Crawl4AI MCP-Server: Webzugriff für Claude und Cursor

1. Crawl4AI-Docker-Server starten

docker run -d -p 11235:11235 --name crawl4ai --shm-size=1g unclecode/crawl4ai:latest

Der Server läuft dann unter http://localhost:11235. Zwei MCP-Transporte stehen bereit:

• SSE: http://localhost:11235/mcp/sse
• WebSocket: ws://localhost:11235/mcp/ws

2. Client verbinden

Claude Code

claude mcp add --transport sse c4ai-sse http://localhost:11235/mcp/sse
claude mcp list

Cursor (und andere Clients mit URL-Unterstützung)

{
  "mcpServers": {
    "crawl4ai": { "url": "http://localhost:11235/mcp/sse" }
  }
}

Claude Desktop

Claude Desktop startet MCP-Server als lokale Befehle. Ein verbreiteter Weg zu einem SSE-Server ist die Brücke mcp-remote:

{
  "mcpServers": {
    "crawl4ai": { "command": "npx", "args": ["mcp-remote", "http://localhost:11235/mcp/sse"] }
  }
}

3. Diese Tools bekommt dein Assistent

Die genauen Schemata stehen unter http://localhost:11235/mcp/schema.

Crawl4AI-RAG-MCP-Server

Mit „Crawl4AI RAG MCP“ ist meist ein eigenes Community-Projekt gemeint (mcp-crawl4ai-rag von coleam00). Es crawlt Seiten mit Crawl4AI und legt sie in einer Vektordatenbank ab, damit der Assistent später darin suchen kann. Für Live-Abrufe den offiziellen Docker-MCP nutzen, für eine durchsuchbare Wissensbasis einen RAG-MCP.

Kein Docker zur Hand? Eine Seite zuerst im Online-Tool testen.