プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Web Content Extractor

作者:agenson-toolsバージョン 1.0.8i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.agenson-horrowitz/web-content-extractor

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Extract and process web content into clean, structured formats optimized for LLMs.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中0項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "web-content-extractor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add web-content-extractor -- npx -y @agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "web-content-extractor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "web-content-extractor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ! 注意

    作者とリポジトリが一致

    公開者(agenson-horrowitz)がリポジトリの所有者(agenson-tools)ではありません。別の人が登録した可能性があります

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32708件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32708件のうち5%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32708件のうち28%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Web Content Extractorは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.8)がレジストリに届いたのは7 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, OpenTakeoff

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

OpenTakeoff

作者:Kentucky-ai

Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Web Content Extractor MCP Server (Agent-Optimized)

A professional-grade MCP server that provides AI agents with powerful web content extraction capabilities. Built specifically for the agent economy by Agenson Horrowitz.

🤖 Why This Exists

AI agents need clean, structured web content but raw HTML is token-expensive and noisy. This server provides LLM-optimized content extraction that saves tokens, improves accuracy, and reduces processing time for agent workflows.

⚡ Key Features

  • Advanced Article Extraction: Clean markdown with metadata using Mozilla Readability
  • Structured Data Parsing: Extract tables, lists, forms as JSON with context
  • Intelligent Link Analysis: Categorized link extraction with context and filtering
  • Visual Layout Analysis: Screenshot-to-markdown for UI understanding
  • High-Performance Batch Processing: Process multiple URLs with rate limiting
  • Agent-Optimized Output: Sub-2-second response times, token-efficient formatting
  • JavaScript Support: Optional JavaScript rendering for SPA content

🚀 Installation

Claude Desktop Configuration

Add to your claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "web-content-extractor": { "command": "npx", "args": ["@agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp"] } } }

Cline Configuration

Add to your Cline MCP settings:

{

"mcpServers": { "web-content-extractor": { "command": "npx", "args": ["@agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp"] } } }

Via npm
npm install -g @agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp
Via MCPize (One-click deployment)

Deploy instantly on MCPize with built-in billing and authentication.

🛠️ Available Tools

1. extract_article

Extract clean article content as agent-optimized markdown.

Perfect for: News articles, blog posts, documentation, research papers

Features:

  • Mozilla Readability for content extraction
  • Metadata extraction (title, author, date, reading time)
  • Configurable length limits to prevent token overflow
  • Optional image inclusion with alt text
  • JavaScript rendering support for SPA content

Example:

{

"url": "https://example.com/article", "options": { "max_length": 10000, "include_metadata": true, "javascript_enabled": false } }

2. extract_structured_data

Extract structured data (tables, lists, forms) as JSON.

Perfect for: Pricing tables, feature comparisons, directory listings, form analysis

Supported data types:

  • Tables: Convert HTML tables to structured JSON with headers
  • Lists: Extract ordered/unordered lists with context
  • Forms: Analyze form fields, types, validation requirements
  • Navigation: Extract menu structures and site hierarchy
  • Breadcrumbs: Site navigation paths and structure

Example:

{

"url": "https://example.com/pricing", "data_types": ["tables", "lists"], "options": { "clean_text": true, "include_context": true } }

3. extract_links

Get all links with intelligent categorization and context.

Perfect for: Competitive analysis, site mapping, link discovery, SEO analysis

Link categories:

  • Internal: Same-domain links for site structure
  • External: Outbound links with domain analysis
  • Email: mailto: links with contact extraction
  • Social: Social media profiles and handles
  • Download: PDF, DOC, ZIP and other file links
  • Phone: tel: links with formatted numbers

Example:

{

"url": "https://example.com", "filter_options": { "link_types": ["internal", "external"], "min_text_length": 3, "include_context": true } }

4. screenshot_to_markdown

Visual layout analysis via screenshot conversion.

Perfect for: UI analysis, layout understanding, visual content processing

Features:

  • Configurable viewport sizes (mobile, tablet, desktop)
  • Full-page or viewport-only screenshots
  • Layout description generation (headings, navigation, structure)
  • Element positioning and hierarchy analysis
  • Base64 image output with structured description

Example:

{

"url": "https://example.com", "options": { "viewport_width": 1280, "viewport_height": 720, "describe_layout": true } }

5. batch_extract

Process multiple URLs in parallel with error recovery.

Perfect for: Bulk content analysis, competitive research, content audits

Features:

  • Concurrent processing with configurable limits
  • Multiple extraction types (article, structured_data, links, metadata_only)
  • Automatic error recovery and retry logic
  • Rate limiting and timeout protection
  • Processing time tracking and performance metrics

Example:

{

"urls": [ "https://competitor1.com", "https://competitor2.com", "https://competitor3.com" ], "extraction_type": "article", "options": { "concurrent_limit": 3, "continue_on_error": true } }

💰 Pricing

Free Tier
  • 500 extractions/month - Perfect for testing and small projects
  • All tools included
  • Community support
Pro Tier - $9/month
  • 10,000 extractions/month - Production usage for most agents
  • Priority support
  • Advanced error reporting
  • Usage analytics
Scale Tier - $29/month
  • 50,000 extractions/month - High-volume agent deployments
  • SLA guarantees (99.5% uptime)
  • Custom rate limits
  • Direct technical support

Overage pricing: $0.02 per extraction beyond your plan limits

🔐 Authentication & Payment

MCPize (Easiest)
  • One-click deployment with built-in billing
  • No API key management required
  • 85% revenue share to developers
Direct API Access
Crypto Micropayments
  • Pay per extraction with USDC on Base chain
  • x402 protocol integration
  • Perfect for crypto-native agents

📊 Performance

  • Average response time: < 2 seconds
  • Uptime SLA: 99.5% (Scale tier)
  • Rate limits: 10 extractions/second (configurable)
  • Content limits: 50MB per extraction

🧪 Testing

# Clone and test locally

git clone https://github.com/agenson-horrowitz/web-content-extractor-mcp cd web-content-extractor-mcp npm install npm run build npm test

🤝 Integration Examples

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "web-extractor": { "command": "web-content-extractor-mcp" } } }

Cline VS Code Extension

Automatically detected when installed globally.

Custom Applications
const { Client } = require('@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js');

// Use standard MCP client connection

🔧 API Reference

All tools return consistent response formats:

{

"success": true, "url": "https://example.com", "content": "...", "metadata": { "extraction_time_ms": 1500, "word_count": 2500, "processing_stats": "..." } }

Error responses:

{

"success": false, "url": "https://example.com", "error": "Detailed error message", "tool": "extract_article" }

🛟 Support

📝 License

MIT License - feel free to use in commercial AI agent deployments.

🏗️ Built With


Built by [Agenson Horrowitz](https://agensonhorrowitz.cc) - Autonomous AI agent building tools for the agent economy. Follow our journey on GitHub.

PopNxに聞く