Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

web-retrieval-mcp

von VelvetSPVersion 0.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.VelvetSP/web-retrieval-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP web search + tiered web fetch for AI agents (Exa, Firecrawl), SSRF-guarded, cross-platform.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "web-retrieval": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add web-retrieval --env EXA_API_KEY=your-value --env FIRECRAWL_API_KEY=your-value -- uvx web-retrieval-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "web-retrieval": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_API_KEY": "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "web-retrieval": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_API_KEY": "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.

Werte, die du selbst einträgst

  • EXA_API_KEY geheim erforderlich env
    Exa API key (free tier at https://exa.ai)
  • FIRECRAWL_API_KEY geheim erforderlich env
    Firecrawl API key (free tier at https://firecrawl.dev)

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto VelvetSP bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5653 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 16 % der anderen 5653 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5653 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist web-retrieval-mcp sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

web-retrieval-mcp — reliable MCP web search and web fetch for AI agents

An open-source [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io) server for source-grounded web research. Connect Codex CLI and the Codex IDE extension, Claude Code, Claude Desktop, Cursor, ChatGPT desktop, or any other compatible MCP client to six read-only tools for Exa or Tavily search, resilient Exa → Camoufox → Tavily → Firecrawl page retrieval, AI/ML paper discovery, and developer-source search—with explicit provenance, optional local caching, and SSRF guards.

[Why use it?](#why-use-web-retrieval-mcp) · [Quick start](#quick-start) · [Tools](#six-read-only-tools) · [Routing](#how-retrieval-works) · [Configuration](#configuration-reference) · [Security](#security-model) · [FAQ](#frequently-asked-questions)

Why use web-retrieval-mcp?

Web research is more reliable when an agent can see where every result came from, choose the right retrieval strategy, and recover when one provider or page-access method fails. web-retrieval-mcp makes those controls part of the tool contract:

  • Keep sources separate. Default search returns one block per result with its own title, URL, highlights, and text, followed by a Sources trailer. Exa deep modes additionally return a clearly labeled synthesized answer, with grounding when Exa provides it, before the source-separated result blocks.
  • Use more than one retrieval path. Search can use Exa or Tavily and fall back to Firecrawl. Full-page fetches can escalate from indexed content to a local Camoufox browser, optional Tavily Extract, and Firecrawl.
  • Know what actually served the answer. Fetch responses identify the serving tier, cache state, semantic mode, and truncation instead of hiding the route.
  • Ask for the right shape. Fetch a readable page body, a concise summary, or a grounded answer to a question. Control freshness, rendering, domains, dates, result count, and per-result text size.
  • Search specialist corpora. Discover AI/ML papers, inspect query-relevant full-text passages, expand to related papers, and search developer documentation, READMEs, issues, and merged pull requests.
  • Own the deployment boundary. Run locally over stdio or host a loopback HTTP service; select providers and secret storage yourself; optionally cache completed fetches in a private Valkey sidecar.
  • Fail explicitly. Unsupported provider choices, missing optional packages, and unavailable credentials fail in the tool result. Tavily mappings, Firecrawl fallback filter gaps, and Exa category migrations are caller-visible; other Exa filter drops are written to server diagnostics.
How it compares with built-in agent web tools

Built-in capabilities vary by agent and can improve over time. The useful comparison is therefore not “all defaults are bad”; it is whether you need a portable, inspectable retrieval layer with controls your current client does not expose.

NeedTypical bundled search/fetch surfaceweb-retrieval-mcp
Search outputClient-defined result or synthesis formatDefault search returns source-separated blocks plus Sources; Exa deep modes add a labeled synthesis
Backend choiceProvider and routing are usually managed by the clientExa or Tavily search, with a disclosed Firecrawl fallback
Difficult pagesOne client-specific access pathIndexed content, guarded local browser rendering, Tavily Extract, and Firecrawl tiers
Retrieval intentUsually search or page textFull body, concise summary, or query-grounded page answer
Research discoveryGeneral web indexDedicated paper and developer-source tools in addition to web search
Freshness and filtersWhatever the client exposesDate windows, hour-level recency, domains, categories, result limits, and forced freshness
AuditabilityClient-specificFetch tier/cache/truncation disclosures; Tavily and Firecrawl search-fallback labels; explicit filter notices where supported
OperationsClient-defined; often hosted or opaqueLocal stdio or self-hosted loopback HTTP, optional private UDS cache
Security policyClient-specificInitial URL validation plus guarded browser requests and redirects

Use it as an independent complementary retrieval lane by default. If you want it to replace Claude Code's built-in WebSearch and WebFetch, the package also includes an optional, previewable hook installer.

Quick start

Python 3.10 or newer is required.

1. Install

For the complete feature set in an isolated environment:

pipx install --include-deps 'web-retrieval-mcp[all]'

camoufox fetch

--include-deps exposes Camoufox's own command from the isolated pipx environment; the second command downloads its managed browser. If you do not want local rendering, install the base package or selected non-render extras and skip the browser download.

