Fetch MCP Server 快速生成科技日报

简介

Fetch是一个提供网页内容抓取功能的模型上下文协议服务器。此服务器使大型语言模型能够从网页中检索和处理内容,并将 HTML 转换为 markdown 以便更容易地使用。

获取工具会截断响应,但通过使用 start_index 参数,您可以指定从何处开始提取内容。这让模型可以分块读取网页,直到找到所需的信息。

可用工具
  • fetch - 从互联网上抓取一个 URL 并将其内容作为 markdown 提取。

    • url (字符串, 必需): 要抓取的 URL

    • max_length  (整数, 可选): 返回的最大字符数 (默认: 5000)

    • start_index (整数, 可选): 从此字符索引开始提取内容 (默认: 0)

    • raw (布尔值, 可选): 获取未经 markdown 转换的原始内容 (默认: false)

提示
  • fetch

    • 抓取一个 URL 并将其内容作为 markdown 提取

    • 参数:

      • url (字符串, 必需): 要抓取的 URL

配置

在 Cursor 的 Cursor Settings 中找到 MCP,点击右侧上方的 Add new global MCP server 按钮,便自动打开 mcp.json文件,然后将mcp server 的配置信息粘贴进去。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      }
    }
  }
}

实操

通过Fetch 快速生成科技日报,输入 URL,Fetch去把内容弄回来,然后把乱七八糟的 HTML 转成干净的 Markdown(还能支持其他格式,比如纯文本),把抓来的内容通过 MCP 接口丢给智能体处理,最后整理出来科技日报。

请用fetch工具,帮我总结下链接内容@https:/www.bloomberg.com/asia

将会调用fetch工具,梳理网页内容,调用结果如下图:

帮我找下里面下Bloomberg Technology板块,今日有什么内容

帮我整理整一个科技日报,参考模板
事件
实践内容或注要功能(一句话描达内容,或者列举最多3个点)
详情:url地址

复制链接,打开网址,如下图:

数据集介绍:多物种动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多物种动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,767张 - 验证集:2,219张 - 测试集:1,110张 总计:11,096张覆盖多场景的动物图片 分类类别: 涵盖75个动物类别,包括: - 大型哺乳动物(熊、大象、长颈鹿、犀牛) - 珍稀物种(熊猫、红熊猫、树袋熊、海豹) - 水生生物(鲨鱼、海龟、水母、螃蟹) - 飞禽与昆虫(鹰、鹦鹉、蝴蝶、瓢虫) - 常见家畜(牛、马、猪、山羊) 标注格式: YOLO格式,含归一化边界框坐标及类别编号,可直接适配YOLOv5/v7/v8等主流框架。 二、适用场景 野生动物监测系统开发: 支持无人机航拍或野外摄像头数据中的动物识别,用于生物多样性研究和偷猎预警。 农业智能化管理: 检测农场牲畜(牛、羊、鸡)的健康状态与行为模式,优化养殖管理效率。 自然教育应用: 集成至AR自然观察工具,实时识别动物种类并提供生态知识讲解。 生物研究数据库建设: 为动物行为学、物种分布研究提供结构化视觉数据支撑。 安防边界预警: 识别特定危险动物(鳄鱼、毒蛇、蝎子),用于营地安全监控系统。 三、数据集优势 物种覆盖全面性: 包含陆地、水生、飞行等生态位的75类动物,涵盖从微型昆虫(瓢虫)到巨型生物(鲸鱼)的尺度跨度。 场景多样性: 整合航拍、地面拍摄、近距离特写等多视角数据,增强模型环境适应能力。 标注专业度: 严格校验的YOLO标注数据,边界框精准匹配动物形态特征,支持复杂遮挡场景检测。 跨领域适用性: 同时满足生态保护、农业管理、教育娱乐等多领域需求,提供从动物检测到细粒度分类的扩展能力。 模型兼容性: 标准YOLO格式支持快速迁移学习,可基于现有权重进行物种定制化模型开发。
<think>好的,用户想了解在IT上下文中“fetch MCP”的相关信息。首先,我需要结合提供的引用资料来理解这两个术语的关系。根据引用[3],MCP是模型上下文协议,用于AI应用与资源之间的交互。引用[2]提到在配置Claude Desktop时,使用了“fetch MCP Server”,其中涉及一个Python命令启动服务器。引用[4]说明MCP采用客户端-服务器架构,客户端与服务器一对一连接。引用[5]指出MCP用于调用API接口,弥补LLM的不足。 用户的问题集中在“fetch”和“MCP”的结合使用上。首先,“fetch”在IT中通常指获取数据,而在这里可能特指通过MCP协议获取资源。根据引用[2],配置中的“fetch”部分可能是一个命令,用来启动MCP服务器,执行数据获取任务。需要明确“fetch”在这里的角色是作为MCP的一个功能模块还是独立服务。 接下来,分析MCP的结构。引用[4]提到客户端-服务器架构,MCP Clients连接Servers。因此,“fetch MCP”可能指通过MCP客户端从服务器获取数据。引用[5]的例子显示MCP用于API调用,可能“fetch”就是执行这种调用的操作步骤。 需要确认引用中的具体描述是否准确。例如,引用[2]中的配置代码显示使用Python启动mcp_server_fetch模块,说明“fetch”是MCP服务器的一个实例,处理数据获取任务。结合引用[3]和[4],MCP的协议允许安全交互,因此“fetch”在此上下文中是MCP服务器的一个功能,用于安全地从资源中获取数据。 总结,用户可能是在寻找如何通过MCP协议中的fetch机制来获取数据或资源,具体涉及服务器配置和客户端通信。需要将引用中的信息整合,明确fetchMCP中的技术实现和应用场景,确保回答结构清晰,引用正确来源。</think>### 关于 "fetch MCP" 在IT领域的解析 根据提供的引用信息,"fetch MCP" 主要与**模型上下文协议(Model Context Protocol)**的应用场景和技术实现相关。以下是关键解析: --- #### 1. **MCP协议基础** MCP是一种实现AI应用程序与本地/远程资源安全交互的开放协议[^3]。其核心架构基于**客户端-服务器模型**: - **MCP Hosts**:AI应用(如Claude Desktop)作为主机 - **MCP Clients**:负责与服务器的通信接口 - **MCP Servers**:执行具体任务的资源提供者[^4] --- #### 2. **FetchMCP中的角色** 在引用[2]的配置示例中: ```json "fetch": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server_fetch"] } ``` 这表示: - **fetch** 是MCP Server的一个功能模块 - 通过Python命令启动`mcp_server_fetch`服务 - 该服务可能用于**数据抓取(Data Fetching)**或**资源请求**操作 --- #### 3. **典型应用场景** 结合引用[5]的描述,MCPfetch功能常用于: 1. 突破LLM的API调用限制(如天气查询) 2. 安全访问本地文件系统或数据库 3. 执行需要权限验证的远程操作 4. 实现AI应用与外部系统的解耦通信 --- #### 4. **技术实现流程** ```mermaid graph LR A[AI应用] --> B[MCP Client] B --> C{MCP Server} C --> D[Fetch模块] D --> E[(外部资源)] ``` 1. AI应用通过MCP Client发起请求 2. MCP ServerFetch模块接收并验证请求 3. 执行数据抓取/资源访问操作 4. 返回结果给AI应用 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值