Fetch MCP Server 快速生成科技日报

简介

Fetch是一个提供网页内容抓取功能的模型上下文协议服务器。此服务器使大型语言模型能够从网页中检索和处理内容,并将 HTML 转换为 markdown 以便更容易地使用。

获取工具会截断响应,但通过使用 start_index 参数,您可以指定从何处开始提取内容。这让模型可以分块读取网页,直到找到所需的信息。

可用工具
  • fetch - 从互联网上抓取一个 URL 并将其内容作为 markdown 提取。

    • url (字符串, 必需): 要抓取的 URL

    • max_length  (整数, 可选): 返回的最大字符数 (默认: 5000)

    • start_index (整数, 可选): 从此字符索引开始提取内容 (默认: 0)

    • raw (布尔值, 可选): 获取未经 markdown 转换的原始内容 (默认: false)

提示
  • fetch

    • 抓取一个 URL 并将其内容作为 markdown 提取

    • 参数:

      • url (字符串, 必需): 要抓取的 URL

配置

在 Cursor 的 Cursor Settings 中找到 MCP,点击右侧上方的 Add new global MCP server 按钮,便自动打开 mcp.json文件,然后将mcp server 的配置信息粘贴进去。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      }
    }
  }
}

实操

通过Fetch 快速生成科技日报,输入 URL,Fetch去把内容弄回来,然后把乱七八糟的 HTML 转成干净的 Markdown(还能支持其他格式,比如纯文本),把抓来的内容通过 MCP 接口丢给智能体处理,最后整理出来科技日报。

请用fetch工具,帮我总结下链接内容@https:/www.bloomberg.com/asia

将会调用fetch工具,梳理网页内容,调用结果如下图:

帮我找下里面下Bloomberg Technology板块,今日有什么内容

帮我整理整一个科技日报,参考模板
事件
实践内容或注要功能(一句话描达内容,或者列举最多3个点)
详情:url地址

复制链接,打开网址,如下图:

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 在英语学习过程中,一款优秀的词典工具至关重要。Vocabulary.com Dictionary 和欧陆词典(EuroDict)作为两款备受推崇的在线词汇资源,各具特色且能够相互补充,为用户打造全面的词汇学习体验。 Vocabulary.com Dictionary 不仅提供单词的标准释义,还特别注重词汇的实际运用。它涵盖了丰富的例句、短语和习语,帮助用户掌握词汇在不同语境中的使用方式。此外,Vocabulary.com 设有互动学习功能,通过游戏和挑战的形式,让学习者在趣味中巩固新词汇。其“智能学习计划”能够根据用户的学习进度和能力定制个性化学习路径,是提升词汇量的有效工具。 与之配合的欧陆词典则以多语言支持和深度词汇解析闻名。它不仅提供英文词汇的解释,还涵盖多种语言对照,非常适合多语种学习者。欧陆词典还提供同义词、反义词、派生词等扩展信息,以及丰富的短语和习语,帮助用户全面理解词汇的多维度含义。 在实际使用时,学习者可以先通过 Vocabulary.com Dictionary 查找单词的基本信息和应用场景,再借助欧陆词典拓展对词汇的多语言理解,尤其是对比不同语言中词汇的对应关系。Vocabulary.com 的互动学习模式适合日常学习,而欧陆词典则更适合深度研究和词汇拓展。 压缩包中的文件可能包括“Vocabulary.com Dictionary.jpg”,这可能是词典的截图或封面,用于视觉介绍;“Vocabulary.com Dictionary.mdd”和“.mdx”文件则是欧陆词典的数据文件,用于存储索引和数据,方便离线查询。将这些文件下载到本地,即使在无网络的情况下,也能使用部分功能。 Vocabulary.com Dictionary 和欧陆词典的结合使用,能为学习者
<think>好的,用户想了解在IT上下文中“fetch MCP”的相关信息。首先,我需要结合提供的引用资料来理解这两个术语的关系。根据引用[3],MCP是模型上下文协议,用于AI应用与资源之间的交互。引用[2]提到在配置Claude Desktop时,使用了“fetch MCP Server”,其中涉及一个Python命令启动服务器。引用[4]说明MCP采用客户端-服务器架构,客户端与服务器一对一连接。引用[5]指出MCP用于调用API接口,弥补LLM的不足。 用户的问题集中在“fetch”和“MCP”的结合使用上。首先,“fetch”在IT中通常指获取数据,而在这里可能特指通过MCP协议获取资源。根据引用[2],配置中的“fetch”部分可能是一个命令,用来启动MCP服务器,执行数据获取任务。需要明确“fetch”在这里的角色是作为MCP的一个功能模块还是独立服务。 接下来,分析MCP的结构。引用[4]提到客户端-服务器架构,MCP Clients连接Servers。因此,“fetch MCP”可能指通过MCP客户端从服务器获取数据。引用[5]的例子显示MCP用于API调用,可能“fetch”就是执行这种调用的操作步骤。 需要确认引用中的具体描述是否准确。例如,引用[2]中的配置代码显示使用Python启动mcp_server_fetch模块,说明“fetch”是MCP服务器的一个实例,处理数据获取任务。结合引用[3]和[4],MCP的协议允许安全交互,因此“fetch”在此上下文中是MCP服务器的一个功能,用于安全地从资源中获取数据。 总结,用户可能是在寻找如何通过MCP协议中的fetch机制来获取数据或资源,具体涉及服务器配置和客户端通信。需要将引用中的信息整合,明确fetchMCP中的技术实现和应用场景,确保回答结构清晰,引用正确来源。</think>### 关于 "fetch MCP" 在IT领域的解析 根据提供的引用信息,"fetch MCP" 主要与**模型上下文协议(Model Context Protocol)**的应用场景和技术实现相关。以下是关键解析: --- #### 1. **MCP协议基础** MCP是一种实现AI应用程序与本地/远程资源安全交互的开放协议[^3]。其核心架构基于**客户端-服务器模型**: - **MCP Hosts**:AI应用(如Claude Desktop)作为主机 - **MCP Clients**:负责与服务器的通信接口 - **MCP Servers**:执行具体任务的资源提供者[^4] --- #### 2. **FetchMCP中的角色** 在引用[2]的配置示例中: ```json "fetch": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server_fetch"] } ``` 这表示: - **fetch** 是MCP Server的一个功能模块 - 通过Python命令启动`mcp_server_fetch`服务 - 该服务可能用于**数据抓取(Data Fetching)**或**资源请求**操作 --- #### 3. **典型应用场景** 结合引用[5]的描述,MCPfetch功能常用于: 1. 突破LLM的API调用限制(如天气查询) 2. 安全访问本地文件系统或数据库 3. 执行需要权限验证的远程操作 4. 实现AI应用与外部系统的解耦通信 --- #### 4. **技术实现流程** ```mermaid graph LR A[AI应用] --> B[MCP Client] B --> C{MCP Server} C --> D[Fetch模块] D --> E[(外部资源)] ``` 1. AI应用通过MCP Client发起请求 2. MCP ServerFetch模块接收并验证请求 3. 执行数据抓取/资源访问操作 4. 返回结果给AI应用 ---
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