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

Pulse Fetch

โดย pulsemcpรุ่น 0.3.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registrycom.pulsemcp/pulse-fetch

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for fetching web resources with content extraction and anti-bot bypass.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: FIRECRAWL_API_KEY, BRIGHTDATA_API_KEY, LLM_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: FIRECRAWL_API_KEY, BRIGHTDATA_API_KEY, STRATEGY_CONFIG_PATH, OPTIMIZE_FOR, MCP_RESOURCE_STORAGE, MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT, SKIP_HEALTH_CHECKS, LLM_PROVIDER, LLM_API_KEY, LLM_API_BASE_URL, LLM_MODEL

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "pulse-fetch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pulsemcp/pulse-fetch"
      ],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BRIGHTDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "STRATEGY_CONFIG_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPTIMIZE_FOR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_RESOURCE_STORAGE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SKIP_HEALTH_CHECKS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_PROVIDER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_API_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add pulse-fetch --env FIRECRAWL_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env BRIGHTDATA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env STRATEGY_CONFIG_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env OPTIMIZE_FOR='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_RESOURCE_STORAGE='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT='ใส่ค่าของคุณ' --env SKIP_HEALTH_CHECKS='ใส่ค่าของคุณ' --env LLM_PROVIDER='ใส่ค่าของคุณ' --env LLM_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env LLM_API_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env LLM_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @pulsemcp/pulse-fetch

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "pulse-fetch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pulsemcp/pulse-fetch"
      ],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BRIGHTDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "STRATEGY_CONFIG_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPTIMIZE_FOR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_RESOURCE_STORAGE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SKIP_HEALTH_CHECKS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_PROVIDER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_API_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "pulse-fetch": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pulsemcp/pulse-fetch"
      ],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BRIGHTDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "STRATEGY_CONFIG_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPTIMIZE_FOR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_RESOURCE_STORAGE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SKIP_HEALTH_CHECKS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_PROVIDER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_API_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • FIRECRAWL_API_KEY ความลับ env
    API key for Firecrawl service to bypass anti-bot measures.
  • BRIGHTDATA_API_KEY ความลับ env
    Bearer token for BrightData Web Unlocker service.
  • STRATEGY_CONFIG_PATH env
    Path to markdown file containing scraping strategy configuration.
  • OPTIMIZE_FOR env
    Optimization strategy for scraping: cost or speed.
  • MCP_RESOURCE_STORAGE env
    Storage backend for saved resources: memory or filesystem.
  • MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT env
    Directory for filesystem storage of resources.
  • SKIP_HEALTH_CHECKS env
    Skip API authentication health checks at startup.
  • LLM_PROVIDER env
    LLM provider for extraction: anthropic, openai, or openai-compatible.
  • LLM_API_KEY ความลับ env
    API key for the chosen LLM provider.
  • LLM_API_BASE_URL env
    Base URL for OpenAI-compatible LLM providers.
  • LLM_MODEL env
    Specific LLM model to use for extraction.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน pulsemcp.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 13% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Pulse Fetch ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: FIRECRAWL_API_KEY, BRIGHTDATA_API_KEY, LLM_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.3) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Python MCP

โดย Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Pulse Fetch MCP Server

Haven't heard about MCP yet? The easiest way to keep up-to-date is to read our weekly newsletter at PulseMCP.


This is an MCP (Model Context Protocol) Server that pulls specific resources from the open internet into context, designed for agent-building frameworks and MCP clients that lack built-in fetch capabilities.

Pulse Fetch is purpose-built for extracting clean, structured content from web pages while minimizing token usage and providing reliable access to protected content through advanced anti-bot bypassing capabilities.

This project is built and maintained by PulseMCP.

Table of Contents

  • Highlights
  • Capabilities
  • Usage Tips
  • Examples
  • Setup
  • Prerequisites
  • Environment Variables
  • Claude Desktop
  • Local Setup
  • Remote Setup
  • Development
  • Scraping Strategy Configuration
  • Extract Feature

Highlights

Clean content extraction: Strips out HTML noise using Mozilla's Readability algorithm to minimize token usage during MCP Tool calls.