For a lean Exa + Firecrawl installation:

pipx install web-retrieval-mcp

With uv installed, you can run the base package in a temporary isolated environment without a permanent install:

uvx web-retrieval-mcp

Or install into an existing virtual environment:

python -m pip install 'web-retrieval-mcp[all]'

python -m camoufox fetch

The browser download is required whenever you install the render extra and want Camoufox to serve render="auto" or render="always" calls.

Optional extras are composable:

ExtraAdds
tavilyTavily Search and Tavily Extract
renderLocal Camoufox/Playwright rendering
cacheValkey client for completed-result caching
keyringCross-platform native secret-store access
allEvery optional runtime capability above
2. Add provider credentials

For the broadest routing coverage, configure Exa and Firecrawl; add Tavily when you want provider-selectable search or another full-body fetch tier.

export EXA_API_KEY='<your-exa-api-key>'

export FIRECRAWL_API_KEY=' ' export TAVILY_API_KEY=' ' # optional

You do not need all three keys to start the server. Tools resolve credentials lazily and report what a selected route is missing. See Credential storage for a key file and OS secret-store alternatives.

All three providers advertised no-card entry allocations when checked on 2026-09-01; plans and unit costs can change, so check their live pricing before estimating a workload:

ProviderEntry allocation checked 2026-09-01Used for
Exa$20 signup credit plus $10 monthly API creditsDefault web search and first indexed-content fetch tier
Firecrawl1,000 credits per monthSearch/fetch fallback and research/developer indexes
Tavily1,000 API credits per monthOptional search provider and full-body extract tier
CamoufoxLocal open-source browserJavaScript-rendered page retrieval on your machine
3. Connect an MCP client

Codex CLI and the Codex IDE extension share MCP configuration. Add the server with the CLI, then verify it is registered:

codex mcp add web-retrieval -- web-retrieval-mcp

codex mcp list

With uvx and no prior install:

codex mcp add web-retrieval -- uvx web-retrieval-mcp

See OpenAI's Codex MCP documentation for the current CLI, IDE, and configuration-file details.

Claude Code:

claude mcp add web-retrieval -- web-retrieval-mcp

With uvx and no prior install:

claude mcp add web-retrieval -- uvx web-retrieval-mcp

Claude Desktop, Cursor, and other clients that accept an mcpServers object can use:

{

"mcpServers": { "web-retrieval": { "command": "web-retrieval-mcp" } } }

That configuration assumes the executable is on the client's PATH. For an uvx launch, use "command": "uvx" and "args": ["web-retrieval-mcp"]. If a desktop client does not inherit your shell environment, use the private key file described below or place literal key values in the client's protected environment configuration. Do not rely on ${VARIABLE} interpolation unless your client documents that behavior.

ChatGPT desktop and clients with different setup surfaces can connect through the MCP transport their current version supports. This server uses stdio by default and can also expose Streamable HTTP; consult the client's documentation for its configuration format and supported transports.

4. Give the agent a real task

Once the MCP server is connected, prompts can stay natural:

Search the web for the latest primary documentation about Python package metadata.

Keep each source separate and preserve its URL.

Fetch https://example.com/report, force a fresh retrieval, and answer only: What methodology did the authors use?

Find AI/ML papers about retrieval reranking, inspect the strongest paper for its reported benchmark result, then find newer work that cites it.

Search merged pull requests and documentation for the origin of this exact error: "transport closed".

Six read-only tools

All tools carry MCP's read-only annotation. MCP clients receive the complete generated input schema and descriptions when they connect.

ToolCompact signatureBest for
web_searchweb_search(query, num_results=8, mode="auto", …, provider=None)General web search through Exa or Tavily, with source-separated results and Firecrawl fallback
web_fetchweb_fetch(url, render="auto", max_chars=None, max_age_hours=None, mode="full", question=None, tavily=None)Readable page bodies, concise summaries, or grounded answers through a tiered fetch cascade
research_papersresearch_papers(query, k=8)Ranked AI/ML paper discovery through Firecrawl's Research Index
research_paperresearch_paper(paper_id, query=None)Paper metadata and optional query-relevant full-text passages for claim verification
research_similarresearch_similar(paper_id, intent, k=8, mode="similar", …)Related papers, citers, or references guided by a natural-language intent
research_githubresearch_github(query, k=8, passages=2, types=None, repos=None)Developer documentation, repository READMEs, issues, and merged pull requests

web_search supports relevance or date-oriented filters, domain inclusion/exclusion, publication windows, generated per-result summaries, and Exa's fast/deep search modes. Tavily receives equivalent controls where its API supports them; approximations and dropped controls are disclosed in the output.

The research-paper index is arXiv-oriented and best suited to AI/ML. For scholarly work outside that scope, use web_search(category="publication").

How retrieval works

Search routing

Exa is the default search provider. Select Tavily for one call with provider="tavily", or globally:

export WEB_SEARCH_PROVIDER=tavily

Only exa and tavily are accepted. If the

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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