✨ 特性

🌐 通过简单的MCP接口，使AI助手能够浏览和从网页中提取内容。

Web Browser MCP Server通过消息控制协议（MCP）为AI模型提供了浏览网站、提取内容以及理解网页的能力。它支持使用CSS选择器进行智能内容提取，并具备强大的错误处理功能。

✨ 核心特性

• 🎯 智能内容提取：使用CSS选择器精确获取所需内容
• ⚡ 闪电般快速：采用异步处理以实现最佳性能
• 📊 丰富的元数据：捕获标题、链接和结构化内容
• 🛡️ 稳健且可靠：内置错误处理和超时管理
• 🌍 跨平台：在任何运行Python的地方都可工作

🚀 快速开始

通过Smithery安装

要通过Smithery自动为Claude Desktop安装Web Browser Server：

npx -y @smithery/cli install web-browser-mcp-server --client claude

手动安装

使用uv安装：

uv tool install web-browser-mcp-server

开发环境：

# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/blazickjp/web-browser-mcp-server.git
cd web-browser-mcp-server

# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install with test dependencies
uv pip install -e ".[test]"

🔌 MCP集成

将此配置添加到您的MCP客户端配置文件中：

{
    "mcpServers": {
        "web-browser-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "tool",
                "run",
                "web-browser-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "REQUEST_TIMEOUT": "30"
            }
        }
    }
}

开发环境：

{
    "mcpServers": {
        "web-browser-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "path/to/cloned/web-browser-mcp-server",
                "run",
                "web-browser-mcp-server"
            ],
            "env": {
                "REQUEST_TIMEOUT": "30"
            }
        }
    }
}

💡 可用工具

服务器提供了一个强大的网页浏览工具：

browse_webpage

使用可选的CSS选择器浏览并从网页中提取内容：

# Basic webpage fetch
result = await call_tool("browse_webpage", {
    "url": "https://example.com"
})

# Target specific content with CSS selectors
result = await call_tool("browse_webpage", {
    "url": "https://example.com",
    "selectors": {
        "headlines": "h1, h2",
        "main_content": "article.content",
        "navigation": "nav a"
    }
})

⚙️ 配置

通过环境变量进行配置：

变量	目的	默认值
REQUEST_TIMEOUT	网页请求超时时间（秒）	30

🧪 测试

运行测试套件：

python -m pytest

📄 许可证

本项目依据MIT许可证发布。详情请参见LICENSE文件。

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