喂Cursor技术文档还有手动复制粘贴？
今天的MCP精选集介绍一个好用的Server:Fetch MCP Server
Fetch MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，专门提供网页内容获取和处理功能。
除了检索和处理网页内容，还能将HTML转换为更易于消费的markdown格式。Fetch MCP Server极大地增强了AI模型理解和分析网络信息的能力。
核心功能
Fetch MCP Server提供了一个名为fetch的强大工具，具有以下参数：
url(字符串，必填)：要获取的URLmax_length(整数，可选)：返回的最大字符数（默认：5000）start_index(整数，可选)：从此字符索引开始获取内容（默认：0）raw(布尔值，可选)：获取原始内容而不进行markdown转换（默认：false）
这个Server的特点是定制化和可控性。
能够按需截断响应，并通过使用start_index参数，指定从何处开始提取内容。模型能够分块阅读网页，直到找到所需的信息。
安装指南
使用uv安装（推荐）
使用uv时不需要特定的安装步骤。我们将使用uvx直接运行mcp-server-fetch。
关于 uv的更多资料，请点击这里：放弃 pip/venv，拥抱 uv
uvx mcp-server-fetch
配置指南
为Claude Desk配置,将以下配置添加到Claude配置项中，具体配置的方法可以参照这里：链接?
使用uvx
{
"mcpServers": {"fetch": {"command": "uvx","args": ["mcp-server-fetch"]}
}}使用Docker
{
"mcpServers": {"fetch": {"command": "docker","args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/modelcontextprotocol/fetch:main"]}
}}高级定制
robots.txt处理
默认情况下，服务器会将遵守网站的robots.txt文件，但是通过在配置中的args列表中添加--ignore-robots-txt参数来禁用此功能。
robots.txt是网站和网络爬虫之间的君子协定，一般个人使用的话可以放开。
默认情况下，根据请求是来自模型（通过工具）还是由用户发起（通过提示），服务器将使用以下用户代理之一：
ModelContextProtocol/1.0 (Autonomous; +https://github.com/modelcontextprotocol/servers)
那当然，完全可以通过在配置中的args列表中添加--user-agent=YourUserAgent参数来自定义用户代理。
实际案例
MCP服务器的一个关键特点是，只用自然语言就能使用。以下是Fetch MCP Server的几个实际应用场景：
案例1：网页内容分析
以Claude桌面应用中，配置好Fetch MCP Server，可以直接要求Claude获取并分析网页内容：
用户: "请使用Fetch工具获取'https://nextjs.org/docs'的内容，并分析其中的主要观点。"
Claude: "我将使用Fetch工具获取该网页内容..."
此时，Claude会自动调用已配置的Fetch MCP Server，获取网页内容，然后分析并总结该内容，无需编写任何代码或执行API调用。
案例2：多页面内容对比
需要比较多个网页的内容时，使用：
用户: "请获取以下三个网页的内容并比较它们的异同：
- https://example.com/product1
- https://example.com/product2
- https://example.com/product3"
Claude: "我会依次获取这三个网页并进行比较分析..."
Claude会使用Fetch MCP Server获取每个URL的内容，然后进行比较分析，为您提供一个综合的对比结果。
案例3：分块读取长网页
对于特别长的网页，Claude可以利用Fetch MCP Server的start_index参数分块读取：
用户: "https://example.com/longpage 这个页面很长，请帮我分析其内容"
Claude: "我注意到这是一个长网页，我将分块读取它..."
在这种情况下，Claude会自动判断需要多次获取内容，每次使用不同的start_index来获取网页的不同部分，直到它收集到足够的信息来回答您的问题。它可能会这样操作：
- 首先获取前5000个字符
- 如果需要更多信息，再获取从字符5000开始的下一段内容
- 持续这个过程直到收集到足够的信息或达到网页末尾