Intelligent caching: Automatically caches scraped content as MCP Resources. Subsequent requests for the same URL return cached content instantly without network calls, dramatically improving performance.

Anti-bot bypass: Integrates with Firecrawl and BrightData APIs to reliably work around anti-scraping technology.

Smart strategy selection: Automatically learns and applies the best scraping method for specific URL patterns, improving performance over time.

LLM-optimized: Offers MCP Prompts and descriptive Tool design for better LLM interaction reliability.

Flexible formats: Supports multiple output formats including clean markdown, HTML, screenshots, and structured data extraction.

Intelligent extraction: Extract specific information using natural language queries powered by LLMs.

Capabilities

This server is built and tested on macOS with Claude Desktop. It should work with other MCP clients as well.

Tool NameDescription
scrapeScrape a single webpage with advanced content extraction options and multiple output formats.

Usage Tips

  • The scrape tool handles all web content extraction needs and automatically bypasses anti-bot protection when necessary
  • Result handling modes: Control how scraped content is handled with the resultHandling parameter:
  • saveAndReturn (default): Saves content as MCP Resource AND returns it - best for reuse
  • returnOnly: Returns content without saving - use when you only need content once
  • saveOnly: Saves content as MCP Resource, returns only resource link - efficient for large content
  • Automatic caching: Previously scraped URLs are cached by default. The tool returns cached content instantly on repeat requests
  • Use forceRescrape: true to bypass the cache and get fresh content when you know the page has changed
  • Use maxChars and startIndex parameters to handle large content that exceeds token limits
  • Configure the timeout parameter (default 60s) for slow-loading sites
  • Use the extract parameter with natural language queries to extract specific information from pages (requires LLM configuration)

Examples

Basic Web Content Extraction

User: "Get the main content from this article: https://example.com/article"

Assistant: I'll extract the content from that article for you.

[Uses scrape tool with onlyMainContent: true]

I've extracted the main article content. The article is titled "Example Article Title" and contains approximately 2,500 words discussing...

Extracting Structured Data

User: "Extract the product information from this e-commerce page: https://shop.example.com/product/123"

Assistant: I'll extract the structured product data from that page.

[Uses scrape tool with format: 'extract' and appropriate schema]

I've extracted the product information:

  • Product Name: Example Product
  • Price: $99.99
  • Rating: 4.5/5 stars
  • Description: High-quality example product...

Handling Protected Content

User: "This page is blocking me with CAPTCHA. Can you get the content from https://protected.example.com/data"

Assistant: I'll extract the content from that protected page for you.

[Uses scrape tool with automatic anti-bot bypass]

I successfully bypassed the protection and extracted the content from the page using BrightData's Web Unlocker capabilities.

Intelligent Caching

User: "Get the content from https://example.com/article again"

Assistant: I'll retrieve that content for you.

[Uses scrape tool - automatically returns cached content]

I've retrieved the content from cache (originally scraped 2 hours ago). The article contains...

User: "Actually, I think that article was updated. Can you get the latest version?" Assistant: I'll fetch a fresh copy of the article for you.

[Uses scrape tool with forceRescrape: true]

I've fetched the latest version of the article. I can see it was indeed updated with new information about...

Result Handling Options

User: "I need to archive this entire article: https://example.com/long-article"

Assistant: I'll save that article as a resource for you.

[Uses scrape tool with resultHandling: 'saveOnly']

I've successfully archived the article. It's now saved as an MCP Resource that you can access later.

User: "Can you extract just the summary from https://example.com/report without saving it?" Assistant: I'll extract just the summary without saving the full content.

[Uses scrape tool with resultHandling: 'returnOnly' and extract parameter]

Here's the summary I extracted from the report: [summary content]

Why Choose Pulse Fetch?

If our Design Principles resonate with you, you should consider using our server.

