# Jina.ai 文档阅读提取器
## 基本信息
- Slug: `spences10-mcp-jinaai-reader`
- Source: modelscope
- Publisher: @spences10/mcp-jinaai-reader
- Categories: browser-automation / search / databases
- Hosted: No
- License: MIT License
- Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@spences10/mcp-jinaai-reader
## 简介
将Jina.ai的Reader API与大型语言模型（LLMs）集成，用于高效且结构化的网络内容提取，专为文档和网络内容分析进行了优化。
## 安装提示

```bash
### Claude Desktop with WSL 配置 对于 WSL 环境，在您的 Claude Desktop 配置中添加以下内容： ```json { "mcpServers": { "jinaai-reader": { "command": "wsl.exe", "args": [ "bash", "-c", "JINAAI_API_KEY=your-jinaai-api-key npx mcp-jinaai-reader" ] } } }
```

## MCP Server 详情

# mcp-jinaai-reader
---

## ⚠️ 通知

**此仓库不再维护。**

该工具的功能现在已整合到 [mcp-omnisearch](https://github.com/spences10/mcp-omnisearch) 中，后者将多个 MCP 工具统一在一个包内。

请改用 [mcp-omnisearch](https://github.com/spences10/mcp-omnisearch)。

---

一个用于将 Jina.ai 的 Reader API 与大语言模型 (LLMs) 集成的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器提供了高效且全面的网页内容提取能力，特别优化了文档和网页内容分析。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/a75afsx9cx">
  <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/a75afsx9cx/badge" />
</a>

## 特性

- 📚 通过 Jina.ai Reader API 实现高级网页内容提取
- 🚀 快速高效的内容检索
- 📄 保持结构完整性的全文本提取
- 🔄 为 LLMs 优化的干净格式
- 🌐 支持包括文档在内的多种内容类型
- 🏗️ 基于 Model Context Protocol 构建

## 配置

此服务器需要通过您的 MCP 客户端进行配置。以下是不同环境下的示例：

### Cline 配置

在您的 Cline MCP 设置中添加以下内容：

```json
{
    "mcpServers": {
        "jinaai-reader": {
            "command": "node",
            "args": ["-y", "mcp-jinaai-reader"],
            "env": {
                "JINAAI_API_KEY": "your-jinaai-api-key"
            }
        }
    }
}
```


### Claude Desktop with WSL 配置

对于 WSL 环境，在您的 Claude Desktop 配置中添加以下内容：

```json
{
    "mcpServers": {
        "jinaai-reader": {
            "command": "wsl.exe",
            "args": [
                "bash",
                "-c",
                "JINAAI_API_KEY=your-jinaai-api-key npx mcp-jinaai-reader"
            ]
        }
    }
}
```


### 环境变量

服务器需要以下环境变量：

- `JINAAI_API_KEY`: 您的 Jina.ai API 密钥（必需）

## API

服务器实现了一个具有可配置参数的单个 MCP 工具：

### read_url

使用 Jina.ai Reader 将任何 URL 转换为适合 LLM 的文本。

参数：

- `url` (字符串, 必需): 要处理的 URL
- `no_cache` (布尔值, 可选): 绕过缓存以获取最新结果。默认为 false
- `format` (字符串, 可选): 响应格式 ("json" 或 "stream")。默认为 "json"
- `timeout` (数字, 可选): 等待网页加载的最大时间（秒）
- `target_selector` (字符串, 可选): CSS 选择器，用于聚焦特定元素
- `wait_for_selector` (字符串, 可选): CSS 选择器，用于等待特定元素
- `remove_selector` (字符串, 可选): CSS 选择器，用于排除特定元素
- `with_links_summary` (布尔值, 可选): 在响应末尾汇总所有链接
- `with_images_summary` (布尔值, 可选): 在响应末尾汇总所有图片
- `with_generated_alt` (布尔值, 可选): 为缺少标题的图片添加 alt 文本
- `with_iframe` (布尔值, 可选): 在响应中包含 iframe 内容

## 开发

### 设置

1. 克隆仓库
2. 安装依赖项：

```bash
npm install
```


3. 构建项目：

```bash
npm run build
```


4. 以开发模式运行：

```bash
npm run dev
```


### 发布

1. 更新 package.json 中的版本号
2. 构建项目：

```bash
npm run build
```


3. 发布到 npm：

```bash
npm publish
```


## 贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。

## 许可证

MIT 许可证 - 详情见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 致谢

感谢所有贡献者和支持者。

- 基于
  [模型上下文协议](https://github.com/modelcontextprotocol)
- 由 [Jina.ai Reader API](https://jina.ai) 驱动