puremd MCP Server

Was macht der „puremd“ MCP Server?

Der puremd MCP (Model Context Protocol) Server ist ein leistungsstarkes Tool, das KI-Assistenten und -Agenten mit Webinhalten verbindet, indem er als Entsperrungs-, Scraping- und Such-Brücke agiert. Über die pure.md-Plattform können Skripte, APIs, Apps und Agenten Webseiten im Markdown-Format abrufen, indem sie jeder URL einfach pure.md/ voranstellen. Diese Methode umgeht Bot-Erkennung, rendert JavaScript-lastige Single-Page-Apps und konvertiert zahlreiche Formate (HTML, PDF, Bilder) in Markdown. Global zwischengespeicherte Antworten gewährleisten effizienten, wiederholten Zugriff auf dieselben Ressourcen und reduzieren die Belastung der Ursprungsserver. Der puremd-mcp Server zeigt MCP-Clients (wie Cursor, Windsurf und Claude Desktop), wie diese Funktionen genutzt werden – damit werden Inhalte entsperrt und fortgeschrittene Websuche direkt im KI-Entwicklungsworkflow ermöglicht.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine spezifischen Ressourcen (gemäß MCP-Definition) beschrieben.

Liste der Tools

• unblock-url
  Extrahiert Markdown aus Webseiten, ohne geblockt zu werden, sodass KI-Clients auch bei Anti-Bot-Maßnahmen zuverlässig lesbare Inhalte abrufen können.
• search-web
  Durchsucht das Web für eine gegebene Suchanfrage und fasst die Ergebnisse in einem einzigen Markdown-Dokument zusammen – für zusammengefasste Sucherkenntnisse für Agenten und Nutzer.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Umgehung von Bot-Erkennung für Web Scraping
  Ermöglicht Agenten und LLMs, Inhalte von Webseiten abzurufen, die normalerweise automatisierte Skripte blockieren, indem die Infrastruktur von pure.md zur Umgehung genutzt wird.
• Webinhalte-Konvertierung in Markdown
  Konvertiert verschiedenste Webressourcen (HTML, PDFs, Bilder) ins Markdown-Format und standardisiert so den Input für LLM-Weiterverarbeitung und Agenten-Workflows.
• Websuche-Integration
  Befähigt KI-Assistenten zur Websuche und zum Zugriff auf zusammengefasste Ergebnisse in Markdown – unerlässlich für Recherche, Zusammenfassung und Kontextaufbau.
• Globales Content-Caching
  Reduziert Serverlasten und sorgt für schnelleren Zugriff bei wiederholten Anfragen, indem das CDN-ähnliche Caching von pure.md für bereits abgerufene Ressourcen genutzt wird.
• Nahtlose LLM-Kontextanreicherung
  Bietet Entwicklern die Möglichkeit, LLM-Kontextfenster automatisch mit relevanten, aktuellen Webinformationen anzureichern und so die Leistungsfähigkeit wissensbasierter KI-Anwendungen zu steigern.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Erzeugen Sie einen PUREMD API-Schlüssel bei pure.md (optional für höhere Limits).
3. Bearbeiten Sie ./codeium/windsurf/model_config.json.
4. Fügen Sie folgenden MCP-Server-Eintrag hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

5. Speichern Sie und starten Sie Windsurf neu, um die Änderungen zu übernehmen.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Beantragen Sie einen PUREMD API-Schlüssel (siehe pure.md).
3. Bearbeiten Sie ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
4. Fügen Sie folgende Konfiguration ein:

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

5. Speichern Sie und starten Sie Claude Desktop neu.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js und npm.
2. Registrieren Sie sich und erzeugen Sie einen PUREMD API-Schlüssel von pure.md.
3. Bearbeiten Sie ~/.cursor/mcp.json.
4. Fügen Sie folgende MCP-Server-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

5. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.

Cline

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Cline-spezifischen Anweisungen bereitgestellt.

API-Schlüssel sichern (Umgebungsvariablen)

API-Schlüssel sollten sicher über das env-Feld in Ihrer MCP-Serverkonfiguration gespeichert werden:

{
  "mcpServers": {
    "pure.md": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "puremd-mcp"],
      "env": {
        "PUREMD_API_KEY": "<TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Achten Sie darauf, “MCP-name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers (z. B. “github-mcp”, “weather-api” usw.) zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Laut verfügbarer Dokumentation ist puremd-mcp ein fokussierter und praxisnaher MCP-Server mit klarem Nutzen für Web-Unblocking und -Suche. Es fehlen jedoch Prompt-Vorlagen und Ressourcen-Definitionen, und es gibt keinen Hinweis auf Roots- oder Sampling-Unterstützung. Für allgemeinen Webzugang und Suche erhält er eine solide Bewertung für Einfachheit und sofortige Nützlichkeit.

MCP Score