Fetch-mcp 是一款强大的 MCP 服务器，专为 AI 模型提供灵活的 HTTP 数据抓取功能。它通过标准化的 MCP 接口，让 AI 模型能够轻松获取并处理来自网络的内容，支持 HTML、JSON、纯文本和 Markdown 等多种格式。

该服务器提供了一系列工具，例如 fetch_html、fetch_json、fetch_txt 和 fetch_markdown，开发者可以根据需求选择合适的工具来抓取特定格式的网页内容。通过自定义请求头，fetch-mcp 还能应对各种复杂的网络请求场景。

Fetch-mcp 的核心价值在于简化了 AI 模型与外部 Web 数据的集成过程，开发者无需编写复杂的网络请求代码，即可快速获取所需数据，从而专注于 AI 模型的开发和优化。它基于现代 Fetch API、JSDOM 和 TurndownService 等技术，保证了数据抓取的效率和准确性。通过简单的配置，即可将其集成到桌面应用中，为 AI 模型提供强大的数据支持。

多格式网页内容抓取

fetch-mcp的核心功能在于能够从指定的URL抓取网页内容，并将其转换为多种格式，包括HTML、JSON、纯文本和Markdown。它利用现代的fetch API发起HTTP请求，并支持自定义请求头，允许开发者灵活地处理需要特定认证或配置的网页。对于HTML内容，fetch-mcp使用JSDOM进行解析和处理，能够提取文本内容或将其转换为Markdown格式。这种多格式支持极大地简化了AI模型与网络数据交互的流程，无需模型自身处理复杂的网页解析和格式转换。

例如，一个AI模型需要分析某个新闻网站的文章内容。通过fetch-mcp，模型可以指定URL并选择以纯文本格式获取内容，从而避免处理HTML标签和脚本，直接获得可用于分析的文本数据。技术实现上，fetch-mcp依赖于JSDOM进行HTML解析，TurndownService进行HTML到Markdown的转换，确保了转换的准确性和效率。

简化的数据集成流程

fetch-mcp通过提供标准化的数据获取接口，显著简化了AI模型与外部数据源的集成流程。开发者无需编写复杂的网络请求和数据解析代码，只需通过简单的配置，即可将fetch-mcp集成到现有的MCP客户端-服务器架构中。这降低了开发难度，缩短了开发周期，并提高了AI模型的部署效率。fetch-mcp作为一个独立的MCP服务器，可以独立部署和扩展，从而避免了对AI模型本身的性能影响。

例如，一个需要从多个API接口获取数据的AI应用，可以使用fetch-mcp统一处理HTTP请求和数据格式转换，将不同来源的数据整合为模型可用的格式。技术实现上，fetch-mcp使用Node.js和TypeScript构建，易于部署和维护，并提供了详细的文档和示例代码，方便开发者快速上手。

灵活的HTTP请求配置

fetch-mcp支持自定义HTTP请求头，这使得AI模型可以灵活地访问需要特定认证或配置的网页。通过设置请求头，模型可以模拟不同的用户代理、传递API密钥或处理跨域请求。这种灵活性对于访问受限或需要特定配置的Web资源至关重要。开发者可以通过简单的配置，即可实现复杂的HTTP请求逻辑，无需修改AI模型本身的代码。

例如，一个AI模型需要访问一个需要API密钥认证的API接口。通过fetch-mcp，开发者可以在请求头中设置API密钥，从而成功获取数据。技术实现上，fetch-mcp允许开发者在请求配置中指定任意的HTTP请求头，并将其传递给底层的fetch API，从而实现了灵活的HTTP请求配置。

技术实现

fetch-mcp使用Node.js和TypeScript构建，利用现代的fetch API进行网络请求，并依赖JSDOM和TurndownService进行HTML解析和Markdown转换。项目结构清晰，代码可读性高，易于维护和扩展。同时，fetch-mcp提供了完善的测试套件，确保了代码的质量和稳定性。