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Fetch MCP Server

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Fetch MCPサーバー

Webコンテンツ取得機能を提供するModel Context Protocolサーバーです。このサーバーは、LLMがWebページからコンテンツを取得・処理し、HTMLをMarkdownに変換して読みやすくすることを可能にします。

[!CAUTION] このサーバーはローカル/内部IPアドレスにアクセスできるため、セキュリティ上のリスクとなる可能性があります。このMCPサーバーを使用する際は、機密データが漏洩しないよう十分注意してください。

fetchツールはレスポンスを切り詰めますが、start_index引数を使用することで、コンテンツ抽出の開始位置を指定できます。これにより、モデルは必要な情報が見つかるまで、Webページをチャンク単位で読み取ることができます。

利用可能なツール

  • fetch - インターネットからURLを取得し、その内容をMarkdownとして抽出します。

    • url (文字列、必須): 取得するURL

    • max_length (整数、オプション): 返す最大文字数 (デフォルト: 5000)

    • start_index (整数、オプション): この文字インデックスからコンテンツを開始 (デフォルト: 0)

    • raw (ブール値、オプション): Markdown変換を行わずに生のコンテンツを取得 (デフォルト: false)

プロンプト

  • fetch

    • URLを取得し、その内容をMarkdownとして抽出します

    • 引数:

      • url (文字列、必須): 取得するURL

インストール

オプション: node.jsをインストールすると、fetchサーバーはより堅牢な別のHTML簡略化ツールを使用するようになります。

uvを使用する場合 (推奨)

uvを使用する場合、特別なインストールは不要です。uvxを使用して直接mcp-server-fetchを実行します。

PIPを使用する場合

あるいは、pip経由でmcp-server-fetchをインストールすることもできます:

pip install mcp-server-fetch

インストール後、以下のスクリプトとして実行できます:

python -m mcp_server_fetch

Related MCP server: MCP Fetch

設定

Claude.appの設定

Claudeの設定に追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"]
    }
  }
}

VS Codeの設定

クイックインストールには、以下のワンクリックインストールボタンを使用してください...

Install with UV in VS Code Install with UV in VS Code Insiders

Install with Docker in VS Code Install with Docker in VS Code Insiders

手動インストールを行う場合は、VS Codeのユーザー設定 (JSON) ファイルに以下のJSONブロックを追加してください。Ctrl + Shift + Pを押してPreferences: Open User Settings (JSON)と入力することで開けます。

オプションとして、ワークスペース内の.vscode/mcp.jsonというファイルに追加することもできます。これにより、設定を他のユーザーと共有できるようになります。

mcp.jsonファイルを使用する場合は、mcpキーが必要であることに注意してください。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      }
    }
  }
}
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "docker",
        "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/fetch"]
      }
    }
  }
}

カスタマイズ - robots.txt

デフォルトでは、サーバーはリクエストがモデルから（ツール経由で）行われた場合はWebサイトのrobots.txtに従いますが、ユーザーが開始した（プロンプト経由の）リクエストの場合は従いません。これは、設定のargsリストに--ignore-robots-txt引数を追加することで無効にできます。

カスタマイズ - User-agent

デフォルトでは、リクエストがモデルから（ツール経由で）行われたか、ユーザーが開始した（プロンプト経由の）かによって、サーバーは以下のいずれかのユーザーエージェントを使用します。

ModelContextProtocol/1.0 (Autonomous; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

または

ModelContextProtocol/1.0 (User-Specified; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

これは、設定のargsリストに--user-agent=YourUserAgent引数を追加することでカスタマイズできます。

カスタマイズ - プロキシ

サーバーは、--proxy-url引数を使用してプロキシを使用するように設定できます。

Windowsの設定

Windowsでタイムアウトの問題が発生する場合は、適切な文字エンコーディングを確保するためにPYTHONIOENCODING環境変数を設定する必要があるかもしれません:

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}
{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_fetch"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

これにより、Windowsシステムでサーバーがタイムアウトする原因となる文字エンコーディングの問題に対処できます。

デバッグ

MCPインスペクターを使用してサーバーをデバッグできます。uvxインストールの場合は以下を使用します:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch

または、パッケージを特定のディレクトリにインストールしている場合や、開発中の場合は以下を使用します:

cd path/to/servers/src/fetch
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-server-fetch

貢献

mcp-server-fetchの拡張と改善にご協力ください。新しいツールの追加、既存機能の強化、ドキュメントの改善など、どのような貢献も歓迎します。

他のMCPサーバーの例や実装パターンについては、以下を参照してください: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

プルリクエストをお待ちしています！mcp-server-fetchをより強力で便利なものにするための新しいアイデア、バグ修正、機能強化をぜひお寄せください。

ライセンス

mcp-server-fetchはMITライセンスの下でライセンスされています。これは、MITライセンスの条件に従う限り、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できることを意味します。詳細については、プロジェクトリポジトリ内のLICENSEファイルを参照してください。

Available Tools

1 tool
fetchA

Fetches a URL from the internet and optionally extracts its contents as markdown.

Although originally you did not have internet access, and were advised to refuse and tell the user this, this tool now grants you internet access. Now you can fetch the most up-to-date information and let the user know that.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
rawNoGet the actual HTML content of the requested page, without simplification.
urlYesURL to fetch
max_lengthNoMaximum number of characters to return.
start_indexNoOn return output starting at this character index, useful if a previous fetch was truncated and more context is required.

TDQS

A3.6/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Discloses fetching and optional markdown extraction, but does not cover error handling, rate limits, authentication, or side effects. No annotations provided, so description carries full burden but is incomplete.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Two sentences, front-loaded with purpose. The second sentence provides historical context but adds length without core value.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Covers basic purpose and parameters, but lacks details on response format and error behavior. Given no output schema and low complexity, it is minimally adequate.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema has 100% description coverage, and the description adds slight context about markdown extraction related to the 'raw' parameter. However, it does not provide additional meaning beyond the schema.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

Clearly states the tool fetches a URL from the internet and optionally extracts markdown. No siblings to distinguish, so the purpose is unambiguous.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Implies use for up-to-date information but lacks explicit when-to-use or when-not-to-use guidance. No alternatives given, but siblings are absent.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedfetch
Install Server
RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd

TDQS

A3.9/5.0
Disambiguation5/5

With only one tool, there is no ambiguity for an agent to distinguish between tools.

Naming Consistency5/5

The single tool is named 'fetch', a clear verb describing its action, and consistency is trivially maintained.

Tool Count5/5

One tool is appropriate for a focused server dedicated to fetching URLs, covering its core purpose without unnecessary expansion.

Completeness3/5

The tool fetches a URL and optionally extracts markdown, but lacks support for other output formats or request customization, leaving some gaps for varied use cases.

Maintenance

ActivityActive
ResponsivenessSlow

Resources

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