C

Coucya MCP Server Requests

HTTPリクエスト機能を提供するMCPサーバーで、LLMがウェブページの内容を取得して処理するのをサポートします。内容変換、フィルタリング、カスタムリクエストなどの機能が含まれます。
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mcp-server-requestsとは?

これは、大規模言語モデル(LLM)用に特別に設計されたミドルウェアサーバーです。標準化されたModel Context Protocol(MCP)を通じて、LLMが安全にHTTPリクエストを送信し、ネットワーク上のコンテンツを取得できるようにします。サーバーは自動的にコンテンツの形式変換とフィルタリングを行い、LLMが処理しやすいデータ形式を返します。

mcp-server-requestsをどのように使用するか?

簡単なインストールと設定を行った後、LLMは標準インターフェースを通じてさまざまなHTTPリクエスト(GET/POST/PUTなど)を送信できます。サーバーはリクエストを処理し、フォーマットされた内容を返します。ユーザーはコマンドライン引数でUser-Agentなどのリクエスト動作を制御できます。

適用シーン

LLMがリアルタイムのネットワーク情報を取得する必要がある場合;Web APIとやり取りする必要がある場合;ウェブページの内容を読み取り、必要なキー情報のみを取得する場合。典型的なユースケースには、ニュース要約、価格監視、API呼び出しなどがあります。

主要機能

内容形式変換ウェブページのHTMLをクリーンなMarkdown形式に変換し、広告やスクリプトなどの邪魔な内容を削除します。
完全なHTTPメソッドサポートGET/POST/PUT/DELETE/PATCHなど、すべてのHTTPメソッドをサポートします。
柔軟なUser-Agent管理カスタムUAの指定、ランダムなUAの生成、条件に基づくUAの生成など、さまざまなUA構成方法をサポートします。
リクエストヘッダー制御LLMがカスタムリクエストヘッダーを指定することを許可し、またはサーバーが必要なヘッダー情報を自動的に追加します。

利点と制限

利点
LLMに安全なネットワークアクセスチャネルを提供し、公開ネットワークに直接露出するのを避けます。
自動的な内容浄化を行い、LLMに不要な冗長情報を削除します。
柔軟なリクエスト構成で、さまざまなウェブサイトのクローリング防止要件を満たします。
軽量な設計で、デプロイと統合が容易です。
制限
JavaScriptレンダリングが必要な動的コンテンツを処理できません。
非標準HTMLページの変換結果は理想的でない場合があります。
高コンカレンシーのシナリオでは、追加の構成が必要になる場合があります。

使い方

サービスのインストール
gitでリポジトリをクローンし、pipでインストールします。
MCPクライアントの設定
LLMの設定ファイルにサーバー設定を追加します。
サーバーの起動
適切なUser-Agentポリシーを選択してサービスを起動します。

使用例

ニュース要約の取得LLMに最新のニュースを取得させ、要約を生成させます。
天気APIのクエリAPIを通じてリアルタイムの天気データを取得します。
フォームデータの送信ユーザーがフォームを送信するのをシミュレートします。

よくある質問

ウェブサイトのクローリング防止問題をどう解決するか?
取得した内容が不完全なのはなぜか?
利用可能なランダムUA構成をどう確認するか?

関連リソース

GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと最新バージョン
MCPプロトコルドキュメント
Model Context Protocolの公式ドキュメント
HTTPリクエストチュートリアル
MDNのHTTPリクエストメソッドリファレンス
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": {
        "mcp-server-requests": {
            "command": "python",
            "args": [
                "-m",
                "mcp_server_requests"
            ]
        }
    }
}
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。
N
Notte Browser
認証済み
NotteはオープンソースのフルスタックネットワークAIエージェントフレームワークで、ブラウザセッション、自動化されたLLM駆動エージェント、ウェブページの監視と操作、資格情報管理などの機能を提供し、インターネットをエージェントに優しい環境に変え、自然言語でウェブサイトの構造を記述することでLLMの認知負荷を軽減することを目的としています。
649
4.5ポイント
S
Search1api
Search1API MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索とクローリング機能を提供し、複数の検索サービスとツールをサポートします。
TypeScript
328
4ポイント
D
Duckduckgo MCP Server
認証済み
DuckDuckGo検索MCPサーバーは、ClaudeなどのLLMにウェブ検索とコンテンツ取得サービスを提供します。
Python
808
4.3ポイント
B
Bing Search MCP
Microsoft Bing検索APIを統合するためのMCPサーバーで、ウェブページ、ニュース、画像の検索機能をサポートし、AIアシスタントにウェブ検索機能を提供します。
Python
220
4ポイント
M
MCP Alchemy
認証済み
MCPアルケミーは、Claude Desktopと複数のデータベースを接続するツールで、SQLクエリ、データベース構造分析、データレポート生成をサポートします。
Python
314
4.2ポイント
P
Postgresql MCP
FastMCPライブラリに基づくPostgreSQLデータベースのMCPサービスで、指定されたテーブルのCRUD操作、スキーマ検査、およびカスタムSQLクエリ機能を提供します。
Python
97
4ポイント
M
MCP Scan
MCP-Scanは、MCPサーバー用のセキュリティスキャンツールで、提示注入、ツール汚染、クロスドメインアップグレードなどの一般的なセキュリティホールを検出します。
Python
609
5ポイント
A
Agentic Radar
エージェンティックレーダーは、エージェントシステムを分析・評価するセキュリティスキャナーで、開発者、研究者、セキュリティ専門家がエージェントシステムのワークフローを理解し、潜在的なホールを特定するのに役立ちます。
Python
544
5ポイント
厳選MCPサービス
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
260
4.8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
288
4.5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
5.2K
4.7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
714
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
79
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#
551
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
1.7K
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
273
4.5ポイント
AIbase
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