ワンクリックで
mcp-fetch
网页内容抓取工具,获取指定 URL 的页面内容。支持多种格式输出、robots.txt规则遵循、编码自动处理等功能。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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网页内容抓取工具,获取指定 URL 的页面内容。支持多种格式输出、robots.txt规则遵循、编码自动处理等功能。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
Word文档处理:创建、编辑、读取.docx文件。用户提到"Word"、"文档"、".docx"、"报告"、"信函"时使用。
使用腾讯云 API 密钥调用腾讯云各种服务,包括翻译、CVM、COS等。
图片识别与图文理解,基于 PaddleOCR-VL 模型,支持识别图片中的文字、场景、物体等信息。支持109种语言,可输出JSON或Markdown格式。
You MUST use this for gathering contexts before any work. This is a Knowledge management for AI agents. Use `brv` to store and retrieve project patterns, decisions, and architectural rules in .brv/context-tree. Uses a configured LLM provider (default: ByteRover, no API key needed) for query and curate operations.
Typed knowledge graph for structured agent memory and composable skills. Use when creating/querying entities (Person, Project, Task, Event, Document), linking related objects, enforcing constraints, planning multi-step actions as graph transformations, or when skills need to share state. Trigger on "remember", "what do I know about", "link X to Y", "show dependencies", entity CRUD, or cross-skill data access.
Transform AI agents from task-followers into proactive partners that anticipate needs and continuously improve. Now with WAL Protocol, Working Buffer, Autonomous Crons, and battle-tested patterns. Part of the Hal Stack 🦞
| name | MCP Fetch |
| description | 网页内容抓取工具,获取指定 URL 的页面内容。支持多种格式输出、robots.txt规则遵循、编码自动处理等功能。 |
| triggers | ["打开网页","抓取内容","获取网页","访问链接","爬取","fetch","网页内容"] |
| mcp | {"command":"uvx","args":["mcp-server-fetch"]} |
Fetch MCP Server 是 Model Context Protocol 官方提供的网页抓取工具,能够:
功能描述:抓取指定 URL 的网页内容
参数说明:
| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
| url | string | ✅ | 要抓取的网页 URL |
| max_length | integer | ❌ | 最大字符数,默认 5000 |
| start_index | integer | ❌ | 起始字符索引,用于分页抓取 |
| raw | boolean | ❌ | 是否返回原始 HTML,默认 false(返回简化版) |
返回格式:
{
"url": "https://example.com",
"title": "页面标题",
"content": "页面内容...",
"links": ["链接1", "链接2"]
}
{
"mcpServers": {
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-fetch"]
}
}
}
pip install mcp-server-fetch
{
"mcpServers": {
"fetch": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_fetch"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"fetch": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "mcp/fetch"]
}
}
}
用户:帮我打开这个网页 https://example.com/article
助手:[调用 fetch 工具获取内容]
用户:抓取这篇文章的内容
助手:[调用 fetch 工具,自动提取正文]
用户:这个网页内容太长,继续抓取后面的内容
助手:[使用 start_index 参数继续抓取]
用户:我需要这个网页的原始 HTML 代码
助手:[设置 raw=true 获取原始内容]
对于内容很长的网页,使用 max_length 和 start_index 分批抓取:
第一次:max_length=5000, start_index=0
第二次:max_length=5000, start_index=5000
raw=true 获取原始内容⚠️ 重要提示:
常见错误及解决方案:
| 错误 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 403 Forbidden | 访问被拒绝 | 检查 robots.txt,或使用浏览器工具 |
| 404 Not Found | 页面不存在 | 确认 URL 是否正确 |
| Timeout | 请求超时 | 检查网络连接,稍后重试 |
| Encoding Error | 编码问题 | 尝试 raw=true 参数 |
ali-web(搜索) → fetch(抓取) → 总结分析
fetch(获取页面) → ali-web-ext(解析结构化内容)
更新时间: 2026-03-08 版本: 1.0