ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

MarkGrab

โดย QuartzUnitรุ่น 0.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ArkNill/markgrab

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add markgrab -- uvx markgrab

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (ArkNill) ไม่ใช่เจ้าของ repo (QuartzUnit) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2958 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 4% ของอีก 2958 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 42% ของอีก 2958 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MarkGrab ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.2) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

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

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

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

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.

ถาม PopNx