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Website Scraper MCP Server Prod

MCP Server

一个基于MCP协议的网站内容提取服务,能够从网页中提取可读文本和元数据,支持AI代理和大型语言模型集成。

工具数

3

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
浏览器自动化内容提取Python文本提取Docker支持

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Traia-IO

提供方

Traia-IO

最后核验

2026/5/17 20:23

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run python -m server

详细介绍

网站抓取器MCP服务器

这是一个MCP(模型上下文协议)服务器,提供对网站抓取器API的访问。它使AI代理和LLM能够通过标准化工具从网站中提取干净的文本内容。

特性

  • 🔧 MCP协议:基于模型上下文协议构建,实现无缝的人工智能集成
  • 🌐 网页内容提取:从HTML页面中提取可读文本和元数据
  • 🐳 Docker支持:使用Docker和Docker Compose轻松部署
  • 异步操作:内置FastMCP,实现高效异步处理

API文档

  • 网站爬虫网站: https://pypi.org/project/beautifulsoup4/
  • API文档: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

可用工具

此服务器提供以下工具:

  • scrape_website:从任何网站URL中提取干净的文本内容
  • scrape_website_custom_headers:使用自定义User-Agent和Referer标头抓取网站
  • get_scraper_info:获取有关刮板机服务能力的信息

安装

使用Docker(推荐)

  1. 克隆此存储库:
   git clone https://github.com/Traia-IO/website-scraper-mcp-server.git
   cd website-scraper-mcp-server
  1. 使用Docker运行:
   ./run_local_docker.sh

使用Docker Compose

  1. 创建一个 .env 使用您的配置文件:
   PORT=8000
  1. 启动服务器:
   docker-compose up

手动安装

  1. 使用安装依赖项 uv:
   uv pip install -e .
  1. 运行服务器:
   uv run python -m server

用法

健康检查

测试服务器是否正在运行:

python mcp_health_check.py

使用CrewAI

from traia_iatp.mcp.traia_mcp_adapter import create_mcp_adapter

# Connect to the MCP server
with create_mcp_adapter(
    url="http://localhost:8000/mcp/"
) as tools:
    # Use the tools
    for tool in tools:
        print(f"Available tool: {tool.name}")

    # Basic website scraping
    result = await tools.scrape_website(website_url="https://example.com")
    print(f"Title: {result['title']}")
    print(f"Content: {result['content'][:200]}...")

    # Scraping with custom headers
    result = await tools.scrape_website_custom_headers(
        website_url="https://example.com",
        user_agent="Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 14_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15",
        referer="https://www.google.com/"
    )
    print(f"Custom headers result: {result['title']}")

    # Get service information
    info = await tools.get_scraper_info()
    print(f"Service: {info['service_name']}")
    print(f"Features: {info['features']}")

发展

测试服务器

  1. 在本地启动服务器
  2. 运行健康检查: python mcp_health_check.py
  3. 使用CrewAI适配器测试单个工具

添加新工具

要添加新工具,请编辑 server.py 以及:

  1. 为网站抓取器端点创建API客户端函数
  2. 添加 @mcp.tool() 装饰功能
  3. 使用新工具更新此README
  4. 更新 deployment_params.json 工具名称位于功能数组中

部署

部署配置

deployment_params.json 文件包含此MCP服务器的部署配置:

{
  "github_url": "https://github.com/Traia-IO/website-scraper-mcp-server",
  "mcp_server": {
    "name": "website-scraper-mcp",
    "description": "Web scraping service for extracting clean text content from websites. provides tools for basic scraping, custom headers support, and content metadata extraction. useful for gathering information from web pages for analysis or data collection.",
    "server_type": "streamable-http",
    "requires_api_key": false,
    "payment_protocol": "402",
    "capabilities": [
      "scrape_website",
      "scrape_website_custom_headers",
      "get_scraper_info"
    ]
  },
  "deployment_method": "cloud_run",
  "gcp_project_id": "traia-mcp-servers",
  "gcp_region": "us-central1",
  "tags": ["website scraper", "web scraping", "content extraction", "text extraction", "api", "mcp", "d402", "payment-protocol", "http-402"],
  "ref": "main"
}

重要:始终更新 capabilities 添加或删除工具时使用数组!

谷歌云运行

此服务器旨在部署在Google Cloud Run上。部署将:

  1. 从Dockerfile构建一个容器
  2. 使用指定配置部署到Cloud Run
  3. 暴露 /mcp 客户端连接的端点

环境变量

  • PORT:服务器端口(默认值:8000)
  • STAGE:环境阶段(默认:MAINNET,选项:MAINNET、TESTNET)
  • LOG_LEVEL:日志记录级别(默认值:INFO)
  • SERVER_ADDRESS:付款地址(IATP钱包合约)
  • MCP_OPERATOR_PRIVATE_KEY:支付协议的操作员签名密钥
  • MCP_OPERATOR_ADDRESS:结算验证操作员公共地址
  • D402_TESTING_MODE:跳过测试主持人(默认值:false)
  • D402_FACILITATOR_URL:支付服务商URL(如果启用了测试模式,则可选)
  • D402_FACILITATOR_API_KEY:主持人API密钥(可选)
  • DEFAULT_SETTLEMENT_TOKEN:默认结算令牌地址
  • DEFAULT_SETTLEMENT_NETWORK:默认结算网络
  • NETWORK:区块链网络(默认:sepolia)

故障排除

  1. 服务器未启动:使用以下命令检查Docker日志 docker logs
  2. 连接错误:确保服务器在预期端口上运行
  3. 工具错误:检查服务器日志以获取详细的错误消息

贡献

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 实施新工具或改进
  4. 更新README和deployment_params.json
  5. 提交拉取请求

许可证

MIT许可证

目录标签

目录标签

浏览器自动化内容提取Python文本提取Docker支持网页抓取本地部署AI集成

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

3

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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