Url Text Fetcher MCP
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Url Text Fetcher MCP

LM Studio用に設計されたミニマルなMCPサーバーで、URLのテキストとリンクの取得機能を提供します。
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5.6K

URL Text Fetcherとは?

これはLM Studio用に設計された軽量なサービスで、簡単なコマンドで任意のウェブページの本文内容またはすべてのリンクを取得できます。これにより、AIアシスタントが直接ネットワーク情報を読み取り、分析できるようになります。

このサービスをどのように使用するか?

LM Studioでインストールして設定した後、自然言語指令でfetch_url_textまたはfetch_page_links機能を呼び出すだけで、ウェブページのデータを取得できます。

適用シナリオ

リアルタイムのネットワーク情報分析が必要なシナリオ、例えばニュース要約生成、リンクリソース収集、技術文書検索などに適しています。

主な機能

ウェブページ本文の抽出
広告やナビゲーション要素を自動的にフィルタリングし、純粋なウェブページのメインコンテンツを返します。
リンクの取得
ページのすべての超リンクを取得し、特定のタイプのURLをフィルタリングすることができます。
利点
軽量な設計で、リソースの占有が少ない
LM Studioとシームレスに統合される
コードを書かずにウェブページの内容を取得できる
制限
一部のウェブサイトは自動化されたアクセスをブロックする場合があります。
テキスト内容の抽出のみをサポートし、マルチメディアは処理しません。
Pythonの実行環境が必要です。

使い方

インストールの準備
Python仮想環境を作成し、依存パッケージをインストールします。
LM Studioの設定
mcp.jsonにサーバー設定を追加し、絶対パスを使用してエラーを回避します。
アプリケーションの再起動
設定を保存した後、LM Studioを再起動して変更を有効にします。

使用例

ウェブページ内容の要約
ウェブページの本文を取得し、簡潔な要約を生成します。
リンクの収集
技術ウェブサイトからすべての関連リソースのリンクを収集します。

よくある質問

なぜENOENTエラーが発生するのですか?
一部のウェブサイトの内容が取得できない場合はどうすればいいですか?

関連リソース

LM Studioのドキュメント
公式の使用ガイド
Python公式サイト
Pythonプログラミング言語

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "url-text-fetcher": {
      "command": "/Users/lex/Learning/URL-Fetcher-LM-Studio-MCP-Server/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "url_text_fetcher.mcp_server"],
      "cwd": "/Users/lex/Learning/URL-Fetcher-LM-Studio-MCP-Server"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "url-text-fetcher": {
      "command": "/Users/lex/Learning/URL-Fetcher-LM-Studio-MCP-Server/.venv/bin/url-text-fetcher",
      "args": [],
      "cwd": "/Users/lex/Learning/URL-Fetcher-LM-Studio-MCP-Server"
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

P
Paperbanana
Python
6.7K
5ポイント
F
Finlab Ai
FinLab AIは金融定量分析プラットフォームで、AI技術を通じてユーザーが投資戦略の超過収益(アルファ)を発見するのを支援します。豊富なデータセット、バックテストフレームワーク、および戦略サンプルを提供し、自動化されたインストールと主流のAIプログラミングアシスタントへの統合をサポートします。
5.6K
4ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
6.7K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
6.4K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
7.6K
5ポイント
R
Rsdoctor
Rsdoctorは、Rspackエコシステム向けに開発されたビルド分析ツールで、webpackと完全に互換性があり、可視化ビルド分析、多次元パフォーマンス診断、インテリジェントな最適化提案を提供し、開発者がビルド効率とエンジニアリング品質を向上させるのに役立ちます。
TypeScript
10.5K
5ポイント
N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
10.8K
5ポイント
T
Testkube
Testkubeは、クラウドネイティブアプリケーション向けのテストオーケストレーションと実行フレームワークで、テストの定義、実行、分析を行うための統一プラットフォームを提供します。既存のテストツールとKubernetesインフラストラクチャをサポートします。
Go
7.6K
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
24.8K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
79.1K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
19.5K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
35.8K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
20.9K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
27.8K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
19.4K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
30.7K
4.5ポイント
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