mcp-server
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3 分钟
mcp-server
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安装 python 环境
python3 --version验证 -
安装uv
Terminal window curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh通过
uvx --version验证 -
安装完成以后，MCP 配置如下。这里的 uvx 就类似于 npx 可以从命令行执行一个 python 包
{"mcpServers": {"fetch": {"command": "uvx","args": ["mcp-server-fetch"]}}} -
配置Trae 智能体
使用工具
mcp-server-fetch
browser-tools-mcp
让 AI 能够监控浏览器行为，抓取日志、网络请求、截图，辅助调试和交互
功能：
- 捕获浏览器日志：抓取浏览器控制台日志，帮助调试和分析
- 抓取网络请求：抓取浏览器中的网络请求，帮助调试和优化性能
- 截图：抓取浏览器中的页面截图，帮助调试和分析
安装
拉取 代码，安装浏览起插件
git clone https://github.com/AgentDeskAI/browser-tools-mcp.git安装并运行浏览器工具服务器
npx @agentdeskai/browser-tools-server@1.2.0打开浏览器 F12，找到 BrowserToolMCP
对于我们现在的网站，你有什么分析吗帮我看看这个账号的所有你能看到的信息，并进行总结。帮我看看这个网页上都说了什么，截个图，并总结一下。帮我翻译下这个网页，并进行总结。帮我看看它这个图片生成请求是怎么发的？帮我看看页面刷新时候，token会不会变？这个网页加载好慢，帮我看看怎么回事？帮我看看是不是有BUG，我的余额怎么不会涨（最后这个开玩笑，不用试 = = ）Firecrawl
网页抓取能力
- firecrawl_scrape：抓取指定网页的主要内容，支持提取文本、HTML、Markdown 等格式。
- firecrawl_map：生成指定网站的结构地图，可用于了解页面间链接关系，常用于网站结构分析。
- firecrawl_crawl：执行多层级网页爬取任务，可发现并递归抓取内部链接，实现深度爬取。
- firecrawl_check_crawl_status：查询当前爬取任务的状态，包括进度、成功/失败记录等。
- firecrawl_search：支持在搜索引擎上发起查询请求，并抓取结果页面内容。
- firecrawl_extract：使用大模型能力从页面中抽取结构化数据，如产品信息、联系人、文章摘要等。
- firecrawl_deep_research：针对某一主题执行深度搜索与多页面整合分析，适用于研究与情报收集。
- firecrawl_generate_llmstxt：将爬取内容自动转换为适合 LLM 使用的 prompt 格式文本（如：摘要、指令式文本等），便于 AI 模型消费。