WeChat Article Parser
Enables parsing and extracting content from WeChat public account articles using browser simulation, supporting multiple output formats (JSON, Markdown, HTML) and media resource extraction.
README
微信公众号文章解析 MCP 服务器
基于 FastMCP 框架的微信公众号文章解析服务器,可以模拟浏览器访问微信公众号文章,提取文章内容、媒体资源等信息。
功能特点
- 使用 Playwright 模拟浏览器访问微信公众号文章
- 提取文章标题、作者、发布日期、正文内容等信息
- 支持多种输出格式:JSON、Markdown、HTML、纯文本
- 可提取文章中的图片、视频等媒体资源
- 支持清理广告、推荐等干扰内容
- 支持 HTTP 和 STDIO 两种传输协议
安装
环境要求
- Python 3.10 或更高版本
- Playwright 支持的操作系统
安装步骤
- 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-wechat-article.git
cd mcp-server-wechat-article
- 安装依赖
pip install -e .
- 安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium
使用方法
使用 fastmcp dev 进行调试
FastMCP 提供了便捷的开发工具,可以快速启动服务器并进行交互式调试:
# 进入项目目录
cd mcp-server-wechat-article
# 使用 fastmcp dev 启动服务器
fastmcp dev src/mcp_server_wechat_article/server.py
这将启动 MCP Inspector UI(通常在端口 5173),你可以通过浏览器访问并测试服务器功能。
安装到 Claude Desktop
使用 fastmcp install 命令可以将服务器安装到 Claude Desktop:
fastmcp install src/mcp_server_wechat_article/server.py
配置传输协议
服务器支持两种传输协议:
- STDIO(默认):适用于本地/Claude Desktop
- HTTP:适用于远程访问/多客户端
可以通过环境变量配置传输协议:
# 使用 HTTP 传输协议
export MCP_TRANSPORT=http
export MCP_HOST=127.0.0.1
export MCP_PORT=8000
# 启动服务器
python -m mcp_server_wechat_article.server
可用工具
parse_article
解析微信公众号文章,提取标题、作者、内容等信息。
参数:
url: 微信公众号文章的完整URLformat: 输出格式,可选 'json', 'markdown', 或 'html'include_media: 是否包含媒体资源信息response_type: 响应详细程度,可选 'concise' 或 'detailed'
示例:
parse_article(url="https://mp.weixin.qq.com/s/example123")
parse_article(url="https://mp.weixin.qq.com/s/example123", format="markdown", include_media=True)
extract_article_content
提取微信公众号文章的纯内容,支持多种格式输出。
参数:
url: 微信公众号文章的完整URLformat: 输出格式,可选 'text', 'json', 'markdown', 或 'html'extract_images: 是否提取图片URLclean_content: 是否清理内容(移除广告、推荐等)include_metadata: 是否包含元数据(标题、作者等)
示例:
extract_article_content(url="https://mp.weixin.qq.com/s/example123")
extract_article_content(url="https://mp.weixin.qq.com/s/example123", format="markdown", extract_images=True)
环境变量
MCP_TRANSPORT: 传输协议,可选 'stdio' 或 'http',默认为 'http'MCP_HOST: HTTP 服务器主机,默认为 '127.0.0.1'MCP_PORT: HTTP 服务器端口,默认为 8000BROWSER_TYPE: 浏览器类型,可选 'chromium', 'firefox', 或 'webkit',默认为 'chromium'BROWSER_HEADLESS: 是否使用无头模式,可选 'true' 或 'false',默认为 'true'DOCKER_ENV: 是否在 Docker 环境中运行,可选 'true' 或 'false',默认为 'false'
开发
项目结构
mcp-server-wechat-article/
├── src/
│ └── mcp_server_wechat_article/
│ ├── server.py # MCP server 主文件
│ ├── tools/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── parse_article.py
│ │ └── extract_article_content.py
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── api_client.py # API 请求辅助
│ ├── browser_manager.py # 浏览器管理
│ ├── formatters.py # 响应格式化
│ └── errors.py # 错误处理
├── pyproject.toml
├── README.md
└── tests/
添加新工具
要添加新工具,请按照以下步骤操作:
- 在
tools/目录下创建新的工具文件 - 使用 Pydantic 定义输入模型
- 实现工具逻辑
- 在
server.py中注册工具
许可证
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。