WebClaw: Открытый MCP-сервер для извлечения веб-данных с Claude

WebClaw — это сервер MCP, созданный на Rust, который добавляет возможности извлечения веб-данных в Claude Desktop и Claude Code. Он решает проблему, когда встроенная функция web_fetch в Claude блокируется на большинстве реальных веб-сайтов, возвращая ошибки 403 Forbidden, вызовы Cloudflare или пустые ответы.
Техническое решение
Сервер использует TLS-фингерпринтинг на уровне HTTP, поэтому сайты видят отпечаток реального браузера Chrome, а не бота. В тестировании на 10 популярных сайтах встроенная функция web_fetch в Claude не сработала ни на одном, в то время как WebClaw успешно извлёк контент с 9 из 10 сайтов.
Возможности
scrape: Извлечение чистого контента с любого URLcrawl: Рекурсивный обход сайтовextract: Структурированное извлечение данных с использованием JSON-схемы или естественно-языковых запросовsummarize: Сводки страницbrand: Извлечение цветов, шрифтов, логотипов с любого сайтаdiff: Отслеживание изменений контента- Инструменты
map,batch,search,research
Разработка с Claude Code
Конвейер извлечения был реализован с помощью Claude Code, включая:
- Алгоритм оценки на основе плотности текста, семантических тегов и штрафов за соотношение ссылок
- Фильтр шума, который удаляет навигацию, рекламу и баннеры cookie без ложных срабатываний на классах Tailwind
- Несколько этапов доработки для сложных случаев
Установка и использование
Для установки требуется одна команда:
npx create-webclaw
Инструмент автоматически определяет Claude Desktop и Claude Code и записывает конфигурацию. API-ключ не требуется для 8 из 10 инструментов, и всё работает локально.
Преимущества производительности
Вывод оптимизирован под контекстное окно Claude. Типичная новостная статья сокращается с 4820 токенов (исходный HTML) до 1590 токенов в формате LLM WebClaw — это сокращение на 67% при сохранении того же контента.
WebClaw бесплатен и имеет открытый исходный код по лицензии MIT, доступен по адресу https://github.com/0xMassi/webclaw.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Echo-TTS портирован на Apple Silicon с использованием MLX для нативного TTS с клонированием голоса
Echo-TTS, 2.4-миллиардная диффузионная модель преобразования текста в речь с клонированием голоса, была портирована с CUDA для нативной работы на Apple M-серии с использованием MLX. На базовом 16 ГБ Mac mini M4 создание 5-секундного клона голоса занимает около 10 секунд, а 30-секундные клоны — около 60 секунд.

4-уровневая архитектура базы знаний для повышения точности ИИ-агентов
Разработчик создал структурированную базу знаний из 200+ статей для предоставления контекста в конкретной предметной области AI-агентам, реализовав 4-уровневый конвейер с классификацией запросов, что сократило расход токенов примерно на 40%.

Навык Claude Code /council запускает промты параллельно на 4 моделях ИИ
Навык Claude Code под названием /council отправляет любой запрос одновременно в GPT, Claude, Gemini и Grok примерно за 7 секунд, а затем использует Gemini для синтеза лучшего ответа, выявляя конкретные улучшения от других моделей.

Альтернативная настройка кодирования с ИИ после повышения цен Claude
Разработчик делится своей текущей настройкой ИИ для кодирования, используя GPT 5.4 в качестве основной модели, Codex в качестве резервной, включенной в подписку ChatGPT, и Minimax 2.7 в качестве запасного варианта с тарифным планом для программирования.