scrape-mcp

⚠️ 这是 scrape-mcp 的官方源仓库（upstream）。 若在别处看到同名/相似项目并带不同作者署名，即为转载或派生，非原作者发布。

反爬感知抓取 + 极省 Token 内容精简的 MCP Server —— 让 AI 读真实网页时，只花 1%~5% 的 token 就能拿到干净、真实、免登录的正文。

自动化分三层应对：默认 curl_cffi（伪装 TLS/JA3 + HTTP2）低成本打头阵，命中 Cloudflare/验证码/WAF 才升级 Playwright 真浏览器渲染；遇到"登录才给内容"的站，先弹窗手动登录一次、登录态落盘，之后自动带上、过期会提示重登。

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⚡ 60 秒入门

方式 A：一键安装（推荐，零配置）

pip install mcp-scrape        # 已发布到 PyPI 后
# 或从源码：cd scrape-mcp && pip install -e .

然后本机任意目录即可：

scrape-mcp --version          # 确认装好（应输出 0.x）
claude                        # 在支持 MCP 的客户端里把它当服务接入

不再需要 clone、手动设 PYTHONPATH 或 python -m；scrape-mcp 命令在任意目录可用， 默认 stdio 直接被 MCP 客户端接管。想用 HTTP 直连（Postman/curl），跑 scrape-mcp --transport streamable-http --port 8000。

方式 B：一键演示（拉源仓库跑 web_fetch + web_extract，看省 token 效果）

git clone https://github.com/guanyuyan/scrape-mcp.git
cd scrape-mcp
python -m venv .venv && .venv\Scripts\pip install -e .
.venv\Scripts\python scripts\demo.py

预计输出（对不同站点自动选 L1/L2 分级，给出省 token 压缩比）：

=== 文档站 | https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/CORS
  ok=True tier=l1 status=200 html=260128B → tokens=3730 (约 5.7% 压缩)
  标题: 跨源资源共享（CORS） - HTTP | MDN
  ok=True tier=l1 data={"heading": "跨源资源共享（CORS）", "h2_count": 10, "links": 665}

第 2 步：作为 MCP 客户端接入（Claude / Cursor 等，命令指向已安装的 scrape-mcp）

scrape-mcp            # 已安装时；或 python -m scrape_mcp.server

在客户端里调用 web_fetch(url=...) 即可拿到极省正文。

MDN 整页约 260KB，这里只花几千 token 就拿到干净正文；拦截/登录页会自动升级或如实上报，不会把验证码当正文。

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功能说明

它解决什么：模型读网页不是在读正文，而是在读整棵 DOM（脚本、导航、版权、链接一应尽收），又贵又脏。这个工具把页面剪成"只有正文"再喂给 AI。

核心价值（三点）

1. 极省 token —— 属性剥离 + 模板块丢弃 + 站外链接降级 + 表格转 CSV + 预算截断。实测 MDN 整页 214KB → 数百 token，压缩率约 1%。
2. 自动分级反爬 —— 85% 的站只走最轻的 L1（快、并发高），拦截/JS 骨架页才升级 L2 真浏览器 + stealth 伪装，绝不暴力逐站上浏览器。
3. 登录墙处理 + 如实上报 —— 判定登录/拦截时返回 login_required/blocked，引导登录而非硬撞，从不让模型把验证码当正文。

怎么用（一行）

web_fetch(url="https://xxx/article/1") → JSON：{ok, content(极省正文), token_estimate, tier, blocked?, login_required?, cached?}

覆盖的站点类型：文章页 / 文档站 / 门户与列表页 / 需要 JS 渲染的 SPA / 需要登录才给正文的站（如知乎）。

真实站点实测（一键 scripts/demo.py 可复现）：

站点	类型	分级	原始	抓到正文	说明
MDN CORS 文档	文档站	L1	260KB	~3.7k token（约 5.7%）	纯静态，最短路径直达
腾讯新闻首页	列表/门户	L2	338KB	~1.4k token（约 1.6%）	动态页升级浏览器渲染
极客邦首页	SPA/动态	L2	12KB	~1.4k token	JS 骨架页，需渲染才有正文

形态：本地 MCP Server（stdio/HTTP 均可），隐私可控；支持单页 web_fetch、批量 web_batch、结构化抽取 web_extract、登录持久化 login，缓存默认开启。

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特性

• 分级抓取：L1 curl_cffi → L2 Playwright，拦截才升级，不误伤正常页面。
• 内容密度选根：从 article/main/div 中挑出"恰好装住正文的最紧容器"，避开导航/侧栏。
• compact 精简：属性剥离、模板块丢弃、站外链接降级、表格转 CSV、token 预算截断， 压缩率可达 1~20% 数量级（如 MDN 214KB → 数百 token）。
• 拦截如实上报：不把挑战页/空壳页当正文喂给模型，返回 blocked/block_reason。
• 登录态持久化：login 工具手动登录并落盘，web_fetch 自动带上；过期会提示重登。
• 缓存与批量：L1 明文响应按 TTL 磁盘缓存；web_batch 并发抓取一批 URL。
• Stealth 加固：Wipe webdriver、UA 数据、Canvas/WebGL 确定性指纹噪声、时区对齐。

安装

# L2 渲染所需浏览器（国内可用镜像）
$env:PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST="https://cdn.npmmirror.com/binaries/playwright"
pip install "playwright>=1.49"
playwright install chromium

