Browser Use
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
Descripción del creador (original en inglés)
Fetch and extract web pages, discover links, and read llms.txt documentation indexes.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"fetchv2": {
"command": "uvx",
"args": [
"fetchv2-mcp-server"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add fetchv2 -- uvx fetchv2-mcp-serverPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fetchv2": {
"command": "uvx",
"args": [
"fetchv2-mcp-server"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"fetchv2": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"fetchv2-mcp-server"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub praveenc, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (2.0.0) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.
MCP server for Chrome DevTools
MCP server for browser use access
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
FetchV2 is a Model Context Protocol (MCP) server that retrieves web pages and returns clean Markdown. It uses Trafilatura to remove navigation, advertisements, footers, and other page elements.
| Tool | Use |
|---|---|
fetch | Fetch one web page and extract its main content |
fetch_batch | Fetch up to 10 web pages in one request |
discover_links | Find and filter links on a web page |
fetch_llms_txt | Read an llms.txt index and optionally fetch its linked pages |
FetchV2 can return raw HTML, preserve links and tables, and paginate long content. The fetch tool checks robots.txt by default.
uv.uv python install 3.11
| Cursor | VS Code |
|---|---|
| Install MCP Server | Install on VS Code |
Add this server definition to your MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "fetchv2": { "command": "uvx", "args": ["fetchv2-mcp-server@latest"] } } }
Common configuration file locations:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.kiro/settings/mcp.json in your projectUse one of these commands if you want to install the package directly:
uv add fetchv2-mcp-server
pip install fetchv2-mcp-server
Ask your MCP client to perform a task such as:
." that contain tutorial."[url1, url2, url3]."First, find the relevant pages:
discover_links(url="https://docs.example.com/", filter_pattern="/guide/")
Then fetch the selected pages in one request:
fetch_batch(
urls=[ "https://docs.example.com/guide/intro", "https://docs.example.com/guide/setup", ] )
fetchFetch one web page and extract its main content as Markdown.
fetch(
url: str, max_length: int = 5000, start_index: int = 0, get_raw_html: bool = False, include_metadata: bool = True, include_tables: bool = True, include_links: bool = False, bypass_robots_txt: bool = False, ) -> str
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
url | str | required | Web page URL |
max_length | int | 5000 | Maximum number of characters to return |
start_index | int | 0 | Character offset for pagination |
get_raw_html | bool | False | Return raw HTML without extraction |
include_metadata | bool | True | Include the title, author, and date |
include_tables | bool | True | Preserve tables in Markdown |
include_links | bool | False | Preserve links in Markdown |
bypass_robots_txt | bool | False | Skip the robots.txt check for a user-requested fetch |
If the response is truncated, use the returned start_index value in the next call.
fetch_batchFetch up to 10 web pages and combine the results.
fetch_batch(
urls: list[str], max_length_per_url: int = 2000, get_raw_html: bool = False, ) -> str
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
urls | list[str] | required | Web page URLs to fetch |
max_length_per_url | int | 2000 | Maximum number of characters to return for each URL |
get_raw_html | bool | False | Return raw HTML without extraction |
This tool reports a failed URL in its result and continues with the other URLs. It does not check robots.txt.
discover_linksFind links on a web page and optionally filter them with a regular expression.
discover_links(url: str, filter_pattern: str = "") -> str
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
url | str | required | Web page URL to scan |
filter_pattern | str | "" | Regular expression used to filter links |
The tool resolves relative links and returns up to 100 URLs.
fetch_llms_txtRead an llms.txt file and list its documentation links.
fetch_llms_txt(
url: str, include_content: bool = False, max_length_per_url: int = 2000, ) -> str
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
url | str | required | URL of an llms.txt file |
include_content | bool | False | Fetch the content of all linked pages |
max_length_per_url | int | 2000 | Maximum number of characters to return for each linked page |
By default, this tool fetches only the llms.txt index. Set include_content=True to fetch all linked pages. This option can return a large response.
The tool resolves relative URLs, such as /docs/guide.md, against the llms.txt URL.
fetch_manual creates a request to fetch and summarize one URL.research_topic creates a request to research a topic with optional URLs.Clone the repository and install the development dependencies:
git clone https://github.com/praveenc/fetchv2-mcp-server.git
cd fetchv2-mcp-server uv sync --dev
Run the tests:
uv run pytest
Run the server with MCP Inspector:
uv run mcp dev src/fetchv2_mcp_server/server.py
Run lint and type checks:
uv run ruff check .
uv run pyright
Read CONTRIBUTING.md before you submit a change.
Use the GitHub issue tracker to report a problem or request a feature.
This project uses the MIT License. See LICENSE for details.