Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Fitter

de PxyUpversión 1.8.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.PxyUp/fitter

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Turn any website or API into structured JSON with LLM-authored declarative scraping configs.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Web y navegadores

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add fitter --env FITTER_PLUGINS=your-value -- docker run -i --rm -e FITTER_PLUGINS ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "fitter": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "FITTER_PLUGINS",
        "ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
      ],
      "env": {
        "FITTER_PLUGINS": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "fitter": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "FITTER_PLUGINS",
        "ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
      ],
      "env": {
        "FITTER_PLUGINS": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • FITTER_PLUGINS env
    Optional path to a fitter plugins folder

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub PxyUp, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Web y navegadoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 1379 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 27% de los otros 1379 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 1379 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Fitter?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.8.3) llegó al registro hace 2 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB, Docker en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

Alternativas

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 Use

de browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

Computadora o nube★ 120.087MITActualizado hace 18 días
Instalar

Chrome DevTools MCP

de ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

Se ejecuta en tu computadora★ 54.821Apache-2.0Actualizado hace 16 días
Instalar

MCP Server Browser

de bytedance

MCP server for browser use access

Se ejecuta en tu computadora★ 39.550Apache-2.0Actualizado hace 14 meses
Instalar

README del creador

Abrir el README

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.

Fitter — web data for AI agents

Fitter turns any website or API into structured JSON — declaratively. One JSON/YAML config describes where the data lives (HTTP request, headless browser, file, static value) and what to extract (JSON paths, CSS selectors, XPath). No code, no brittle scraping scripts.

🚀 [Try it in your browser](https://pxyup.github.io/fitter/) — the real engine compiled to WebAssembly: live examples, a visual config builder, no install.

Because configs are plain data, LLMs can author them. The built-in MCP server lets Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client write and run scraping pipelines on your machine, on demand:

*"Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores"* → the model authors a fitter config, validates it, runs it locally, and gets clean JSON back.

One engine, five ways to use it:

🤖 Fitter MCPMCP server exposing fitter to Claude Code, Claude Desktop and any MCP client
🧠 Fitter AgentAI-powered CLI: natural language → config → executed result
🖥 Fitter CLIrun configs locally for test/debug/home usage
📦 Fitter Libembed the engine in your own Go program
⚙️ Fitterlong-running service mode with scheduling & notifications

Why fitter for AI agents?

  • Declarative & auditable — the agent produces a config you can read, save and re-run, not throwaway code
  • Local-first — all fetching happens on your machine; no third-party scraping API, no keys, no per-request billing
  • Batteries included — HTTP client, headless browser (Playwright/Chromium/Docker), JSON/HTML/XML/XPath/PDF parsing, pagination, cached references, host rate-limits — in a single static binary
  • Reusable — what the agent authored today becomes tomorrow's cron job or service config

How to use Fitter_MCP

Fitter MCP is a Model Context Protocol server (stdio transport) which lets any MCP client — Claude Code, Claude Desktop, IDE assistants, custom agents — run Fitter configs and get structured JSON back.

Quick start (Claude Desktop — one click)

Download fitter-mcp- - .mcpb from the release page and open it — Claude Desktop installs the server automatically.

Quick start (Claude Code)
# 1. get the binary: download fitter_mcp_<version>-<os>-<arch> from the release page

https://github.com/PxyUp/fitter/releases — or build it from source:

go build -o fitter_mcp ./cmd/mcp

2. register it once, available in every project

claude mcp add fitter -s user -- "$(pwd)/fitter_mcp"

Then just ask:

*Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores using fitter*

The model calls fitter_config_reference, authors a config, optionally checks it with fitter_validate_config and executes it via fitter_run — all data fetching happens locally on your machine. For a ready-made pipeline try examples/config_morning_briefing.json:

*Run examples/config_morning_briefing.json with fitter and give me the briefing*

Register in Claude Desktop
{

"mcpServers": { "fitter": { "command": "/path/to/fitter_mcp" } } }

Browser support (Playwright)

The .mcpb bundle and native binary ship without browsers: HTTP, static and file connectors work out of the box, but browser configs (the playwright connector) need Playwright's browsers. A few ways to get them:

  • On first use (native binary / `.mcpb`): set "install": true in the playwright connector — fitter downloads the driver + browser matching its built-in playwright-go version on first use (one-time, cached), so no separate install step is needed.
  • Ahead of time (native, optional): to avoid the first-run download, install the browsers beforehand with the same playwright-go version fitter is built against (check go.mod, currently v0.6100.0):
  go run github.com/mxschmitt/playwright-go/cmd/playwright@v0.6100.0 install

