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

web-retrieval-mcp

de VelvetSPversión 0.1.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.VelvetSP/web-retrieval-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

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: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

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

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 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub VelvetSP, 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 5670 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 16% de los otros 5670 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5670 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 web-retrieval-mcp?

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: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

¿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 (0.1.2) llegó al registro hace 5 meses.

¿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
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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
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Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 2 meses
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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.

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

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

Pregunta a PopNx