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

Web Fetcher

โดย vojtisprime11รุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.vojtisprime11/web-fetcher

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Turns any web page into clean Markdown, page metadata and classified links for LLMs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS, WEB_FETCHER_MAX_BYTES, WEB_FETCHER_USER_AGENT, WEB_FETCHER_ALLOW_PRIVATE_HOSTS, WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS

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": {
    "web-fetcher": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-web-fetcher"
      ],
      "env": {
        "WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_MAX_BYTES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_ALLOW_PRIVATE_HOSTS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add web-fetcher --env WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS='ใส่ค่าของคุณ' --env WEB_FETCHER_MAX_BYTES='ใส่ค่าของคุณ' --env WEB_FETCHER_USER_AGENT='ใส่ค่าของคุณ' --env WEB_FETCHER_ALLOW_PRIVATE_HOSTS='ใส่ค่าของคุณ' --env WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y mcp-server-web-fetcher

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "web-fetcher": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-web-fetcher"
      ],
      "env": {
        "WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_MAX_BYTES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_ALLOW_PRIVATE_HOSTS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "web-fetcher": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-web-fetcher"
      ],
      "env": {
        "WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_MAX_BYTES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_ALLOW_PRIVATE_HOSTS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS env
    Request timeout in milliseconds (1000-120000). Defaults to 15000.
  • WEB_FETCHER_MAX_BYTES env
    Maximum bytes downloaded per response. Defaults to 5000000.
  • WEB_FETCHER_USER_AGENT env
    User-Agent header sent with every request.
  • WEB_FETCHER_ALLOW_PRIVATE_HOSTS env
    Set to true to allow fetching loopback and private network addresses. Disables the SSRF guard.
  • WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS env
    Set to true to enforce robots.txt before fetching.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub vojtisprime11 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … 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 เว็บและเบราว์เซอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1378 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 21% ของอีก 1378 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1378 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Web Fetcher ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 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 (0.1.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Browser Use

โดย browser-use

ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 120,087MITอัปเดต 18 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Chrome DevTools MCP

โดย ChromeDevTools

ให้ AI ใช้เครื่องมือนักพัฒนาของ Chrome ตรวจหน้าเว็บ ดูว่าโหลดช้าตรงไหน และหาข้อผิดพลาด ทำโดยทีม Chrome DevTools

รันบนเครื่อง★ 54,821Apache-2.0อัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server Browser

โดย bytedance

MCP server for browser use access

รันบนเครื่อง★ 39,550Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mcp-server-web-fetcher

A fast, dependency-light Model Context Protocol server that turns any web page into something a language model can actually read: clean Markdown, structured metadata, and a classified list of links.

Web pages are 90% chrome. Scripts, cookie banners, navigation, sidebars and tracking pixels burn context and derail reasoning. This server strips all of that on the way in, so the model sees the article and nothing else.

┌────────────┐   stdio/JSON-RPC   ┌──────────────────────┐   HTTPS   ┌──────────┐

│ MCP client │ ─────────────────► │ mcp-server-web- │ ────────► │ web page │ │ (Claude, │ ◄───────────────── │ fetcher │ ◄──────── │ │ │ Kiro, …) │ Markdown + JSON │ fetch → clean → md │ └──────────┘ └────────────┘ └──────────────────────┘

Features

  • Clean Markdown output. Readability-style main-content detection, GFM tables, language-tagged code fences, absolute links. No leftover HTML, even for gnarly nested tables.
  • Context-window aware. Long pages are paginated with startIndex / nextStartIndex instead of being silently cut in half.
  • Structured metadata. Title, description, canonical, lang, author, publish/modify dates, Open Graph, Twitter cards, JSON-LD, hreflang alternates, RSS/Atom feeds, h1–h6 outline and raw HTTP headers.
  • Link intelligence. Absolute URLs, anchor text, rel, nofollow, internal vs external classification, scope filters, de-duplication.
  • SSRF hardening. Loopback, private, link-local and cloud-metadata addresses are blocked on _every_ redirect hop, not just the first request. Credentials in URLs are stripped.
  • Predictable failures. Every error carries a stable machine-readable code (TIMEOUT, HTTP_ERROR, BLOCKED_HOST, RESPONSE_TOO_LARGE, …), a retryability flag and a recovery hint, so the model can self-correct instead of guessing.
  • Typed end to end. Strict Zod input schemas plus published outputSchema, so clients get validated structuredContent, not prose they have to re-parse.
  • Well behaved. Byte caps, timeouts, redirect limits, charset sniffing (including legacy encodings), a small TTL cache, transient-failure retries and optional robots.txt enforcement.
  • 115 tests, no network required. Vitest unit tests plus in-memory MCP protocol tests.

Quickstart

Requires Node.js 20.18.1 or newer (inherited from cheerio, which needs undici 7).

# run it without installing

npx -y mcp-server-web-fetcher

or install globally

npm install -g mcp-server-web-fetcher mcp-server-web-fetcher

The server speaks MCP over stdio, so on its own it just waits for a client. Point a client at it:

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows:

{

"mcpServers": { "web-fetcher": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-server-web-fetcher"] } } }

With configuration, using a global install:

{

"mcpServers": { "web-fetcher": { "command": "mcp-server-web-fetcher", "env": { "WEB_FETCHER_TIMEOUT_MS": "20000", "WEB_FETCHER_RESPECT_ROBOTS": "true" } } } }

Restart Claude Desktop, then ask it to summarise a URL.