Linux: append --with-deps to also install the required OS libraries

  The version must match `go.mod` exactly — `playwright-go` refuses to run against a mismatched driver. Then run configs without `"install": true`.
  • Docker: use the ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright image, which bundles Chromium, Firefox and WebKit preinstalled (no "install": true needed).
Tools
ToolDescription
fitter_runRun a Fitter config passed inline (JSON or YAML string) and return the extracted data as JSON. Accepts an optional input value available in the config via {{{FromInput=.}}} / {{{FromInput=json.path}}}
fitter_run_fileSame as fitter_run but reads the config from a local .json/.yaml file
fitter_run_urlSame as fitter_run but downloads the config from an HTTP(S) URL, e.g. a raw GitHub link
fitter_inspect_urlFetch a URL and return a compact structure outline + candidate selectors/paths (gjson paths for JSON; repeated-element/list-row selectors for HTML) so the model authors a config first-try instead of guessing selectors and getting nulls. Detects client-rendered SPAs and can render them in a headless browser. Read-only — does not extract
fitter_validate_configValidate a config without executing it (structure, response_type, connector data source, model). Useful while iterating on a config
fitter_config_referenceReturn a condensed reference of the whole config format (connectors, parsers, model/field schema, placeholders, notifiers, references, limits) with working examples, so the model can author configs without external docs

The reference is also exposed as MCP resource fitter://config-reference for clients that support resources.

The config format is exactly the same as for Fitter_CLI: a top-level object with item (required), limits and references. Notifiers work too (the result is additionally pushed to http/telegram/redis/file/console); trigger_config and http_server are service-mode only and are ignored in MCP calls.

Remote / hosted mode (streamable HTTP)

By default fitter_mcp talks stdio. Pass --http to serve the streamable HTTP transport instead — for a shared team server, a container, or any remote deployment:

# serve MCP at http://<host>:8080/mcp (health probe at /healthz)

FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret fitter_mcp --http :8080

register the remote endpoint in Claude Code

claude mcp add --transport http fitter http://localhost:8080/mcp --header "Authorization: Bearer my-secret"

  • --http (env FITTER_MCP_HTTP_ADDR) — listen address; stdio mode when empty
  • FITTER_MCP_AUTH_TOKEN — when set, every /mcp request must send Authorization: Bearer ; without it the endpoint is unauthenticated, so bind to localhost or put it behind a proxy
  • --stateless (env FITTER_MCP_STATELESS=true) — no per-session state, so replicas can sit behind a load balancer without sticky sessions
  • --metrics-addr (env FITTER_MCP_METRICS_ADDR) — serve Prometheus metrics on a separate address (e.g. 127.0.0.1:9091); works in stdio mode too; empty disables. Exposes MCP request counts by method, tool call durations by tool and outcome, and outbound HTTP request durations by host, method and status. The endpoint is unauthenticated — bind it to localhost or a private interface

The server shuts down gracefully on SIGINT/SIGTERM.

Docker

A slim multi-arch image (linux/amd64 + linux/arm64) ships with every release:

# hosted HTTP mode

docker run --rm -p 8080:8080 \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

or stdio mode, spawned by the MCP client

claude mcp add fitter -s user -- docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

The slim image contains only the fitter binary and CA certificates: server/static/file connectors work, browser connectors (chromium/docker/playwright) do not.

For browser-based configs use the playwright variant, which bundles Playwright with Chromium, Firefox and WebKit (matched to the playwright-go version fitter is built against, so no "install": true is needed in configs):

docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright        # stdio mode

per-release tag: ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:vX.Y.Z-playwright

It is built from Dockerfile.mcp-playwright; build with --build-arg PLAYWRIGHT_BROWSERS=chromium for a smaller Chromium-only image.

OAuth2 accounts in Docker

Both images ship fitter_cli, so the one-time OAuth2 login can run inside the container. Store the token on a volume mounted at /tokens (pre-created writable in the image) and share it with the MCP server:

# one-time login, device flow: no ports needed — open the printed url on any device

docker run --rm -it -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json

or browser flow (device flow not enabled for the app): publish the callback port and

bind on 0.0.0.0 so the published port reaches the listener; the browser still visits 127.0.0.1

docker run --rm -it -p 8988:8988 -e FITTER_AUTH_LISTEN=0.0.0.0 \ -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json

then run the MCP server with the same volume; configs reference "token_file": "/tokens/github.json"

stdio mode (spawned by the MCP client, no port):

docker run --rm -i -v fitter-tokens:/tokens ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

hosted HTTP mode (MCP endpoint on 8080, like the run examples above):

docker run --rm -p 8080:8080 -v fitter-tokens:/tokens \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

Note: 8988 is only for the one-time browser-flow login; the MCP server itself needs no port in stdio mode and only 8080 in hosted HTTP mode.

Logged-in browser sessions in Docker

Browser sessions need the playwright image (the slim one has no browsers). The one-time headed login needs a display, so run it on the host, then bind-mount the session dir into the container (the image pre-creates a writable /sessions):

# on the host: log in once, save the session

fitter_cli browser-login --url https://example.com/login --storage-state ~/.fitter/sessions/example.json

run the MCP server with the sessions dir mounted; configs reference "storage_state_file": "/sessions/example.json"

docker run --rm -i -v ~/.fitter/sessions:/sessions ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright

Use a bind mount (not

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx