MCP сервер для Fetch

MCP сервер для Fetch — это приложение, которое предоставляет AI-ассистентам возможность получать содержимое веб-страниц из интернета и извлекать текст в формате Markdown через стандартный протокол Model Context Protocol (MCP). Сервер разворачивается на виртуальной машине в Yandex Cloud.

Основные возможности и преимущества

• Интеграция с Yandex AI Studio. MCP сервер интегрируется с AI Studio MCP Серверы — подключите его к вашим AI-агентам в несколько кликов.
• Получение веб-страниц. Позволяет AI-ассистентам загружать содержимое любых URL-адресов из интернета.
• Извлечение текста в Markdown. Автоматическое преобразование HTML-страниц в чистый Markdown для удобной обработки AI-моделями.
• Учёт robots.txt. По умолчанию соблюдает правила robots.txt, с возможностью отключения.
• Настраиваемый User-Agent. Возможность задать собственный User-Agent для HTTP-запросов.
• Авторизация Bearer-токеном. Все запросы к MCP-серверу защищены Bearer-токеном, который хранится в Yandex Lockbox.
• Стандартный протокол MCP. Использует открытый протокол Model Context Protocol для взаимодействия с AI-моделями.
• HTTP транспорт. MCP сервер доступен на порту 8000 (HTTP).
• Минимальные ресурсы. Приложение работает на виртуальной машине с минимальной конфигурацией (2 vCPU, 2 GB RAM).
• Docker-контейнеризация. Сервер запускается в Docker-контейнерах (MCP + nginx auth proxy).

1. Создайте секрет в Yandex Lockbox для хранения Bearer-токена авторизации. Секрет должен содержать ключ bearer_token с произвольным токеном.
2. Создайте сервисный аккаунт с ролями compute.editor, iam.serviceAccounts.admin, lockbox.payloadViewer, vpc.admin (роль admin включает все указанные роли).
3. В консоли управления выберите сервис Cloud Apps.
4. На панели слева выберите Магазин приложений.
5. Выберите MCP Fetch и нажмите кнопку Использовать.
6. Укажите:
   • Имя приложения.
   • (Опционально) Описание приложения.
   • Сервисный аккаунт, созданный ранее.
   • Облачную подсеть, в которой будет развёрнута виртуальная машина.
   • Идентификатор секрета Lockbox с Bearer-токеном для авторизации.
7. Нажмите кнопку Установить и дождитесь, пока приложение установится.
8. После установки MCP сервер будет доступен по адресу http://<vm-ip>:8000.
9. Настройте ваш AI-клиент (Claude Desktop, Cursor и др.) для подключения к MCP серверу, указав заголовок Authorization: Bearer <ваш-токен>.

Подключение MCP-сервера к Yandex AI Studio

1. В консоли управления откройте сервис AI Studio и перейдите в раздел MCP Hub.
2. Нажмите Создать MCP-сервер и выберите тип Внешний MCP-сервер.
3. Укажите имя сервера и идентификатор сети VPC, в которой развёрнута виртуальная машина MCP-сервера. Идентификатор сети доступен на странице приложения в разделе Данные приложения, поле Идентификатор сети VPC.
4. На шаге подключения к MCP-серверу заполните параметры значениями из раздела Данные приложения:
   • Тип MCP-сервера — значение из поля Тип MCP-сервера.
   • URL MCP-сервера — значение из поля URL MCP-сервера (внутренний).
   • В блоке HTTP-заголовков добавьте заголовок Authorization со значением Bearer <bearer_token>, где <bearer_token> — токен из секрета Yandex Lockbox, указанного при установке приложения.
5. Нажмите Подключиться. После успешной проверки подключения выберите необходимые инструменты (tools) и нажмите Подключить — MCP-сервер будет зарегистрирован в AI Studio и доступен для использования AI-агентами.

• Получение актуальной информации из интернета для ответов на вопросы пользователя.
• Извлечение содержимого документации и статей для анализа AI-ассистентом.
• Сбор данных с веб-страниц для исследований и отчётов.
• Проверка доступности и содержимого веб-ресурсов.
• Получение текстового представления веб-страниц в формате Markdown.

Служба технической поддержки Yandex Cloud отвечает на запросы 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Доступные виды запросов и срок их обработки зависят от тарифного плана. Подключить платную поддержку можно в консоли управления. Подробнее о порядке оказания технической поддержки.