Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Secure MCP server for public web search and URL fetching.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto AceAtDev bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Odysseus Web MCP is a standalone Model Context Protocol (MCP) server for safe public-web search and URL fetching. It runs locally over stdio and gives MCP-compatible AI assistants two retrieval tools: web_search to discover sources and web_fetch to retrieve and extract public URLs.
Built for clients such as Claude Code, Cursor, and Codex, it combines search-provider fallback, readable HTML/PDF/text extraction, optional JavaScript rendering, and SSRF protections including DNS validation and redirect rechecks.
Requirements: Python 3.11+ and uv.
# after downloading/extracting this folder (or cloning your copy)
cd odysseus-web-mcp uv venv .venv uv pip install -e '.[dev]' ./run-web-mcp.sh
The server communicates over stdio, so it does not open a web port and does not need to be installed into your host application's Python environment. Register the absolute launcher path in your MCP client:
{
"name": "odysseus-web-mcp", "command": "/absolute/path/to/odysseus-web-mcp/run-web-mcp.sh", "args": [], "cwd": "/absolute/path/to/odysseus-web-mcp" }
The launcher automatically uses the package's .venv. State defaults to ~/.local/share/odysseus-web-mcp; set WEB_MCP_DATA_DIR to place it elsewhere. No API key is required for the default fallback path, though Brave, Tavily, and Serper keys can be added when you want those providers.
web_searchUse it to discover sources for a focused question. It accepts one to three queries plus optional mode, vertical, and freshness controls.
{
"queries": "Model Context Protocol Python SDK", "mode": "discovery", "vertical": "general" }
The response contains ranked URLs, titles, snippets, provider attempts, cache state, a plain-text display projection, and an evidence_id. A host can take any returned URL directly into web_fetch.
web_fetchUse it to read a known public URL or a bounded batch of URLs.
{
"url": "https://example.com", "focus": "the page's purpose", "render": "auto" }
It returns extracted text, title and document kind, content quality, link discovery, redirect history, HTTP status, truncation/continuation metadata, and an evidence_id. Private and special-use destinations are rejected before transport by default.
An agent normally uses the tools as a two-step retrieval loop: search first, then fetch the source it wants to inspect. The payloads below show the shape of a real MCP interaction; IDs and result text are abbreviated for readability.
{
"name": "web_search", "arguments": { "queries": "official Model Context Protocol architecture", "mode": "grounding", "vertical": "general" } }
The MCP returns a text content block containing structured JSON:
{
"status": "ok", "query": "official Model Context Protocol architecture", "sources": [ { "title": "Architecture - Model Context Protocol", "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "snippet": "Understand the architecture and communication model...", "provider": "duckduckgo", "relevance_score": 1.0 } ], "provider_attempts": { "searxng": "empty", "duckduckgo": "ok" }, "evidence_id": "a1b2c3d4...", "exit_code": 0 }
The agent takes the returned URL and calls the second tool:
{
"name": "web_fetch", "arguments": { "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "focus": "How do clients and servers communicate?", "render": "auto" } }
The MCP returns bounded, extracted evidence:
{
"success": true, "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "final_url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "http_status": 200, "document_kind": "html", "content_quality": "good", "content": "The Model Context Protocol defines how clients and servers...", "links": [ { "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/transports", "text": "Transports" } ], "evidence_id": "e5f6g7h8...", "exit_code": 0 }
The agent can now answer the user from the extracted content, preserve the evidence_id for traceability, and continue with another web_fetch using a returned cursor if the page was longer than the output budget.
MCP host ──stdio──▶ mcp_server.py
├─ web_search → provider chain → ranked evidence └─ web_fetch → security → HTTP/extract/render → evidence
All persistent state is rooted under WEB_MCP_DATA_DIR. The package has no runtime imports from Odysseus and no access to its credentials, database, memory, browser profiles, scheduler, or agent loop.
Read the full local system design in docs/TECHNICAL_DESIGN.md, and see how the GIFs were recorded in docs/INTERACTIVE_DEMO.md.
The default provider chain is:
SearXNG → Brave → Tavily → Serper → DuckDuckGo → Wikipedia → Bing
Configure it with WEB_MCP_SEARCH_PROVIDER_CHAIN. Optional credentials are DATA_BRAVE_API_KEY, TAVILY_API_KEY, and SERPER_API_KEY. Copy .env.example as a reference, but keep secrets in the host environment rather than committing them.
The optional browser path is disabled by default:
uv pip install -e '.[render]'
./.venv/bin/python -m playwright install chromium export WEB_MCP_RENDER_ENABLED=true
The server is published in the official MCP Registry under io.github.AceAtDev/odysseus-web-mcp.
For Claude Desktop and other MCPB-compatible clients, download the validated MCPB release bundle from the v0.1.0 GitHub Release. The bundle uses the uv runtime to resolve the declared Python dependencies without shipping a machine-specific virtual environment.
The project has a focused test suite and a live qualification runner:
./.venv/bin/python -m pytest -q
./.venv/bin/python tests/live_20_cases.py --output reports/live-20-cases.json
The live qualification runs 10 searches and 10 fetches through the real MCP launcher with disposable state. The latest verification record is in VERIFICATION.md.
To re-record the terminal previews from fresh live calls (requires ImageMagick's convert command):
./.venv/bin/python demos/record_terminal_demos.py
Each GIF is intentionally under ten seconds and shows a real MCP handshake and result shape, not a static product mockup.
This package is a retrieval primitive, not an agent loop, general-purpose crawler, scheduler, memory store, browser-profile manager, or credential vault. It is designed to be downloaded and connected as an independent MCP server.
This is the standalone extraction workspace for the Odysseus web search/fetch capability. See MIGRATION_MAP.md for the source-to-module mapping and VERIFICATION.md for the current evidence-based status.