Scraper MCP

刮板MCP

 ](https://github.com/cotdp/scraper-mcp/actions/workflows/docker-publish.yml) 

用于网络抓取的上下文优化MCP服务器。通过服务器端HTML过滤、markdown转换和CSS选择器定位，将LLM令牌使用量减少70-90%。

快速开始

# Run with Docker (GitHub Container Registry)
docker run -d -p 8000:8000 --name scraper-mcp ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest

# Add to Claude Code
claude mcp add --transport http scraper http://localhost:8000/mcp --scope user

试试看：

> scrape https://example.com
> scrape and filter .article-content from https://blog.example.com/post

终点：

• MCP： http://localhost:8000/mcp
• 仪表板： http://localhost:8000/

特性

网络爬取

• 4种刮擦模式：原始HTML、markdown、纯文本、链接提取
• JavaScript渲染：可选的基于剧作家的SPA和动态内容渲染
• CSS选择器过滤：仅在服务器端提取相关内容
• 批量操作：同时处理多个URL
• 智能缓存：三层缓存系统（实时/默认/静态）
• 重试逻辑：瞬态故障的指数回退

困惑AI集成

• 网络搜索：基于人工智能的引文搜索(perplexity 工具）
• 推理：具有逐步推理的复杂分析(perplexity_reason 工具）
• 需要 PERPLEXITY_API_KEY 环境变量

监控仪表板

• 实时请求统计和缓存指标
• 用于测试工具的交互式API游乐场
• 不重新启动的运行时配置

Dashboard

看 仪表板指南 了解详情。

可用工具

所有工具支持：

• 单个URL或批处理操作（传递数组）
• timeout 和 max_retries 参数
• css_selector 用于靶向提取
• render_js 用于JavaScript渲染（SPA、动态内容）

资源

注： 默认情况下，资源被禁用以减少上下文开销。启用 --enable-resources 旗帜或 ENABLE_RESOURCES=true 环境变量。

MCP资源通过基于URI的寻址提供只读数据访问：

提示

注： 默认情况下禁用提示以减少上下文开销。启用 --enable-prompts 旗帜或 ENABLE_PROMPTS=true 环境变量。

MCP提示提供可重用的工作流模板：

看 api参考 以获取完整的文档。

JavaScript渲染

对于SPA（React、Vue、Angular）和具有动态内容的页面，启用JavaScript渲染：

# Enable JS rendering with render_js=True
scrape_url(["https://spa-example.com"], render_js=True)

# Combine with CSS selector for targeted extraction
scrape_url(["https://react-app.com"], render_js=True, css_selector=".main-content")

何时使用 render_js=True:

• 单页应用程序（SPA）-React、Vue、Angular等。
• 具有延迟加载内容的网站
• 需要执行JavaScript的页面
• 通过AJAX/fetch加载动态内容

不需要时：

• 静态HTML页面（大多数博客、新闻网站、文档）
• 服务器呈现的内容
• 没有JavaScript依赖的简单网站

它是如何工作的：

• 使用无头Chromium的剧作家
• 具有池化上下文的单个浏览器实例（约300MB基础+每个上下文10-20MB）
• 延迟初始化（浏览器仅在请求第一个JS渲染时启动）
• 信号量控制并发（默认：5个并发上下文）

内存注意事项：

• 基本请求提供程序：~50MB
• Playwright处于活动状态：约300-500MB，具体取决于并发上下文
• 使用JS渲染时建议至少1GB的容器内存

测试JS渲染： 使用仪表板游乐场 http://localhost:8000/ 使用切换开关交互式测试JavaScript渲染。

Docker部署

快速运行

# Using GitHub Container Registry (recommended)
docker run -d -p 8000:8000 --name scraper-mcp ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest

# With JavaScript rendering (requires more memory)
docker run -d -p 8000:8000 --memory=1g --name scraper-mcp ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest

# With Perplexity AI
docker run -d -p 8000:8000 -e PERPLEXITY_API_KEY=your_key ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest

Docker Compose

对于持久存储和自定义配置：

# docker-compose.yml
services:
  scraper-mcp:
    image: ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - cache:/app/cache
    environment:
      - PERPLEXITY_API_KEY=${PERPLEXITY_API_KEY:-}
      - PLAYWRIGHT_MAX_CONTEXTS=5
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 1G  # Recommended for JS rendering
    restart: unless-stopped

volumes:
  cache:

docker-compose up -d

生产部署 （来自GHCR的预构建图像）：

docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

升级

要将现有部署升级到最新版本，请执行以下操作：

# Pull the latest image
docker pull ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest

# Restart with new image (docker-compose)
docker-compose down && docker-compose up -d

# Or for production deployments
docker-compose -f docker-compose.prod.yml pull
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

# Or restart a standalone container
docker stop scraper-mcp && docker rm scraper-mcp
docker run -d -p 8000:8000 --name scraper-mcp ghcr.io/cotdp/scraper-mcp:latest

您的缓存数据在升级过程中会保留在命名卷中。

可用标签

配置

创建一个 .env 自定义设置文件：

# Perplexity AI (optional)
PERPLEXITY_API_KEY=your_key_here

# JavaScript rendering (optional, requires Playwright)
PLAYWRIGHT_MAX_CONTEXTS=5       # Max concurrent browser contexts
PLAYWRIGHT_TIMEOUT=30000        # Page load timeout in ms
PLAYWRIGHT_DISABLE_GPU=true     # Reduce memory in containers

# MCP features (disabled by default to reduce context overhead)
ENABLE_RESOURCES=true           # Enable MCP resources
ENABLE_PROMPTS=true             # Enable MCP prompts

# Proxy (optional)
HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080

# ScrapeOps proxy service (optional)
SCRAPEOPS_API_KEY=your_key_here
SCRAPEOPS_RENDER_JS=true

看 配置指南 对于所有选项。

克劳德桌面

添加到MCP设置中：

{
  "mcpServers": {
    "scraper": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

Claude代码技能

该项目包括 代理技能 为Claude Code提供了有效使用刮刀工具的专业知识。

安装技能

将技能复制到您的Claude Code技能目录：

# Clone or download this repo, then:
cp -r .claude/skills/web-scraping ~/.claude/skills/
cp -r .claude/skills/perplexity ~/.claude/skills/

或直接安装：

# web-scraping skill
mkdir -p ~/.claude/skills/web-scraping
curl -o ~/.claude/skills/web-scraping/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/cotdp/scraper-mcp/main/.claude/skills/web-scraping/SKILL.md

# perplexity skill
mkdir -p ~/.claude/skills/perplexity
curl -o ~/.claude/skills/perplexity/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/cotdp/scraper-mcp/main/.claude/skills/perplexity/SKILL.md

安装后，Claude Code将在执行网络抓取或困惑AI任务时自动使用这些技能。

文档

本地开发

# Install
uv pip install -e ".[dev]"

# Run
python -m scraper_mcp

# Test
pytest

# Lint
ruff check . && mypy src/

看 开发指南 了解详情。

许可证

MIT许可证

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_最后更新日期：2025年12月23日_