The official reference implementation of fetch is the closest alternative. However:

  • fetch has no mechanisms for bypassing anti-scraping technology, meaning attempts may randomly fail. We integrate with third-party services for reliable access.
  • fetch is maintained by volunteers, so bugs or edge cases are less likely to be addressed quickly.
  • Pulse Fetch caches responses as Resources, allowing easy inspection and re-use of Tool call outcomes.
  • Pulse Fetch has more descriptive Tool design that more reliably triggers and completes desired tasks.

Most other alternatives fall short on one or more vectors:

  • They are not purpose-built for pulling specific internet resources into context
  • They may be multi-page crawlers, search engines, or tied to full REST APIs that confuse LLMs
  • They do not make maximal use of MCP concepts like Resources and Prompts

Setup

Prerequisites

  • Node.js (recommended: use the version specified in package.json)
  • Claude Desktop application (for local setup)
  • Optional: Firecrawl API key for enhanced scraping capabilities
  • Optional: BrightData bearer token for web unlocking features

Environment Variables

Core Configuration
Environment VariableDescriptionRequiredDefault ValueExample
FIRECRAWL_API_KEYAPI key for Firecrawl service to bypass anti-bot measuresNoN/Afc-abc123...
BRIGHTDATA_API_KEYBearer token for BrightData Web Unlocker serviceNoN/ABearer bd_abc123...
STRATEGY_CONFIG_PATHPath to markdown file containing scraping strategy configurationNoOS temp dir/path/to/scraping-strategies.md
OPTIMIZE_FOROptimization strategy for scraping: cost or speedNocostspeed
MCP_RESOURCE_STORAGEStorage backend for saved resources: memory or filesystemNomemoryfilesystem
MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOTDirectory for filesystem storage (only used with filesystem type)No/tmp/pulse-fetch/resources/home/user/mcp-resources
SKIP_HEALTH_CHECKSSkip API authentication health checks at startupNofalsetrue
LLM Configuration for Extract Feature

The extract feature provides an alternative to MCP's native sampling capability for clients that don't support it. When configured, it enables intelligent information extraction from scraped content using LLMs. If neither LLM configuration nor MCP sampling is available, the extract parameter will not be shown in the tool.

Environment VariableDescriptionRequiredDefault ValueExample
LLM_PROVIDERLLM provider: anthropic, openai, openai-compatibleNoN/Aanthropic
LLM_API_KEYAPI key for the chosen LLM providerNoN/Ask-abc123...
LLM_API_BASE_URLBase URL for OpenAI-compatible providersNoN/Ahttps://api.together.xyz/v1
LLM_MODELSpecific model to use for extractionNoSee defaults belowgpt-4-turbo

Default Models:

  • Anthropic: claude-sonnet-4-20250514 (Claude Sonnet 4 - latest and most capable)
  • OpenAI: gpt-4.1-mini (GPT-4.1 Mini - latest and most capable)
  • OpenAI-compatible: Provider-specific (must be specified)

Claude Desktop

Local Setup

You'll need Node.js installed on your machine to run the local version.

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Add this configuration to your Claude Desktop config file:

Minimal configuration (uses native fetch only):

{

"mcpServers": { "pulse-fetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pulsemcp/pulse-fetch"] } } }

Full configuration (with all optional environment variables):

{

"mcpServers": { "pulse-fetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pulsemcp/pulse-fetch"], "env": { "FIRECRAWL_API_KEY": "your-firecrawl-api-key", "BRIGHTDATA_API_KEY": "your-brightdata-bearer-token", "STRATEGY_CONFIG_PATH": "/path/to/your/scraping-strategies.md", "OPTIMIZE_FOR": "cost", "MCP_RESOURCE_STORAGE": "filesystem", "MCP_RESOURCE_FILESYSTEM_ROOT": "/path/to/resource/storage" } } } }

To set up the local version:

  1. Clone or download the repository
  2. Navigate to the local directory: cd pulse-fetch/local
  3. Install dependencies: npm install
  4. Build the project: npm run build
  5. Update your Claude Desktop config with the correct

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx