcp dev server.py --with-editable .

调试

它有助于使用https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector用于调试

例子

示例1：提取并保存内容

mcp call extract_content --url "https://example.com" --output_path "example.md"

示例2：创建内容索引

mcp call scan_linked_content --url "https://example.com" | \
  mcp call create_index --content_map - --output_path "index.md"

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求

许可证

根据MIT许可证分发。看 LICENSE 了解更多信息。

需求

• Python 3.7+
• FastMCP（紫外线管安装FastMCP）
• requirements.txt中列出的依赖项