01 / 服务器详情
服务器详情
这款工具是基于 MCP 协议开发的网页抓取利器，它通过封装 wget 的强大能力，让 AI 模型能够直接“读懂”整个网站。不同于传统的碎片化网页爬取，它能完整保留网站的层级结构，并将链接自动转换为本地可访问模式。对于开发者和 AI 研究者来说，这解决了大模型获取高质量、结构化语料的痛点。你可以用它为本地知识库快速构建上下文，或者将某个技术文档站整体“喂”给 AI 进行深度学习。上手门槛极低，无需复杂的爬虫逻辑编写，通过 MCP 协议即可实现从“单网页对话”到“全站知识检索”的能力跃迁。
一个提供 pskill9/website-downloader 能力的模型上下文协议服务器，可被兼容 MCP 的 AI 客户端连接和调用。
能力标签WebMCP开源
协议Model Context Protocol
开发者生态开源生态
开源协议MIT / 以来源页为准
来源GitHub
收录合集
收录本 MCP 服务的合集
常用MCP2026.03.30已收录
我的MCP2026.03.31已收录
Genie2026.03.30已收录
02 / 工具测试
工具测试
可用工具
可调用pskill9-website-downloader
调用 pskill9/website-downloader 提供的 MCP 能力并返回结构化结果。
参数
input根据该 MCP 服务的工具 schema 传入参数。提示：该工具可能会截断响应；使用 start_index 等分页参数可以分块读取较长内容。
03 / 服务配置
连接方式
Remote
{
"mcpServers": {
"pskill9/website-downloader": {
"url": "部署后由服务提供方生成 Remote 地址"
}
}
}Remote 地址需要在部署后由服务提供方生成，页面不会伪造不可用的端点。
Stdio · mcp.json
当前记录没有 npm 包，请先打开来源仓库补充 command 和 args。如果当前条目没有登记 npm 包，请以来源仓库的安装方式为准。
03 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
先检查服务器能力和权限范围。
- 02步骤 2
复制安装命令或 JSON 配置。
- 03步骤 3
在客户端中进行小范围连接测试。
- 04步骤 4
确认数据访问和维护状态后再长期使用。
04 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
前往来源页面