Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Wet

de n24q02mversión 3.20.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.n24q02m/wet

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA
  • Debes completar: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "wet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add wet --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value -- uvx wet-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "wet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "wet": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "wet-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • OPENROUTER_API_KEY secreto env
    OpenRouter API key — the single default credential for the [models.embed|rerank|chat|jev_score] provider cells and the openrouter search backend. Per-task overrides live in ~/.wet/config.toml; keys m…
  • GITHUB_TOKEN secreto env
    GitHub personal access token for higher rate limits on library discovery

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub n24q02m, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7281 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 78% de los otros 7281 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7281 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Wet?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (3.20.0) llegó al registro hace 10 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
Instalar

Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

WET - Web Extended Toolkit MCP Server

Distribution & CLI: the repo, CLI and Python module are wet. The PyPI distribution is `n24q02m-wet` (install pip install n24q02m-wet / uvx n24q02m-wet). wet is an HTTP-only MCP server: start it with wet server start and point clients at http://127.0.0.1:8000/mcp. There is no stdio mode; a bare wet prints the control-plane usage. The wet and wet-mcp aliases remain available.

mcp-name: io.github.n24q02m/wet

Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.

PhaseStatusScope
Phase 1Shippedweb-core ScrapingAgent migration, smart chunks output, search polish, media slim
Phase 2ShippedContext7-level docs search: library index (Tier 1 + Tier 2), version-aware queries with token cap, project lock (Cabinets)
Phase 3Shippedextract.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

imagine-mcp's

understand action for vision/audio/video analysis. See

docs/migration.md for the upgrade recipe.

Sister projects from n24q02m (click to expand)

ProjectTaglineTag
crgKnowledge graph for token-efficient code reviews -- semantic search and call-...MCP
better-drive2-way Google Drive sync with .driveignore filter — rclone engine, Windows trayTooling
better-email-mcpIMAP/SMTP email for AI agents -- read, send, organize folders, and manage att...MCP
better-godot-mcpComposite MCP server for Godot Engine -- 17 composite tools for AI-assisted g...MCP
better-notion-mcpMarkdown-first Notion for AI agents -- pages, databases, blocks, and comments...MCP
better-semantic-releaseDrop-in python-semantic-release fork with built-in release-safety guards (orp...Tooling
better-telegram-mcpTelegram for AI agents -- messages, chats, media, and contacts across both bo...MCP
better-workspace-mcpGoogle Workspace MCP server (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch...MCP
claude-pluginsClaude Code plugin marketplace for the n24q02m MCP servers -- install web sea...Marketplace
imagine-mcpImage and video understanding + generation for AI agents -- across Gemini, Op...MCP
jules-task-archiverChrome Extension for bulk operations on Jules tasks via batchexecute API -- a...Tooling
mcp-coreShared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAut...MCP
mnemoPersistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimi...MCP
fastretrievalMulti-model embedding and reranking runtime via ONNX and GGUFLibrary
skretSecrets without the server.CLI
tacetA self-distilling neuro-symbolic cascade that amortises LLM cost across knowl...Tooling
web-coreShared web infrastructure package for search, scraping, HTTP security, and st...Library
wetOpen-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and lib...MCP

Table of contents

  • Features
  • Status
  • Quick install
  • Self-host usage
  • Configuration
  • Documentation
  • Tools
  • CLI
  • Comparison
  • Security
  • Build from Source
  • Trust Model
  • License

Features

  • Web Search -- Embedded SearXNG metasearch (Google, Bing, DuckDuckGo, Brave) with query expansion, TTL cache (1 h general / 5 min time-sensitive), standardized citation format, and 200-token snippet cap. Optional cloud search backends (Tavily, Brave, Exa, Kagi, OpenRouter, Firecrawl) as a fallback chain via SEARCH_BACKENDS
  • Academic Research -- Search Google Scholar, Semantic Scholar, arXiv, PubMed, CrossRef, BASE
  • Library Docs -- Auto-discover and index documentation with FTS5 hybrid search, HyDE-enhanced retrieval, and version-specific docs
  • Content Extract -- 5-strategy escalation chain via n24q02m-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 mapping
  • Local File Conversion -- Convert PDF, DOCX, XLSX, CSV, HTML, EPUB, PPTX to Markdown
  • Media -- List + download images / videos / audio files. analyze was removed in v2.0.0 -- use imagine-mcp.understand for vision/audio inference
  • Anti-bot -- Stealth strategies bypass Cloudflare, Medium, LinkedIn, Twitter
  • Zero Config -- Built-in local reference embedding + reranking through fastretrieval, no API keys needed. Optional cloud models configured per task via the [models.embed|rerank|chat|jev_score] cells in ~/.wet/config.toml (OpenRouter default; one OPENROUTER_API_KEY serves every cell)

Quick install

# Method 1 (default): plugin install via Claude Code

/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins /plugin install wet@n24q02m-plugins

Method 2 (CLI): start a local instance, then register its HTTP endpoint

uvx --python 3.13 --from n24q02m-wet wet server start claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp

Method 3 (always-on): compose stack from a clone of this repo (token auth)

docker compose up --build -d

Method 4 (remote): point a client at an HTTP deployment

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):

ClientInstall
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
Codexregister the HTTP URL under mcp_servers in ~/.codex/config.toml
Gemini CLIadd the mcpServers JSON below to ~/.gemini/settings.json
Cursor / Windsurfadd 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).

Self-host usage

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.

Dev (uv, no-auth loopback)
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.

Always-on (docker)
# 1. Mint a token and its scrypt hash (hull-core canonical; the hash command

never echoes the token itself)

openssl rand -hex 32 # the token — give it to clients, keep it secret uv run wet token hash # paste the output as token_hash

2. Instance config from the example

cp docker-config/config.example.toml docker-config/config.toml

edit [server] token_hash and the [models.*] cells (see below)

3. Data continuity (optional): carry an existing instance over by copying

docs.db and subs/ into the wet-home named volume BEFORE first start:

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.

Consumers
# 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 " "

MCP client (Claude Code):

claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp \ --header "Authorization: Beare

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx