프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

MarkGrab

제작자: QuartzUnit버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ArkNill/markgrab

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Universal web content extraction — any URL to LLM-ready markdown. HTML, YouTube, PDF, DOCX.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 0개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "markgrab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "markgrab"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add markgrab -- uvx markgrab

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "markgrab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "markgrab"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "markgrab": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "markgrab"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ! 주의

    제작자와 저장소 일치

    게시자(ArkNill)가 저장소 소유자(QuartzUnit)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2957개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2957개 중 4%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2957개 중 42%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

MarkGrab, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 0개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT9일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

MarkGrab

한국어 문서 · llms.txt

Universal web content extraction — any URL to LLM-ready markdown.

from markgrab import extract

result = await extract("https://example.com/article") print(result.markdown) # clean markdown print(result.title) # "Article Title" print(result.word_count) # 1234 print(result.language) # "en"

Features

  • HTML — BeautifulSoup + content density filtering (removes nav, sidebar, ads)
  • YouTube — transcript extraction with timestamps
  • PDF — text extraction with page structure
  • DOCX — paragraph and heading extraction
  • Auto-fallback — tries lightweight httpx first, falls back to Playwright for JS-heavy pages
  • Async-first — built on httpx and Playwright async APIs

Install

pip install markgrab

Optional extras for specific content types:

pip install "markgrab[browser]"    # Playwright for JS-rendered pages

pip install "markgrab[youtube]" # YouTube transcript extraction pip install "markgrab[pdf]" # PDF text extraction pip install "markgrab[docx]" # DOCX text extraction pip install "markgrab[all]" # everything

Usage

Python API
import asyncio

from markgrab import extract

async def main():

HTML (auto-detects content type)

result = await extract("https://example.com/article")

YouTube transcript

result = await extract("https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

PDF

result = await extract("https://arxiv.org/pdf/1706.03762")

Options

result = await extract( "https://example.com", max_chars=30_000, # limit output length (default: 50K) use_browser=True, # force Playwright rendering stealth=True, # anti-bot stealth scripts (opt-in) timeout=60.0, # request timeout in seconds proxy="http://proxy:8080", )

asyncio.run(main())

CLI
markgrab https://example.com                     # markdown output

markgrab https://example.com -f text # plain text markgrab https://example.com -f json # structured JSON markgrab https://example.com --browser # force browser rendering markgrab https://example.com --max-chars 10000 # limit output

ExtractResult
result.title        # page title

result.text # plain text result.markdown # LLM-ready markdown result.word_count # word count result.language # detected language ("en", "ko", ...) result.content_type # "article", "video", "pdf", "docx" result.source_url # final URL (after redirects) result.metadata # extra metadata (video_id, page_count, etc.)

How it works

flowchart TD

A["🔗 URL Input"] --> B{"Content\nType?"} B -->|"HTML"| C["HTTP fetch\n(httpx)"] C --> D{"JS\nrequired?"} D -->|"no"| E["HTML Parser\n→ clean markdown"] D -->|"yes"| F["Playwright\nfallback"] F --> E B -->|"YouTube"| G["Transcript API\n→ timestamped markdown"] B -->|"PDF"| H["PDF Parser\n→ structured markdown"] B -->|"DOCX"| I["DOCX Parser\n→ markdown"] E --> J["✅ LLM-ready\nMarkdown"] G --> J H --> J I --> J

For HTML pages, if the initial httpx fetch yields fewer than 50 words, MarkGrab automatically retries with Playwright to handle JavaScript-rendered content.

Disclaimer

This software is provided for legitimate purposes only. By using MarkGrab, you agree to the following:

  • robots.txt: MarkGrab does not check or enforce robots.txt. Users are solely responsible for checking and respecting robots.txt directives and the terms of service of any website they access.
  • Rate limiting: MarkGrab does not include built-in rate limiting or request throttling. Users must implement their own rate limiting to avoid overloading target servers. Abusive request patterns may violate applicable laws and website terms of service.
  • YouTube transcripts: YouTube transcript extraction relies on the third-party youtube-transcript-api library, which uses YouTube's internal (unofficial) caption API. This may not comply with YouTube's Terms of Service. Use at your own discretion and risk.
  • Stealth mode: The optional stealth=True feature modifies browser fingerprinting signals to reduce bot detection. This feature is intended for legitimate use cases such as testing, research, and accessing content that is publicly available to regular browser users. Users are responsible for ensuring their use complies with applicable laws and the terms of service of target websites.
  • Legal compliance: Users are responsible for ensuring that their use of MarkGrab complies with all applicable laws, including but not limited to the Computer Fraud and Abuse Act (CFAA), the Digital Millennium Copyright Act (DMCA), GDPR, and equivalent legislation in their jurisdiction.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND. See the LICENSE file for the full MIT license text.

Acknowledgments

MarkGrab builds on excellent open-source work and well-established techniques:

  • [puppeteer-extra-plugin-stealth](https://github.com/nicoleahmed/puppeteer-extra-plugin-stealth) — stealth evasion patterns (webdriver removal, plugin mocking, WebGL spoofing) that inspired the opt-in anti_bot/stealth.py module
  • [Mozilla Readability](https://github.com/mozilla/readability) — content area detection priority (article > main > body) and link density filtering concepts used in the density filter
  • [Boilerpipe](https://github.com/kohlschutter/boilerpipe) (Kohlschutter et al., 2010) — the academic origin of link density ratio algorithms for boilerplate removal
  • [Jina Reader](https://github.com/jina-ai/reader) — validated the market need for URL-to-markdown extraction; MarkGrab aims to be a lightweight, self-hosted alternative

Built with httpx, BeautifulSoup, markdownify, Playwright, youtube-transcript-api, pdfplumber, and python-docx.

Used in

  • newswatch — RSS news monitoring pipeline (feedkit → markgrab → embgrep → diffgrab)
  • watchdeck — Web page monitoring with visual diffs and safety guards

License

MIT


Part of the QuartzUnit ecosystem — composable Python libraries for data collection, extraction, search, and AI agent safety.

PopNx에게 묻기