原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

MarkGrab

作者:QuartzUnit版本 0.1.2i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.ArkNill/markgrab

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 营销与社交媒体

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 0 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

claude mcp add markgrab -- uvx markgrab

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(ArkNill)不是仓库所有者(QuartzUnit);可能是其他人代为上架的

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“营销与社交媒体”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2969 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2969 个服务器的 4% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2969 个服务器的 40%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

MarkGrab 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.2)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

MCP YouTube Transcript

作者:jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

在你的电脑上运行★ 495MIT9天前更新
安装

Google Analytics MCP

作者:surendranb

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

在你的电脑上运行★ 244MIT9天前更新
安装

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

在云端运行★ 137MIT10天前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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.

问 PopNx