modelscope·@spences10/mcp-jinaai-reader
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。
此仓库不再维护。
该工具的功能现在已整合到 mcp-omnisearch 中,后者将多个 MCP 工具统一在一个包内。
请改用 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>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:
在您的 Cline MCP 设置中添加以下内容:
{
"mcpServers": {
"jinaai-reader": {
"command": "node",
"args": ["-y", "mcp-jinaai-reader"],
"env": {
"JINAAI_API_KEY": "your-jinaai-api-key"
}
}
}
}
对于 WSL 环境,在您的 Claude Desktop 配置中添加以下内容:
{
"mcpServers": {
"jinaai-reader": {
"command": "wsl.exe",
"args": [
"bash",
"-c",
"JINAAI_API_KEY=your-jinaai-api-key npx mcp-jinaai-reader"
]
}
}
}
服务器需要以下环境变量:
JINAAI_API_KEY: 您的 Jina.ai API 密钥(必需)服务器实现了一个具有可配置参数的单个 MCP 工具:
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 URLno_cache (布尔值, 可选): 绕过缓存以获取最新结果。默认为 falseformat (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npm install
npm run build
npm run dev
npm run build
npm publish
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MIT 许可证 - 详情见 LICENSE 文件。
感谢所有贡献者和支持者。
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暂无描述。
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