C

Cloudflare Browser Rendering MCP

CloudflareブラウザレンダリングAPIをベースにしたMCPサーバーで、LLMにウェブページの内容の取得、処理、コンテキストの統合ツールを提供します
2.5 points
19

CloudflareブラウザレンダリングMCPサーバーとは?

CloudflareブラウザレンダリングMCPサーバーは、Cloudflare Browser Rendering APIをベースに構築されたツールで、ユーザーがウェブページから構造化された内容を抽出し、LLM(大規模言語モデル)で使用するコンテキストを生成するのを支援します。ウェブページのクローリング、内容の要約、ドキュメントの検索、スクリーンショットの生成など、さまざまな機能をサポートしています。

CloudflareブラウザレンダリングMCPサーバーの使い方は?

ユーザーは簡単なコマンドまたはプロンプトでサーバーの機能を起動できます。たとえば、特定のウェブページの内容をクローリングしたり、ドキュメントを検索したり、ページのスクリーンショットを生成したりできます。設定が完了したら、使用を開始できます。

適用シナリオ

このサーバーは、ウェブページから情報を抽出する必要がある開発者、研究者、コンテンツ生成担当者に最適です。たとえば、技術ドキュメントを迅速にクローリングしたり、ウェブページの要約を生成したり、複雑なウェブページの内容を分析したりできます。

主な機能

ウェブページの内容をクローリング指定したURLからウェブページの内容をクローリングし、初期処理を行います。LLMのコンテキスト入力として適しています。
ドキュメントの検索Cloudflareの公式ドキュメントでキーワードを検索し、関連する内容を返します。
構造化された内容を抽出CSSセレクタを使用して、ウェブページ内の特定の要素(タイトル、段落、テーブルなど)を抽出します。
内容の要約長い内容を圧縮し、簡潔な要約を生成します。
スクリーンショットの生成ウェブページの静的画像を撮影し、共有または表示しやすくします。

利点と制限

利点
ウェブページの内容を効率的にクローリングし、コンテキストを生成する
検索、要約、スクリーンショットなど、さまざまな機能をサポートする
既存のワークフローに簡単に統合できる
制限
CloudflareアカウントとWorkerのサポートが必要です
複雑な動的ウェブページを完全に解析できない場合があります
一部の高度な機能には追加の設定が必要です

使い方

依存関係のインストール
Node.js v18以上がインストールされていることを確認し、プロジェクトコードをクローンします。
Cloudflare Workerにデプロイ
puppeteer - worker.jsファイルをCloudflare Workerにアップロードします。
環境変数の設定
BROWSER_RENDERING_APIをあなたのCloudflare Workerのアドレスに設定します。
サーバーの起動
npmスクリプトを実行してMCPサーバーを起動します。

使用例

ドキュメントのクローリングと要約Cloudflareの公式ドキュメントをクローリングし、要約を生成します。
ドキュメント内容の検索Cloudflareのドキュメントで「ブラウザレンダリング」に関する内容を検索します。
構造化された内容の抽出ウェブページからタイトルと段落を抽出します。

よくある質問

BROWSER_RENDERING_APIをどのように設定しますか?
なぜ私のスクリーンショットが空白になるのですか?
すべてのウェブページのクローリングをサポートしていますか?

関連リソース

Cloudflare Browser Rendering APIドキュメント
Cloudflare Browser Rendering APIの仕組みを理解します。
GitHubプロジェクトのURL
GitHubリポジトリにアクセスしてソースコードを確認します。
Cloudflare Workerの公式ドキュメント
Cloudflare Workerのデプロイと管理方法を学びます。
Installation
Copy the following command to your Client for configuration
Note: Your key is sensitive information, do not share it with anyone.
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 points
D
Duckduckgo MCP Server
Certified
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 points
M
MCP Server Airbnb
Certified
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
243
4 points
M
MCP Alchemy
Certified
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 points
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 points
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 points
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 points
C
Cloudflare
Changesetsは、マルチパッケージまたはシングルパッケージのリポジトリのバージョン管理とリリースを管理するためのビルドツールです。
TypeScript
1.5K
5 points
Featured MCP Services
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 points
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 points
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 points
B
Baidu Map
Certified
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 points
G
Gitlab MCP Server
Certified
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 points
U
Unity
Certified
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 points
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 points
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 points
AIbase
Zhiqi Future, Your AI Solution Think Tank
© 2025AIbase