プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。プロトタイプ · 30分ごとに更新
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

webEmbedding

作者:jongko54バージョン 0.3.13i★ 14iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.jongko54/web-embedding

インストール方法

What it does

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

  • Connects パソコンでもクラウドでも
  • Account or key No key needed
  • Category ウェブ・ブラウザ

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 5/5 合格 · 質問内容は提供元のサーバー(webembedding-jongkos-mcp.vercel.app)を通ります · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげます · 約 2 分

キー不要、インストール不要 · claude.ai かデスクトップアプリで一度設定すれば、チャットで使えます · 無料アカウントは 1 つまで · Team/Enterprise はオーナー(Owner)が追加

  1. Claude の Connectors ページを開く

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  2. 「Add」→「Custom」→「Web」を押し、この 2 つを入力

    ここからコピーして Claude の同じ名前の欄に貼り付け、Continue を押します

    Name · 名前webEmbedding
    Remote MCP server URL · アドレスhttps://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

    Claude が検出したサインイン設定の画面で Continue を押す · Authentication は作者の説明どおり(Sign in now・Sign in when needed・No sign in)を選び Add を押します

  3. チャットで有効にする

    +ConnectorswebEmbedding

  4. 試してみる

    webEmbedding を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が webEmbedding を使っていると言うか、回答に webEmbedding のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT との接続はプランしだい

フル MCP:Web 版 ChatGPT の Business・Enterprise・Edu · Pro:読み取り/取得の権限で接続、データを変えるツールは使えないことがあります · Plus:公式ドキュメントで未確認。プラグイン画面にカスタム MCP を追加する項目があれば試せます · Web のみ

  1. Web 版 ChatGPT で MCP の追加ページを開く

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. 名前とアドレスを入力

    名前を入れ、Connection にアドレスを貼り付け、注意事項にチェックして Create as a plugin を押します

    Name · 名前webEmbedding
    Connection · アドレスhttps://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp
  3. チャットで webEmbedding を選ぶ

    新しいチャットを開き、入力前にプラグインの一覧から webEmbedding を選びます

  4. 試してみる

    webEmbedding を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ ChatGPT が webEmbedding を使っていると言うか、回答に webEmbedding のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に OpenAI のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Claude Code につなげます · 約 2 分

キー不要、インストール不要

  1. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  2. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --transport http --scope user web-embedding https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp
  3. Claude Code で /mcp と入力

    webEmbedding が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  4. 試してみる

    webEmbedding を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が webEmbedding を使っていると言うか、回答に webEmbedding のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげます · 約 2 分

キー不要、インストール不要

  1. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  2. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  3. 試してみる

    webEmbedding を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が webEmbedding を使っていると言うか、回答に webEmbedding のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげます · 約 2 分

キー不要、インストール不要

  1. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  2. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  3. 試してみる

    webEmbedding を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が webEmbedding を使っていると言うか、回答に webEmbedding のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

Web 経由でつなぐアプリ用のアドレス

アドレスhttps://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?webEmbedding を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

Web 経由

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"
    }
  }
}

パソコンにインストール

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"
      ]
    }
  }
}

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
157/週
接続方法
パソコンでもクラウドでも
最新バージョンi
0.3.13
レジストリ公開日i
2026年11月8日
コードの最終更新i
2026年11月8日
作者
jongko54
パッケージ
npm: web-embedding
ウェブサイト
github.com
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

インターネット経由でつなげるアプリ

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

パソコン上で動かせるアプリ

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

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月12日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • 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.

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月13日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント jongko54 で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:5 日前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    255ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    6件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

まだ投稿はありません。最初の質問や共有をどうぞ。

ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1500件のうち93%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1500件のうち86%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1500件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

webEmbeddingは安全ですか?

当てはまる基本チェック5項目のうち5項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は5 日前、最新バージョン(0.3.13)がレジストリに届いたのは5 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URL で接続するので、リモート MCP を受け付けるアプリでも使えます。例:Web 版 ChatGPT(Business 以上はフル MCP、Pro は読み取りのみ)。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Browser Use, Scrapling MCP Server, Chrome DevTools MCP

同じカテゴリのほかの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Browser Use

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

作者:browser-use広く使われている↓ 167.3万/週★ 12.1万23 日前更新

パソコンでもクラウドでも✓ 提供元 · browser-use.com

Scrapling MCP Server

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

作者:D4Vinci広く使われている↓ 39.7万/週★ 10.2万8 日前更新

パソコンで動く

Chrome DevTools MCP

MCP server for Chrome DevTools

作者:ChromeDevTools広く使われている↓ 186.9万/週★ 5.5万一昨日更新

パソコンで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます