Fetch MCP Server

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業務自動化WebスクレイピングHTTP取得リアルタイム情報外部データ
最終確認:
2026-05-26
ライセンス:
MIT
無料で使えるオープンソースです(商用利用も可)

Fetch とは

Fetch は、AI に「URL を指定して Web ページを取りに行かせる」ための基本ユーティリティです。通常の AI は学習データのカットオフ以降の情報を持っていませんが、Fetch MCP を導入すると、AI が必要に応じて指定 URL から最新情報を取得できるようになります。

スマートスピーカーがインターネットから天気を読み上げるように、AI に「ブラウザ機能」を持たせるプラグインとして機能します。公式ドキュメント参照・リリースノート確認・競合リサーチ・公開 API のレスポンス調査など、リアルタイム情報が必要なあらゆる場面で土台となるツールです。

Fetch × AI でできること

この MCP サーバーを導入すると、AI が指定 URL から Web ページや API レスポンスを取得できます。

📄 Web ページを取得

「このリリースノート URL を取得して変更点をまとめて」
→ ページ取得 + 要点抽出

📚 公式ドキュメントを参照

「Next.js 公式ドキュメントを参照しながら server actions の実装案を出して」
→ 最新仕様を踏まえたコード提案

🔍 競合リサーチ

「competitor.com の料金ページを取得してプラン比較表を作って」
→ Web 取得 + 表構造化

🛠️ API レスポンスを調査

「この API URL の JSON を取得してフィールド構造を解析して」
→ 公開 API の構造理解

提供される主なツール

Fetch MCP Server が公式に提供するツール(README 明記範囲):

ツール名役割
fetch指定 URL から Web ページや API レスポンスを取得(HTML / JSON / テキスト等を自動判別)

単一ツール構成の目的特化型 MCP サーバーです。取得したコンテンツは AI のコンテキストに直接渡され、要約・解析・比較などの後段処理に活用されます。

Fetch MCP Server について

Fetch MCP Server は、MCP プロトコル元(Anthropic / modelcontextprotocol org)が提供する reference 実装です。modelcontextprotocol/servers モノレポの src/fetch 配下で active にメンテナンスされています。

実装は Python 製で、uv(Astral 社の Python パッケージマネージャ)の uvx コマンドで起動します。認証・API キー・外部接続設定は一切不要で、ゼロ設定で即座に Web 取得機能を AI に追加できる点が最大の魅力です。

スペック

  • 配布形態: PyPI パッケージ(mcp-server-fetch)+ uvx ランナー
  • 認証: 不要(公開 URL に対する HTTP GET)
  • 提供元: MCP プロトコル元の reference 実装(modelcontextprotocol/servers)/ MIT
  • 対応範囲: HTTP/HTTPS による Web ページ・API レスポンス取得
  • 公式ドキュメント: github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch

導入手順

前提条件

  • uv がインストール済みであること(推奨)
    • macOS/Linux: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    • Windows: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

ステップ

  1. ページ上部のタブから使用環境(Claude Desktop / Cursor / Cline)を選択し、JSON 設定をコピー
  2. コピーした JSON を設定ファイル(claude_desktop_config.json など)に追記して保存
  3. クライアントを再起動

認証情報は一切不要です。uvx が自動でパッケージを取得・起動します。

注意事項

  • アクセス可能なのは、AI クライアントが実行されているマシンからネットワーク到達可能な URL のみです。
  • Basic 認証や Cookie 認証が必要なページは、そのままでは取得できません。
  • 過度なリクエストは対象サーバーへの負荷になるため、必要最小限の取得に留めてください。クローラ禁止のサイトに対する自動取得はトラブルの原因になります。
  • 取得したコンテンツは AI のコンテキストウィンドウに収まるサイズである必要があります。非常に長いページは自動的に切り詰められる場合があります。
  • 本サーバーは MCP プロトコル元の reference 実装です。Anthropic のサポート契約対象には含まれません(OSS としての MIT ライセンス提供)。

設定方法

MCP は、お使いの対応アプリ(クライアント)に下記の設定を貼り付けて使います。 タブからアプリを選び、表示された設定をコピーしてください。

Claude Desktop: Anthropic 公式のデスクトップ版 Claude アプリ

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

主なユースケース

  1. 「このURLのリリースノートを取得して、変更点をまとめて」と頼むだけで、AIが Web から最新情報を取得して整理してくれる
  2. 「この公式ドキュメントを参照しながら実装方法を提案して」と AI に頼むと、学習データのカットオフ後の情報も活用できる
  3. 「competitor.com の料金ページを取得してプランを比較して」と競合リサーチを AI に委ねられる
  4. 「この API のレスポンス JSON を取得して、フィールド構造を解析して」と公開 API の調査も自動化できる

プラットフォーム別の注意事項

  • WindowsPowerShell で実行する場合も追加の設定は不要です。認証情報が不要なため、そのまま動作します。
  • プロキシ環境社内プロキシ環境では `HTTPS_PROXY` 環境変数を合わせて設定してください。社内のみ公開されている URL へのアクセスが必要な場合はプロキシ設定が必須です。
  • macOSmacOS Sequoia ではシステムのセキュリティ設定によりローカルホストへのアクセスが制限される場合があります。