Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search AO3 and have fics read by a secondary model before they're recommended
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
GEMINI_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ao3": {
"command": "uvx",
"args": [
"ao3-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ao3 --env GEMINI_API_KEY=your-value -- uvx ao3-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ao3": {
"command": "uvx",
"args": [
"ao3-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"ao3": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ao3-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント ArturLys で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:GEMINI_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは3 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
An MCP (Model Context Protocol) server that connects AI agents — Claude, Cursor, or any MCP client — to the Archive of Our Own. Search AO3 fanfiction with full filters, resolve fuzzy wording to canonical tags, and get fics *actually read* before they're recommended.
The trick: your agent never reads fic text. It delegates reading to a cheap secondary model (Gemini), which digests whole fics — even 150k-word novels — and returns structured reports. Your agent's context stays clean; the recommendations are based on the real text, not the blurb.
agent ──MCP──> server.py
├─ ao3.py AO3 scraping (no public API exists) — throttled and polite └─ reader.py Gemini reads the fics, reports back: plot, style, prose samples, content notes, a ranking
An AO3 blurb is an ad written by the author. This server's workflow is: search wide (40–60 results), have the reader model read the shortlist — up to 20 full fics in one call — and recommend only what was actually read, with verbatim prose samples so quality is judged from the text itself.
If you write with an AI — fanfic, original fiction, roleplay — this doubles as an inspiration engine. Mid-scene, your agent can pull up how real fic authors handle the exact beat you're on:
Find three highly-kudosed fics where rivals are forced to share a bed, read them,
and tell me how each one builds the tension — pacing, POV, what they leave unsaid.
The reader reports back with structure, style notes, and verbatim prose samples, so the model gets grounded in how the trope is actually written — not what it imagines fanfic sounds like. Works the same for roleplay: pull reports on fics that nail a character's voice and feed them in as style reference.
Requires Python 3.10+ and a free Gemini API key:
Go to aistudio.google.com/api-keys, sign in with any Google account, and click "Create API key". The free tier is enough — no billing setup needed.
pip install ao3-mcp
Point command at ao3-mcp and pass your key with --api-key:
{
"mcpServers": { "ao3": { "command": "ao3-mcp", "args": ["--api-key", "YOUR_GEMINI_KEY"] } } }
Prefer to keep the key out of the args list? Drop --api-key and pass it in an env block instead — the server reads GEMINI_API_KEY from the environment as a fallback:
"env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_KEY" }
Claude Code
claude mcp add ao3 -- ao3-mcp --api-key YOUR_GEMINI_KEY
Cursor
Cursor Settings → MCP → New MCP Server, paste the JSON config above.
Google Antigravity
Add the JSON config above to .gemini/antigravity/mcp_config.json.
VS Code / Copilot
code --add-mcp '{"name":"ao3","command":"ao3-mcp","args":["--api-key","YOUR_GEMINI_KEY"]}'
Then just ask:
Find me a completed enemies-to-lovers longfic in <fandom>, read the top candidates, and tell me which is best written.
| Param | Env var | Default | What it does |
|---|---|---|---|
--api-key | GEMINI_API_KEY | — | Gemini API key (required). |
--model | GEMINI_MODEL | gemini-flash-latest | Model the reader uses. |
--backup-model | GEMINI_MODEL_BACKUP | gemini-flash-lite-latest | Fallback model when the main one is throttled. |
--min-interval | AO3_MIN_INTERVAL | 0.6 | Minimum seconds between AO3 requests. |
| Tool | What it does |
|---|---|
search_works | Search AO3: fandom, ship, character, tags, rating, word count, completion, sorting. 20 results/page, up to 5 pages per call. The query field supports AO3's full search-operator syntax (words>10000, kudos>500, sort:kudos, …). |
find_tags | Live autocomplete — fuzzy wording → canonical AO3 tag, fandom, ship, or character names. |
get_work | Full metadata card for one work: tags, stats, summary, series info. |
read_works | Reads 1–20 full fics with the secondary model and returns a structured report per fic — plot, characters, style, verbatim prose samples, content notes — plus a comparison ranking them against your question. |
Fic downloads are cached locally for 24h, so re-reading a fic with a new question costs no AO3 requests.
--min-interval) and honoring Retry-After. AO3 is volunteer-run; the politeness is deliberate.curl_cffi with a mobile-Safari TLS fingerprint, which passes as of writing. If requests start failing with 403 + cf-mitigated: challenge, change IMPERSONATE in ao3.py.rating filter and AO3's warning tags to control what gets fetched.It's a small, single-purpose server — a few hundred readable lines with no framework magic. Fork it and edit anything: rewrite the reader's prompt, swap in a different model, change the throttle, add a tool. That's the intended way to use it.
Run it from source:
git clone https://github.com/ArturLys/ao3-mcp.git
cd ao3-mcp python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt
python smoke_test.py YOUR_GEMINI_KEY # end-to-end check: search → download → digest python server.py --api-key YOUR_GEMINI_KEY # or point your client's command at this
MIT