ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;font-style: normal;padding: 1em;border-radius: 6px;color: rgba(0, 0, 0, 0.5);background: rgb(247, 247, 247);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1em;display: block;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">来自用户的提问:和jina 有什么不一样ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">这三个 MCP Server 都是给 LLM(大模型)提供网页数据的工具,但定位、技术实现和能力范围完全不同。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">Fetch 是轻量抓取,Jina 是精简提取,Firecrawl 是全能爬虫。以下是详细对比:
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 8px;color: rgb(63, 63, 63);">1. 基本定位与实现ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">Fetch MCP Server:ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.2em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">•ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">定位:轻量级网页抓取工具,简单快速。•实现:Node.js 或 Python(@tokenizin/mcp-npx-fetch 或 mcp-server-fetch),本地 HTTP 请求,无外部依赖。•目标:抓网页,转成 Markdown,喂 LLM。Jina MCP Server(mcp-jina-reader):
- •实现:TypeScript(wong2/mcp-jina-reader),依赖 Jina Reader API(api.jina.ai),云端处理。
- •目标:抓网页正文,转成精简 Markdown,去杂物。
Firecrawl MCP Server:
- •实现:TypeScript(mendableai/firecrawl-mcp-server),基于 Firecrawl API(Mendable.ai),云端支持 JS 渲染。
- •目标:抓动态网页、批量处理、搜索网络,多格式输出。
区别:
2. Resources:数据提供能力
Fetch MCP Server:
- •例子:抓 cnn.com,喂 LLM 一个 live_news.md,全页内容。
Jina MCP Server:
- •例子:抓 cnn.com,喂 LLM 一个 clean_news.md,只有正文。
Firecrawl MCP Server:
- • 浏览器级 JS 渲染,抓 React、X 帖子。
- • 输出多样(Markdown、HTML、截图)。
- •例子:抓 x.com/ai-posts,喂 LLM 一个 js_heavy_page.md,全套内容。
区别:
3. Tools:执行能力
Fetch MCP Server:
- •例子:fetch_url("cnn.com"),抓全页。
Jina MCP Server:
- •例子:fetch("cnn.com"),抓正文。
Firecrawl MCP Server:
- •功能:批量抓取(firecrawl_batch_scrape)、搜索(firecrawl_search)。
- •例子:firecrawl_batch_scrape(["cnn.com", "bbc.com"]) 或 firecrawl_search("AI 2025")。
区别:
4. Prompts:推理支持
Fetch MCP Server:
Jina MCP Server:
Firecrawl MCP Server:
- •例子:research_report,填多页。
例子: Research_report ,填多页。
区别:
5. 技术实现与配置
Fetch MCP Server:
- • 安装:npx @tokenizin/mcp-npx-fetch。
Jina MCP Server:
- • 安装:npx -y @wong2/mcp-jina-reader。
- • 依赖:Jina Reader API,无密钥。
Firecrawl MCP Server:
- • 安装:env FIRE_CRAWL_API_KEY=your_key npx -y mcp-server-firecrawl。
区别:
对比表

适用场景对比
简单静态网页:
JS 动态网页:
批量抓取:
网络搜索:
实际例子
1. 抓新闻:
2. 抓 X 帖子:
一句话总结
Fetch 全抓快,Jina 精抓省,Firecrawl 多抓强。