Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.
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.
OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKENAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"wet": {
"command": "uvx",
"args": [
"wet-mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add wet --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value -- uvx wet-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"wet": {
"command": "uvx",
"args": [
"wet-mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"wet": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"wet-mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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 n24q02m 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.
Das musst du eintragen: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN
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 (3.20.0) kam vor 10 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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.
Distribution & CLI: the repo, CLI and Python module are
wet. The PyPI distribution is `n24q02m-wet` (installpip install n24q02m-wet/uvx n24q02m-wet). wet is an HTTP-only MCP server: start it withwet server startand point clients athttp://127.0.0.1:8000/mcp. There is no stdio mode; a barewetprints the control-plane usage. Thewetandwet-mcpaliases remain available.
mcp-name: io.github.n24q02m/wet
Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.
| Phase | Status | Scope |
|---|---|---|
| Phase 1 | Shipped | web-core ScrapingAgent migration, smart chunks output, search polish, media slim |
| Phase 2 | Shipped | Context7-level docs search: library index (Tier 1 + Tier 2), version-aware queries with token cap, project lock (Cabinets) |
| Phase 3 | Shipped | extract.agent multi-step research with cited synthesis, extract.interact click/fill/submit via patchright (optional session persistence), docs_004_chunk_summaries migration, `media.analyze` removed (v2.0.0) |
Current release: v3.x.
media(action="analyze")was removed in the
v2.0.0 BREAKING release. Use
understandaction for vision/audio/video analysis. See
docs/migration.mdfor the upgrade recipe.
Sister projects from n24q02m (click to expand)
| Project | Tagline | Tag |
|---|---|---|
| crg | Knowledge graph for token-efficient code reviews -- semantic search and call-... | MCP |
| better-drive | 2-way Google Drive sync with .driveignore filter — rclone engine, Windows tray | Tooling |
| better-email-mcp | IMAP/SMTP email for AI agents -- read, send, organize folders, and manage att... | MCP |
| better-godot-mcp | Composite MCP server for Godot Engine -- 17 composite tools for AI-assisted g... | MCP |
| better-notion-mcp | Markdown-first Notion for AI agents -- pages, databases, blocks, and comments... | MCP |
| better-semantic-release | Drop-in python-semantic-release fork with built-in release-safety guards (orp... | Tooling |
| better-telegram-mcp | Telegram for AI agents -- messages, chats, media, and contacts across both bo... | MCP |
| better-workspace-mcp | Google Workspace MCP server (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch... | MCP |
| claude-plugins | Claude Code plugin marketplace for the n24q02m MCP servers -- install web sea... | Marketplace |
| imagine-mcp | Image and video understanding + generation for AI agents -- across Gemini, Op... | MCP |
| jules-task-archiver | Chrome Extension for bulk operations on Jules tasks via batchexecute API -- a... | Tooling |
| mcp-core | Shared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAut... | MCP |
| mnemo | Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimi... | MCP |
| fastretrieval | Multi-model embedding and reranking runtime via ONNX and GGUF | Library |
| skret | Secrets without the server. | CLI |
| tacet | A self-distilling neuro-symbolic cascade that amortises LLM cost across knowl... | Tooling |
| web-core | Shared web infrastructure package for search, scraping, HTTP security, and st... | Library |
| wet | Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and lib... | MCP |
SEARCH_BACKENDSn24q02m-web-core ScrapingAgent (basic_http -> tls_spoof -> render backends from BROWSER_BACKENDS (native / browserless / cf-browser-rendering) -> optional key-gated captcha), markitdown bridge for low-tier HTML/MD fallback, smart chunks structured output (clean text + markdown + JSON-LD + code blocks + metadata), batch processing (up to 50 URLs), deep crawling, site mappinganalyze was removed in v2.0.0 -- use imagine-mcp.understand for vision/audio inference[models.embed|rerank|chat|jev_score] cells in ~/.wet/config.toml (OpenRouter default; one OPENROUTER_API_KEY serves every cell)# Method 1 (default): plugin install via Claude Code
/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins /plugin install wet@n24q02m-plugins
uvx --python 3.13 --from n24q02m-wet wet server start claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp
docker compose up --build -d
claude mcp add --transport http wet https:// /mcp
Every method needs a running instance: wet never runs as a client-spawned subprocess. Install matrix (all Streamable HTTP; see the Setup page for full steps):
| Client | Install |
|---|---|
| Claude Code (plugin) | /plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins then /plugin install wet@n24q02m-plugins (set WET_URL, default http://127.0.0.1:8000/mcp; optional WET_TOKEN); start the instance first |
| Claude Code (CLI) | claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp |
| Codex | register the HTTP URL under mcp_servers in ~/.codex/config.toml |
| Gemini CLI | add the mcpServers JSON below to ~/.gemini/settings.json |
| Cursor / Windsurf | add the mcpServers JSON below via the client's MCP settings (mcp.json) |
| Any client (HTTP self-host) | point the client at https:// /mcp (Streamable HTTP, Bearer token when auth = "token" / "multi") |
Public OCI image publication is discontinued. Existing historical registry tags remain untouched; new container deployments build from source or use the Cloudflare-managed registry.
The HTTP endpoint speaks Streamable HTTP. With auth = "token" or "multi" the client sends Authorization: Bearer ; no-auth is loopback-only. Stand one up via Method 2 or 3.
Full setup matrices live at the canonical docs site mcp.n24q02m.com/servers/wet/setup/ and the paste-to-agent snippets at claude-plugins/plugins/wet/setup-with-agent.md (per Spec F single source of truth).
Two supported ways to run the always-listening HTTP server. In both, the MCP endpoint is http://127.0.0.1:8000/mcp (Streamable HTTP) and the config root is ~/.wet/ (config.toml, docs.db, subs/). Never run the server as a spawned subprocess of a client — register the endpoint in your client instead.
git clone https://github.com/n24q02m/wet && cd wet
uv run wet config init # writes ~/.wet/config.toml (default: auth = "no-auth") uv run wet server start # serves http://127.0.0.1:8000/mcp (--foreground to stay attached)
no-auth refuses non-loopback binds — the server is localhost-only until you switch to token auth.
# 1. Mint a token and its scrypt hash (hull-core canonical; the hash command
openssl rand -hex 32 # the token — give it to clients, keep it secret uv run wet token hash # paste the output as token_hash
cp docker-config/config.example.toml docker-config/config.toml
docker volume create wet-wet-home && \ docker cp ~/.wet/docs.db wet-wet-home:/docs.db && \ docker cp ~/.wet/subs wet-wet-home:/subs # adjust: files land as root, chown 999:999
docker compose up -d --build
Compose publishes 127.0.0.1:${WET_PORT:-8000} → container 8000 (loopback only) and mounts docker-config/config.toml read-only at /home/appuser/.wet/config.toml. Persistent data (docs.db, subs/) lives in the wet-home named volume; the download/cache dir in wet-data. Editing the config takes effect on docker compose restart.
# CLI (talks to the running server over HTTP; exits 2 with a hint when none runs):
uvx --python 3.13 --from n24q02m-wet wet search " "
claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp \ --header "Authorization: Beare
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo