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Fetch MCP Server

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Fetch MCP 서버

웹 콘텐츠 가져오기 기능을 제공하는 Model Context Protocol 서버입니다. 이 서버는 LLM이 웹 페이지에서 콘텐츠를 검색하고 처리할 수 있도록 하며, HTML을 마크다운으로 변환하여 더 쉽게 읽을 수 있게 합니다.

[!CAUTION] 이 서버는 로컬/내부 IP 주소에 접근할 수 있으며 보안 위험이 있을 수 있습니다. 이 MCP 서버를 사용할 때는 민감한 데이터가 노출되지 않도록 주의하십시오.

fetch 도구는 응답을 잘라내지만, start_index 인수를 사용하면 콘텐츠 추출을 시작할 위치를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 필요한 정보를 찾을 때까지 웹 페이지를 청크 단위로 읽을 수 있습니다.

사용 가능한 도구

  • fetch - 인터넷에서 URL을 가져와 콘텐츠를 마크다운으로 추출합니다.

    • url (문자열, 필수): 가져올 URL

    • max_length (정수, 선택): 반환할 최대 문자 수 (기본값: 5000)

    • start_index (정수, 선택): 이 문자 인덱스부터 콘텐츠 시작 (기본값: 0)

    • raw (불리언, 선택): 마크다운 변환 없이 원본 콘텐츠 가져오기 (기본값: false)

프롬프트

  • fetch

    • URL을 가져와 콘텐츠를 마크다운으로 추출

    • 인수:

      • url (문자열, 필수): 가져올 URL

설치

선택 사항: node.js를 설치하면 fetch 서버가 더 강력한 HTML 단순화 도구를 사용하게 됩니다.

uv 사용 (권장)

uv를 사용할 때는 별도의 설치가 필요하지 않습니다. uvx를 사용하여 mcp-server-fetch를 직접 실행합니다.

PIP 사용

또는 pip를 통해 mcp-server-fetch를 설치할 수 있습니다:

pip install mcp-server-fetch

설치 후 다음을 사용하여 스크립트로 실행할 수 있습니다:

python -m mcp_server_fetch

Related MCP server: MCP Fetch

구성

Claude.app용 구성

Claude 설정에 추가하세요:

{
  "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 Code용 구성

빠른 설치를 위해 아래의 원클릭 설치 버튼 중 하나를 사용하세요...

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

수동 설치의 경우, VS Code의 사용자 설정(JSON) 파일에 다음 JSON 블록을 추가하세요. Ctrl + Shift + P를 누르고 Preferences: Open User Settings (JSON)을 입력하여 수행할 수 있습니다.

선택적으로 작업 공간의 .vscode/mcp.json 파일에 추가할 수도 있습니다. 이렇게 하면 다른 사람들과 구성을 공유할 수 있습니다.

mcp.json 파일을 사용할 때는 mcp 키가 필요합니다.

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

사용자 정의 - robots.txt

기본적으로 서버는 요청이 (도구를 통해) 모델에서 온 경우 웹사이트의 robots.txt 파일을 따르지만, (프롬프트를 통해) 사용자가 시작한 요청인 경우에는 그렇지 않습니다. 구성의 args 목록에 --ignore-robots-txt 인수를 추가하여 이를 비활성화할 수 있습니다.

사용자 정의 - User-agent

기본적으로 요청이 (도구를 통해) 모델에서 왔는지, 아니면 (프롬프트를 통해) 사용자가 시작했는지에 따라 서버는 다음 중 하나를 user-agent로 사용합니다.

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

또는

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

이는 구성의 args 목록에 --user-agent=YourUserAgent 인수를 추가하여 사용자 정의할 수 있습니다.

사용자 정의 - 프록시

서버는 --proxy-url 인수를 사용하여 프록시를 사용하도록 구성할 수 있습니다.

Windows 구성

Windows에서 시간 초과 문제가 발생하는 경우, 올바른 문자 인코딩을 위해 PYTHONIOENCODING 환경 변수를 설정해야 할 수 있습니다:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

이는 Windows 시스템에서 서버 시간 초과를 유발할 수 있는 문자 인코딩 문제를 해결합니다.

디버깅

MCP 인스펙터를 사용하여 서버를 디버깅할 수 있습니다. uvx 설치의 경우:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-fetch

또는 패키지를 특정 디렉토리에 설치했거나 개발 중인 경우:

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

기여

mcp-server-fetch를 확장하고 개선하는 데 기여해 주시기를 권장합니다. 새로운 도구를 추가하거나, 기존 기능을 향상하거나, 문서를 개선하려는 경우 여러분의 의견은 매우 소중합니다.

다른 MCP 서버 및 구현 패턴의 예는 다음을 참조하세요: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

풀 리퀘스트를 환영합니다! mcp-server-fetch를 더욱 강력하고 유용하게 만들기 위해 새로운 아이디어, 버그 수정 또는 개선 사항을 자유롭게 기여해 주세요.

라이선스

mcp-server-fetch는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 이는 MIT 라이선스의 약관에 따라 소프트웨어를 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있음을 의미합니다. 자세한 내용은 프로젝트 저장소의 LICENSE 파일을 참조하세요.

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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