fetch
一个支持HTML转Markdown和分块读取的网页内容抓取MCP工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：fetch。 它的用途是：一个支持HTML转Markdown和分块读取的网页内容抓取MCP工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/fetch-mcp-fetch/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我抓取并总结一下 OpenAI 官网博客最新一篇文章的主要内容。”，它会调用 fetch 工具获取该网页，将其内容转换为清晰的 Markdown 格式，然后为你生成简洁的摘要。或者，你可以说：“把这个技术文档网页转成 Markdown，并分成几个部分给我。”，它会执行抓取和转换，并返回分块后的文档内容。
介绍
fetch 是一个基于 MCP (Model Context Protocol) 的服务器工具，旨在解决从网页高效提取和处理结构化信息的难题。它能够智能抓取网页内容，并将其转换为易于阅读和处理的 Markdown 格式，同时支持分块读取，便于处理长文档或进行后续分析。
使用方式非常简单，开发者或用户只需通过支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）配置并连接此服务器，即可在对话中直接调用相关工具来抓取和转换指定 URL 的网页内容。
它非常适合需要快速获取网页信息并进行内容分析、文档编写或知识整理的各类角色，如内容创作者、数据分析师、学术研究者以及需要处理外部信息的开发人员。
建议在使用前确认目标网站允许爬取，并注意遵守 robots.txt 协议。对于需要登录或具有复杂交互的网页，可能需要额外的配置或结合其他工具。处理大量请求时，请注意控制频率以避免对目标服务器造成压力。
核心特点
核心区别在于其作为 MCP 服务器的原生集成性，能无缝接入 Claude 等 AI 工作流；同时提供 HTML 到 Markdown 的转换与分块读取功能于一体，特别适合需要将网页内容喂给 AI 进行深度处理或分析的场景。
注意事项
不适合抓取需要复杂交互（如登录、执行JavaScript）才能加载内容的动态网页。
常见问题
这个工具能抓取需要登录的网页吗？
不能，它主要针对公开可访问的静态或服务端渲染网页内容。
分块读取是什么意思？
指将长的网页内容自动分割成多个有意义的文本块，方便AI分步处理或避免上下文长度限制。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/fetch-mcp-fetch/raw/index.md 读取 fetch 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/fetch-mcp-fetch/raw/index.md（查看排版版本）