# 或复用系统浏览器，无需下载
$env:SCRAPE_MCP_L2_CHANNEL="chrome"   # 或 msedge

启动（MCP，stdio）

scrape-mcp                          # 默认 stdio，被 MCP 客户端接管
scrape-mcp --transport streamable-http --port 8000   # 切 HTTP 直连
scrape-mcp --version / --help       # 版本 / 用法

不传参默认 stdio。传 --transport/--port 由 CLI 显式启动，优先级高于 .env/环境变量。

环境变量（前缀 SCRAPE_MCP_）

全部配置可用环境变量（SCRAPE_MCP_ 前缀）设置，也可集中放到项目根目录 .env 文件里。

# 项目根目录执行
cp .env.example .env    # 生成配置模板
# 编辑 .env 后无需改代码，直接启动即可

优先级：实际进程环境变量 > .env > 默认值。.env 被 gitignore，不入库；.env.example 是随仓库提交的模板。

变量	默认	说明
IMPERSONATE	chrome	curl_cffi 指纹模板
REQUEST_TIMEOUT	20	L1 超时（秒）
PROXY	—	代理，L1/L2 共用
L2_ENABLED	true	是否启用 Playwright 升级链
L2_CHANNEL	—	关联浏览器：空=自带 Chromium，chrome/msedge=系统
L2_SETTLE_TIMEOUT	8	挑战页等待窗口（秒）
L2_TIMEZONE	Asia/Shanghai	隐身加固时区
DATA_DIR	~/.scrape_mcp	登录态/缓存放盘目录
CACHE_TTL	300	L1 缓存 TTL（秒），0 关闭
BATCH_MAX_CONCURRENCY	4	web_batch 并发上限
BATCH_MAX_URLS	20	web_batch 单批上限
RESPECT_ROBOTS	true	默认遵循目标站 robots.txt；false 忽略（仅建议自用合规场景关闭）
ALLOWED_HOSTS	—	主机白名单（逗号分隔）；非空时仅允许名单内主机
DENIED_HOSTS	—	主机黑名单（逗号分隔），优先于白名单
MAX_QPS	10	全网抓取限流（每秒请求数）；0 不限速

HTTP 模式（Postman / curl 直连）

默认 stdio，改环境变量即可切到 HTTP，无需改代码：

$env:SCRAPE_MCP_TRANSPORT="streamable-http"
$env:SCRAPE_MCP_HTTP_PORT="8000"
python -m scrape_mcp.server

以 json_response=1（默认）启动，请求/响应都是普通 JSON（非事件流）。stateless 模式无需先 initialize，直接发 tools/call 即可。

必需项：请求头 MCP-Method、Mcp-Name；body 内 params 需带 _meta（protocolVersion + clientCapabilities）。完整示例见下。

接入 MCP 客户端（Claude / Cursor 等）

先 pip install mcp-scrape（或用项目 .venv 跑 pip install -e .），使 scrape-mcp 命令全局可用；然后按标准 MCP 方式接入。

以 Claude Desktop 为例（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "scrape-mcp": {
      "command": "scrape-mcp"
    }
  }
}

• 用 command: "scrape-mcp"（已全局安装），免去 PYTHONPATH 与系统解释器导致的 ModuleNotFoundError。
• 若复用系统浏览器（免下载）：设环境变量 SCRAPE_MCP_L2_CHANNEL 为 chrome 或 msedge。
• 配对成功后重启客户端，即可在会话里直接调用 web_fetch / web_extract / web_batch。

MCP 工具

• web_fetch(url, max_tokens=4000, link_policy="internal") → 状态 + 极省正文
  • link_policy: internal（站内相对链接+站外降级）/ all / none
• web_extract(url, schema={...}) → 按字段 schema 抽取结构化 JSON（可入库）
  • 字段类型：text（默认）/ attr（需配 attr 取属性）/ count / list（list_key 取值）
• web_batch(urls, max_tokens=3000, link_policy="internal") → 并发抓取一批，逐 URL 返回；单条异常不影响整批
• login(url, timeout=180) → 打开带界面浏览器手动登录并持久化登录态

返回为 JSON 字符串（落在 content[0].text，请解析文本，勿依赖 structured_content）。

web_extract 示例

schema='{"fields": {
  "title":    {"selector": "h1", "type": "text"},
  "main_link":{"selector": "a", "type": "attr", "attr": "href"},
  "tag_count":{"selector": ".tag", "type": "count"},
  "tags":     {"selector": ".tag", "type": "list", "list_key": "text"}
}}'
# → {"ok":true, "data": {"title":"…","main_link":"…","tag_count":3,"tags":["a","b","c"]}, "missing":[]}

目录结构

src/scrape_mcp
├── server.py          # MCP 入口 + 工具（web_fetch/web_batch/login）
├── config.py          # 环境变量配置
├── tokenizer.py       # tiktoken 计数 + 预算截断
├── core/
│   ├── http_client.py # L1 curl_cffi + 磁盘缓存
│   ├── fetcher.py     # 分级调度（L1→L2），对工具层返回 FetchOutcome
│   ├── detector.py    # 拦截/骨架页判定
│   ├── browser.py     # L2 Playwright + stealth
│   ├── session.py     # 登录态持久化
│   └── cache.py       # HTTP 响应缓存
└── extract/
    ├── compact.py     # DOM 剪枝 → 极省 token 正文
    └── schema.py      # 结构化抽取（按字段 schema 出 JSON）

开发

pip install -e ".[dev]"
python -m pytest