Claude Code
claude mcp add web-fetcher -- npx -y mcp-server-web-fetcher
Kiro, Cursor, Windsurf and other MCP clients

Same shape, in .kiro/settings/mcp.json / the client's MCP config file:

{

"mcpServers": { "web-fetcher": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-server-web-fetcher"], "disabled": false, "autoApprove": ["fetch_page_markdown", "extract_metadata", "extract_links"] } } }

MCP Registry

The server is listed in the official MCP Registry as io.github.vojtisprime11/web-fetcher, so clients that read the registry can discover it directly:

curl "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=io.github.vojtisprime11/web-fetcher"
Docker
docker build -t mcp-server-web-fetcher .
{

"mcpServers": { "web-fetcher": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "mcp-server-web-fetcher"] } } }

The image runs as the unprivileged node user and carries production dependencies only. CI builds it and drives it with a real MCP client, so it is verified to start and answer introspection.

From source
git clone https://github.com/vojtisprime11/mcp-server-web-fetcher.git

cd mcp-server-web-fetcher npm install npm run build node dist/index.js # or: npm run inspect

{

"mcpServers": { "web-fetcher": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/mcp-server-web-fetcher/dist/index.js"] } } }

Tools

All three tools are read-only, idempotent and open-world (annotated as such in the protocol), and all take an absolute http(s) URL.

fetch_page_markdown

Downloads a page and returns clean, LLM-friendly Markdown.

ParameterTypeDefaultDescription
urlstringrequiredAbsolute http(s) URL.
maxLengthinteger 500–100000025000Markdown characters to return per call.
startIndexinteger ≥ 00Character offset; use nextStartIndex from the previous call.
mainContentOnlybooleantrueDrop nav/header/footer/sidebar, keep the densest block.
includeLinksbooleantrueKeep Markdown links (false inlines the text only).
includeImagesbooleanfalseKeep images as .
includeMetadatabooleantrueAttach a short metadata summary.
timeoutMsinteger 1000–120000env / 15000Per-request timeout.

Request:

{

"name": "fetch_page_markdown", "arguments": { "url": "https://example.com/blog/caching", "maxLength": 8000, "mainContentOnly": true, "includeImages": false } }

structuredContent:

{

"url": "https://example.com/blog/caching", "requestedUrl": "https://example.com/blog/caching", "status": 200, "contentType": "text/html; charset=utf-8", "title": "How caching works", "markdown": "# How caching works\n\nCaching is the art of not doing work twice...", "markdownLength": 7984, "totalLength": 21874, "startIndex": 0, "endIndex": 7984, "nextStartIndex": 7984, "truncated": true, "wordCount": 1203, "bytesDownloaded": 148213, "elapsedMs": 412, "fromCache": false, "redirects": [], "metadata": { "title": "How caching works", "description": "A deep dive into HTTP caching.", "canonical": "https://example.com/blog/caching", "language": "en", "author": "Ada Lovelace", "publishedTime": "2026-01-15T09:00:00Z" } }

To read the rest, call again with "startIndex": 7984. Keep going while nextStartIndex is not null.

extract_metadata

Everything a model needs to classify a page, without spending context on its body.

ParameterTypeDefaultDescription
urlstringrequiredAbsolute http(s) URL.
includeJsonLdbooleantrueInclude parsed JSON-LD blocks (malformed ones are skipped).
includeHeadingsbooleantrueInclude the h1–h6 outline.
includeHttpHeadersbooleantrueInclude response headers, lower-cased.
timeoutMsinteger 1000–120000env / 15000Per-request timeout.
{

"name": "extract_metadata", "arguments": { "url": "https://example.com/blog/caching", "includeJsonLd": true } }

structuredContent (abridged):

{

"url": "https://example.com/blog/caching", "status": 200, "charset": "utf-8", "title": "How caching works", "description": "A deep dive into HTTP caching.", "canonical": "https://example.com/blog/caching", "language": "en", "author": "Ada Lovelace", "publishedTime": "2026-01-15T09:00:00Z", "modifiedTime": null, "robots": "index, follow", "favicon": "https://example.com/favicon.ico", "openGraph": { "title": "How caching works", "type": "article", "image": "https://example.com/img/cover.png" }, "twitter": { "card": "summary_large_image", "site": "@example" }, "alternates": [{ "hreflang": "de", "href": "https://example.com/de/blog/caching" }], "feeds": [ { "title": "Feed", "href": "https://example.com/feed.xml", "type": "application/rss+xml" } ], "jsonLd": [{ "@type": "Article", "headline": "How caching works" }], "headings": [ { "level": 1, "text": "How caching works", "id": null }, { "level": 2, "text": "Directives", "id": "directives" } ], "httpHeaders": { "content-type": "text/html; charset=utf-8", "x-cache": "HIT" }, "wordCount": 1203, "redirects": [], "fromCache": false }

extract_links
ParameterTypeDefaultDescription
urlstringrequiredAbsolute http(s) URL.
scopeall \internal \externalallSame-site, off-site, or both.
includeAnchorsbooleanfalseInclude in-page #fragment links.
deduplicatebooleantrueCollapse repeated URLs.
limitinteger 1–2000200Maximum links returned.
timeoutMsinteger 1000–120000env / 15000Per-request timeout.
{

"name": "extract_links", "arguments": { "url": "https://example.com/blog/caching", "scope": "external", "limit": 50 } }

structuredContent:

{

"url": "https://example.com/blog/caching", "status": 200, "totalFound": 2, "returned": 2, "internalCount": 0, "externalCount": 2, "truncated": false, "links": [ { "url": "https://developer.mozilla

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx