프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

webEmbedding

제작자: jongko54버전 0.3.13i★ 14i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름io.github.jongko54/web-embedding

설치 방법

What it does

Clone any web page from a URL into a verified offline HTML copy, embed, or rebuild.

  • Connects 컴퓨터 또는 클라우드
  • Account or key No key needed
  • Category 웹 및 브라우저

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 5/5 통과 · 내가 묻는 내용은 제작자 서버(webembedding-jongkos-mcp.vercel.app)를 거쳐요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있어요 · 약 2분

키 필요 없음, 설치 필요 없음 · claude.ai나 데스크톱 앱에서 한 번 설정하면 채팅에서 쓸 수 있어요 · 무료 계정은 1개까지 · Team/Enterprise는 소유자(Owner)가 추가

  1. Claude의 Connectors 페이지 열기

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1+ Add2https://…3Add4
  2. “+ Add” → “Add custom connector”를 누르고 이 2칸 채우기

    여기서 복사해 Claude의 같은 이름 칸에 붙여 넣고 Continue를 누르세요

    Name · 이름webEmbedding
    Remote MCP server URL · 주소https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

    Authentication은 Claude가 찾은 그대로 두고 Add를 누르세요

  3. 채팅에서 켜기

    +ConnectorswebEmbedding

  4. 해 보기

    webEmbedding을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 webEmbedding을 쓰고 있다고 하거나 답에 webEmbedding 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 기업용 요금제에서만 연결돼요

웹의 ChatGPT Business, Enterprise, Edu에서 워크스페이스 관리자나 소유자가 추가해요 · Free, Plus, Pro를 쓰면: 내 ChatGPT 요금제로는 아직 MCP를 직접 연결할 수 없어요

  1. 웹 ChatGPT에서 MCP 추가 페이지 열기

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. 이름과 주소 입력

    이름을 넣고 Connection에 주소를 붙여 넣은 뒤 경고에 체크하고 Create as a plugin을 누르세요

    Name · 이름webEmbedding
    Connection · 주소https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp
  3. 채팅에서 webEmbedding 고르기

    새 채팅을 열고 입력 전에 플러그인 목록에서 webEmbedding을 고르세요

  4. 해 보기

    webEmbedding을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ ChatGPT가 webEmbedding을 쓰고 있다고 하거나 답에 webEmbedding 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 OpenAI 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Claude Code에 연결할 수 있어요 · 약 2분

키 필요 없음, 설치 필요 없음

  1. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  2. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --transport http --scope user web-embedding https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp
  3. Claude Code에서 /mcp 입력

    webEmbedding이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  4. 해 보기

    webEmbedding을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 webEmbedding을 쓰고 있다고 하거나 답에 webEmbedding 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있어요 · 약 2분

키 필요 없음, 설치 필요 없음

  1. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  2. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  3. 해 보기

    webEmbedding을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 webEmbedding을 쓰고 있다고 하거나 답에 webEmbedding 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있어요 · 약 2분

키 필요 없음, 설치 필요 없음

  1. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  2. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  3. 해 보기

    webEmbedding을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 webEmbedding을 쓰고 있다고 하거나 답에 webEmbedding 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

웹으로 연결하는 앱용 주소

주소https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? webEmbedding을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

웹으로 연결

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user web-embedding https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "url": "https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "web-embedding": {
      "type": "http",
      "url": "https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user web-embedding -- npx -y web-embedding mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "web-embedding": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
157/주
연결 방식
컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식
stdio, streamable-http
최신 버전i
0.3.13
레지스트리 공개i
2026년 11월 8일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 8일
제작자
jongko54
패키지
npm: web-embedding
웹사이트
github.com
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

인터넷으로 연결하는 앱

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 11일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • detect_runtime_capabilities

    Report hosted Apps SDK readiness, read-only runtime capabilities, unsupported capture behavior, and the local stdio command.

  • inspect_url

    Fetch a public or user-authorized URL and inspect title, metadata, frame policy, and likely source/embed candidates. Does not capture screenshots or persist artifacts.

  • discover_embed_candidates

    Extract likely embed, preview, viewer, remix, and source URLs from a public or user-authorized page.

  • classify_clone_mode

    Decide whether a reference should be embedded, sourced, locally captured, bounded-rebuilt, or blocked before reproduction.

  • generate_embed_snippet

    Generate an iframe snippet for a known frameable and authorized URL. Does not verify frameability by itself.

  • plan_reproduction_path

    Create a source-first plan that separates exact embed/source reuse from local capture and bounded rebuild work.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 jongko54 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 4일 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    307ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 6개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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웹 및 브라우저 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1488개 중 93%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1488개 중 87%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1488개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

webEmbedding, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 5개 중 5개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 4일 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.13)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되므로 원격 MCP를 지원하는 앱에서도 쓸 수 있어요. 예: ChatGPT Business 이상.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Browser Use, Scrapling MCP Server, Chrome DevTools MCP

같은 카테고리의 다른 것

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Browser Use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

제작자: browser-use널리 사용됨↓ 167.3만/주★ 12.1만22일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드✓ 서비스 회사 · browser-use.com

Scrapling MCP Server

Web scraping with stealth HTTP, real browsers, and Cloudflare bypass. CSS selectors supported.

제작자: D4Vinci널리 사용됨↓ 39.7만/주★ 10.2만7일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Chrome DevTools MCP

MCP server for Chrome DevTools

제작자: ChromeDevTools널리 사용됨↓ 186.9만/주★ 5.5만어제 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

webEmbedding

webEmbedding clones any web page from its URL for AI coding agents. Give Claude Code, Codex, Cursor, or any MCP client a URL and it returns a verified clone: the original embed when the page allows it, otherwise a self-contained offline HTML snapshot (inlined CSS, shadow DOM, localized fonts and images) or a bounded rebuild, scored against desktop, tablet, and mobile screenshots of the live page.

Add it to your agent in one line:

claude mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding@latest mcp   # Claude Code

codex mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding@latest mcp # Codex CLI

Then ask: *"Clone https://example.com into ./clone and tell me the fidelity score."* (Machine-readable summary for LLMs: llms.txt.)

webEmbedding is a source-first website cloning engine: it captures live pages with Playwright, replays network evidence from HAR artifacts, rebuilds only when direct reuse is blocked, and self-verifies the result.

It ships as a Skill + MCP server. Instead of asking a model to "clone this site" from a screenshot, it inspects the URL, chooses a reuse or rebuild route, captures DOM/runtime HTML/styles/assets/network traces, generates bounded frontend reconstruction artifacts, and checks the output with visual, DOM, computed-style, interaction, and responsive-breakpoint verification.

GitHub listing, social preview, and launch-copy recommendations are in docs/github-listing.md.

Current Status

The current pipeline is strongest for static and semi-static web pages:

  • company, brand, marketing, and documentation pages
  • public landing pages
  • iframe-blocked pages that need capture-based reconstruction
  • responsive page snapshots across desktop, tablet, and mobile

It is not a full backend or app-logic clone engine. Login-only screens, app-first or native-app-required services, captcha-heavy sites, maps, games, canvas/WebGL-heavy pages, real-time feeds, payments, booking flows, and private server behavior still need separate handling.

Operationally, the repo is now a production-candidate clone engine for URL-based capture and bounded reconstruction: jobs can be queued, network evidence can be replay-audited from HAR artifacts, authenticated dashboard runs can be driven from user-owned browser state, and local gates verify the route corpus, score checks, package contents, and CI wiring. The remaining hard boundary is server-side product behavior, not front-end evidence capture and reconstruction.

Measured Checkpoints

Local benchmark runs from this repo (scripts/check_clone_quality_bench.py, mobile + tablet breakpoints, 2026-10-28):

URLPathScoreWall time
https://developer.mozilla.org/en-US/runtime snapshotroot 99, visual 100, mobile 99, tablet 99~34 s
https://lit.dev/ (web components / shadow DOM)runtime snapshotroot 99, visual 100, mobile 98, tablet 98~40 s
https://www.mozilla.org/runtime snapshotroot 95, visual 100, mobile 95, tablet 95~43 s (was ~160 s)
https://www.python.orgruntime snapshotroot 98, visual 100, mobile 98, tablet 94~226 s (was ~1011 s, failed at 73)
https://www.example.comexact reuseready yes—

These are generated by the local self-verify pipeline, not manually assigned ratings. Earlier bounded-rebuild previews embedded the reference screenshot, which inflated their visual score; the runtime snapshot renders real DOM and CSS, and every row above was also checked by side-by-side screenshot review. Known gap: layouts that page scripts compute for viewports other than the captured one (for example masonry footers) can still drift at tablet width. The reproducible commands and score thresholds are tracked in docs/benchmark-evidence.json. Production readiness gates are tracked in docs/production-pipeline-gates.json.

Core Features

  • Source-first routing:
  • direct iframe or embed reuse when it is safe and frameable
  • original preview, export, remix, or source routes when available
  • bounded rebuild only when exact reuse is unavailable
  • Live browser capture:
  • DOM snapshot
  • runtime HTML
  • full-page screenshot
  • computed style summaries
  • CSS analysis
  • asset inventory
  • HAR-like network metadata
  • interaction states and replay traces
  • storage state export for session-aware flows
  • Blocked-site rebuild:
  • handles X-Frame-Options and CSP-blocked pages by rebuilding from captured evidence
  • generates reusable frontend reconstruction artifacts from captured page structure
  • preserves custom tags, shadow-root host structure, and semantic document structure where captured
  • Evidence limitation reporting:
  • separates directly captured artifacts from inferred or missing evidence in reproduction results and prompts
  • marks app-gated, auth-gated, and native-app-led surfaces as bounded evidence, with recommendations for user screenshots or authenticated session capture
  • Operational failure classification:
  • reports typed pipeline action codes such as network-replay-limited, auth-session-missing, public-app-gate, and canvas-visual-fallback
  • exposes HAR/network replay_readiness before treating captured network evidence as replay-grade
  • Production pipeline helpers:
  • filesystem-backed async clone job queue with durable JSON records, worker locks, retry scheduling, cancellation, and manifest annotation
  • deterministic HAR replay engine for standard HAR, near-HAR, and captured network/manifest.json artifacts
  • authenticated dashboard live corpus runner that accepts user-provided storage_state_path or user_data_dir outside the repo
  • Self-verification:
  • screenshot similarity
  • DOM snapshot similarity
  • computed-style similarity
  • hover/focus/click interaction state parity
  • interaction trace parity
  • desktop/mobile/tablet breakpoint reports
  • Responsive benchmark support:
  • primary desktop viewport: 1440x1200
  • tablet profile: 768x1024
  • mobile profile: 390x844
  • Repair loop:
  • bounded self-repair can run when the first scaffold misses the readiness threshold

Install

Requirements
  • Node.js 18 or newer
  • Python 3.9 or newer
  • Chrome or Chromium available locally for Playwright runtime capture

The package uses playwright-core; it does not download a browser by itself.

Installing this project adds the source-first-clone plugin bundle, the exact-clone-intake skill, and the MCP server that exposes the URL inspection, capture, rebuild, and verification tools.

Install From npm
npm install -g web-embedding

web-embedding install web-embedding doctor

Clone a public URL after installing:

web-embedding clone \

--url https://developer.mozilla.org/en-US/ \ --output-dir ./.tmp/mdn-clone \ --wait-seconds 2 \ --timeout-seconds 35 \ --breakpoints mobile tablet

If you already have an older local plugin installed, overwrite it with:

web-embedding install --force

web-embedding doctor

You can also run the installer without a global install:

npx web-embedding install
Use As An MCP Server

For MCP clients that can launch npm stdio servers:

{

"mcpServers": { "source-first-clone": { "command": "npx", "args": ["-y", "web-embedding@latest", "mcp"] } } }

For local smoke testing:

npx web-embedding@latest mcp

The MCP Registry identity is io.github.jongko54/web-embedding; server.json and package.json#mcpName are kept in sync for registry ownership verification.

Hosted Apps SDK Intake Endpoint

The public remote MCP intake endpoint for Apps SDK Developer Mode is:

https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

It exposes low-risk source-first routing tools such as URL inspection, embed candidate discovery, clone-mode classification, and embed snippet generation. Full browser capture, HAR replay, queues, bounded rebuilds, and one-pass clone execution remain local-first through the stdio MCP package.

Apps SDK review pages are hosted alongside the endpoint: https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/privacy.html, https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/terms.html, and https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/submission.html.

Sandboxing And Approvals

webEmbedding has two different execution boundaries:

  • Hosted Apps SDK intake: read-only URL routing and classification only. It accepts absolute http and https URLs, does not run Playwright, does not read local files, does not use browser profiles or storage state, and does not persist capture artifacts.
  • Local stdio MCP and CLI: full capture, HAR replay, queues, rebuild scaffolds, and self-verify run on the user's machine under the user's local agent and filesystem permissions. Output is written only to caller-provided paths such as output_dir or queue_root.
  • Authenticated capture: session-aware runs require the caller to intentionally provide a storage_state_path or user_data_dir. webEmbedding does not collect credentials, perform login bypasses, or treat a public login shell as private app evidence.
  • Access-controlled surfaces: paywalls, captcha flows, private dashboards, payment/checkout/account/admin flows, and native-app-led screens should be blocked, marked needs_session, or sent to manual review unless the user has explicit authorization and supplies the needed evidence.

Local URL entrypoints reject non-HTTP schemes such as file:// so an agent cannot use clone/capture tools as a local file reader. Telemetry is disabled by default and, when enabled, excludes target URLs, local paths, captured HTML, screenshots, storage state, environment variables, API keys, and command output.

Agent Marketplaces

This repository includes marketplace metadata for the two local agent surfaces:

  • Codex: .agents/plugins/marketplace.json points to ./bundle/source-first-clone.
  • Claude Code: .claude-plugin/marketplace.json points to the same bundle and the bundle includes .claude-plugin/plugin.json.

Claude Code users can add the marketplace from GitHub with:

/plugin marketplace add jongko54/webEmbedding

/plugin install source-first-clone@webembedding

AI auto-selection expectations and golden prompts live in docs/ai-distribution.md and evals/ai-selection/webembedding-golden-prompts.json.

Install From Release
curl -fsSL https://github.com/jongko54/webEmbedding/releases/latest/download/install.sh | bash
Install From This Checkout
git clone https://github.com/jongko54/webEmbedding.git

cd webEmbedding npm install node ./bin/web-embedding.mjs install node ./bin/web-embedding.mjs doctor

Install Into A Temporary Home

Useful for testing without touching your real agent home:

python3 python/web_embedding/installer.py install --target-home ./.tmp/home

python3 python/web_embedding/installer.py doctor --target-home ./.tmp/home python3 python/web_embedding/installer.py uninstall --target-home ./.tmp/home

Opt-in Telemetry

Telemetry is disabled by default. On an interactive first install, web-embedding install asks once and defaults to No. Non-interactive installs such as CI and curl | bash do not prompt. If you opt in, web-embedding sends a small anonymous command-completion event to a JSON POST endpoint you control. It does not send target URLs, local paths, captured HTML, screenshots, storage state, environment variables, API keys, or command output.

Enable it during install:

web-embedding install --telemetry --telemetry-endpoint https://your-collector.example/events

Or manage it later:

web-embedding telemetry enable --endpoint https://your-collector.example/events

web-embeddin

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요