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Vergleich

Fetch (Reference) vs. PDF To Text

Fetch (Reference) ist ein MCP-Server von modelcontextprotocol. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Docker MCP Catalog). PDF To Text ist ein MCP-Server von Jim-Panse. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-15. Dieses Paar hat ein Leser gewählt, nicht unsere Vergleichsregel, deshalb bitten wir Suchmaschinen, die Seite nicht zu indexieren.

Wo jedes veröffentlicht ist

Wo jedes veröffentlicht ist
MarktplatzFetch (Reference)PDF To Text
Docker MCP Catalog Gelistet
Version: sha256:1a7a0996a565
Forks (GitHub): 11 790
Pulls (Docker Hub): 1 916 426
Sterne (Docker Hub): 58
Sterne (GitHub): 91 268
Nicht markiert · Erstmals gesehen
Nicht gelistet
Official MCP Registry Nicht gelistet Gelistet
Version: 0.7.0
Downloads pro Monat (npm): 741
Downloads pro Woche (npm): 741
Nicht markiert · Erstmals gesehen

Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.

Die Fakten nebeneinander

Fetch (Reference) vs. PDF To Text
FaktFetch (Reference)PDF To Text
Marktplätze, die es listen11
Sterne (GitHub) (unterschiedlich)91 268Keine Zahl auf GitHub
Pulls (Docker Hub) (unterschiedlich)1 916 426Keine Zahl auf Docker Hub
Forks (GitHub) (unterschiedlich)11 790Keine Zahl auf GitHub
Letztes Release (unterschiedlich)Nicht veröffentlicht2026-10-15
Wo es läuft (unterschiedlich)Auf Ihrem Rechner (mcp/fetch)Auf Ihrem Rechner (@jim-panse/pdf-to-text-mcp)
Transportstdiostdio
Deklarierte Tools (unterschiedlich)1Nicht veröffentlicht
Abgefragte Umgebungsvariablen (unterschiedlich)Nicht veröffentlicht8, davon Secrets: 1
Lizenz (unterschiedlich)NOASSERTIONNicht angegeben
Repository (unterschiedlich)github.com/modelcontextprotocol/serversgithub.com/jim-panse/pdf-to-txt-mcp
Änderungen in den letzten 7 Tagen (unterschiedlich)09
Erstmals gesehen2026-10-112026-10-11

Zeilen, in denen sich die beiden unterscheiden, haben einen getönten Hintergrund und fette Werte. Wo die Daten selbst sagen, welcher Wert besser ist (mehr Marktplätze, eine größere Zahl desselben Marktplatzes, ein neueres Release, eine Verified-Markierung auf einem Marktplatz, der beide listet), ist der bessere zusätzlich grün mit ▲ und der schlechtere rot mit ▼ markiert. Wo es läuft, der Transport, die Tools, die Einstellungen, Hooks, die Teile des Bundles, die Lizenz und die Änderungen der Woche sind nur als Unterschied markiert: mehr oder weniger ist an sich nicht besser.

Was jeder über sich sagt

Fetch (Reference)

In eigenen Worten, auf Docker MCP Catalog:

Fetches a URL from the internet and extracts its contents as markdown.

PDF To Text

In eigenen Worten, auf Official MCP Registry:

Extracts PDF text locally, with macOS PDFKit and Vision OCR fallbacks and optional AI retry.

So startet man jeden

Fetch (Reference) Als lokaler MCP-Server: Docker-Image

Claude Code
claude mcp add --transport stdio fetch -- docker run -i --rm mcp/fetch

PDF To Text Als lokaler MCP-Server: npm-Paket

Claude Code
claude mcp add --env "OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>" --env "PDF_TO_TEXT_MCP_ROOT=<YOUR_PDF_TO_TEXT_MCP_ROOT>" --transport stdio pdf-to-text -- npx -y @jim-panse/pdf-to-text-mcp

Erfordert: OPENAI_API_KEY (geheim), PDF_TO_TEXT_MCP_ROOT

Befehle nur aus den Angaben der Marktplätze gebaut; den vollständigen Satz für jeden Client gibt es auf jeder Karte.

Welche Tools jedes deklariert

Die Marktplätze von PDF To Text veröffentlichen keine Tool-Liste, daher vergleichen wir keine Tools.

Welche Einstellungen jedes verlangt

Die Marktplätze von Fetch (Reference) veröffentlichen keine verlangten Einstellungen, daher vergleichen wir keine Einstellungen.

Was es kann: Fetch (Reference) · Was es kann: PDF To Text · Zwei andere Plugins vergleichen

Daten von Docker MCP Catalog. Daten von Official MCP Registry. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.

Woher die Daten stammen: wie der Katalog entsteht