プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

webEmbedding

作者:jongko54バージョン 0.3.12i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.jongko54/web-embedding

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Clone any web page from a URL into a verified offline HTML copy, embed, or rebuild.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • カテゴリ: ウェブ・ブラウザ

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http web-embedding https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

または、パソコンで動かす

claude mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "url": "https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "web-embedding": {
      "type": "http",
      "url": "https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "web-embedding": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

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6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント jongko54 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの876件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの876件のうち79%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの876件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

webEmbeddingは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.3.12)がレジストリに届いたのは9 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

代わりの候補

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

Browser Use

作者:browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

パソコンでもクラウドでも★ 120,087MIT16 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

webEmbedding

webEmbedding clones any web page from its URL for AI coding agents. Give Claude Code, Codex, Cursor, or any MCP client a URL and it returns a verified clone: the original embed when the page allows it, otherwise a self-contained offline HTML snapshot (inlined CSS, shadow DOM, localized fonts and images) or a bounded rebuild, scored against desktop, tablet, and mobile screenshots of the live page.

Add it to your agent in one line:

claude mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding@latest mcp   # Claude Code

codex mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding@latest mcp # Codex CLI

Then ask: *"Clone https://example.com into ./clone and tell me the fidelity score."* (Machine-readable summary for LLMs: llms.txt.)

webEmbedding is a source-first website cloning engine: it captures live pages with Playwright, replays network evidence from HAR artifacts, rebuilds only when direct reuse is blocked, and self-verifies the result.

It ships as a Skill + MCP server. Instead of asking a model to "clone this site" from a screenshot, it inspects the URL, chooses a reuse or rebuild route, captures DOM/runtime HTML/styles/assets/network traces, generates bounded frontend reconstruction artifacts, and checks the output with visual, DOM, computed-style, interaction, and responsive-breakpoint verification.

GitHub listing, social preview, and launch-copy recommendations are in docs/github-listing.md.

Current Status

The current pipeline is strongest for static and semi-static web pages:

  • company, brand, marketing, and documentation pages
  • public landing pages
  • iframe-blocked pages that need capture-based reconstruction
  • responsive page snapshots across desktop, tablet, and mobile

It is not a full backend or app-logic clone engine. Login-only screens, app-first or native-app-required services, captcha-heavy sites, maps, games, canvas/WebGL-heavy pages, real-time feeds, payments, booking flows, and private server behavior still need separate handling.

Operationally, the repo is now a production-candidate clone engine for URL-based capture and bounded reconstruction: jobs can be queued, network evidence can be replay-audited from HAR artifacts, authenticated dashboard runs can be driven from user-owned browser state, and local gates verify the route corpus, score checks, package contents, and CI wiring. The remaining hard boundary is server-side product behavior, not front-end evidence capture and reconstruction.

Measured Checkpoints

Local benchmark runs from this repo (scripts/check_clone_quality_bench.py, mobile + tablet breakpoints, 2026-10-28):

URLPathScoreWall time
https://developer.mozilla.org/en-US/runtime snapshotroot 99, visual 100, mobile 99, tablet 99~34 s
https://lit.dev/ (web components / shadow DOM)runtime snapshotroot 99, visual 100, mobile 98, tablet 98~40 s
https://www.mozilla.org/runtime snapshotroot 95, visual 100, mobile 95, tablet 95~43 s (was ~160 s)
https://www.python.orgruntime snapshotroot 98, visual 100, mobile 98, tablet 94~226 s (was ~1011 s, failed at 73)
https://www.example.comexact reuseready yes—

These are generated by the local self-verify pipeline, not manually assigned ratings. Earlier bounded-rebuild previews embedded the reference screenshot, which inflated their visual score; the runtime snapshot renders real DOM and CSS, and every row above was also checked by side-by-side screenshot review. Known gap: layouts that page scripts compute for viewports other than the captured one (for example masonry footers) can still drift at tablet width. The reproducible commands and score thresholds are tracked in docs/benchmark-evidence.json. Production readiness gates are tracked in docs/production-pipeline-gates.json.

Core Features

  • Source-first routing:
  • direct iframe or embed reuse when it is safe and frameable
  • original preview, export, remix, or source routes when available
  • bounded rebuild only when exact reuse is unavailable
  • Live browser capture:
  • DOM snapshot
  • runtime HTML
  • full-page screenshot
  • computed style summaries
  • CSS analysis
  • asset inventory
  • HAR-like network metadata
  • interaction states and replay traces
  • storage state export for session-aware flows
  • Blocked-site rebuild:
  • handles X-Frame-Options and CSP-blocked pages by rebuilding from captured evidence
  • generates reusable frontend reconstruction artifacts from captured page structure
  • preserves custom tags, shadow-root host structure, and semantic document structure where captured
  • Evidence limitation reporting:
  • separates directly captured artifacts from inferred or missing evidence in reproduction results and prompts
  • marks app-gated, auth-gated, and native-app-led surfaces as bounded evidence, with recommendations for user screenshots or authenticated session capture
  • Operational failure classification:
  • reports typed pipeline action codes such as network-replay-limited, auth-session-missing, public-app-gate, and canvas-visual-fallback
  • exposes HAR/network replay_readiness before treating captured network evidence as replay-grade
  • Production pipeline helpers:
  • filesystem-backed async clone job queue with durable JSON records, worker locks, retry scheduling, cancellation, and manifest annotation
  • deterministic HAR replay engine for standard HAR, near-HAR, and captured network/manifest.json artifacts
  • authenticated dashboard live corpus runner that accepts user-provided storage_state_path or user_data_dir outside the repo
  • Self-verification:
  • screenshot similarity
  • DOM snapshot similarity
  • computed-style similarity
  • hover/focus/click interaction state parity
  • interaction trace parity
  • desktop/mobile/tablet breakpoint reports
  • Responsive benchmark support:
  • primary desktop viewport: 1440x1200
  • tablet profile: 768x1024
  • mobile profile: 390x844
  • Repair loop:
  • bounded self-repair can run when the first scaffold misses the readiness threshold

Install

Requirements
  • Node.js 18 or newer
  • Python 3.9 or newer
  • Chrome or Chromium available locally for Playwright runtime capture

The package uses playwright-core; it does not download a browser by itself.

Installing this project adds the source-first-clone plugin bundle, the exact-clone-intake skill, and the MCP server that exposes the URL inspection, capture, rebuild, and verification tools.

Install From npm
npm install -g web-embedding

web-embedding install web-embedding doctor

Clone a public URL after installing:

web-embedding clone \

--url https://developer.mozilla.org/en-US/ \ --output-dir ./.tmp/mdn-clone \ --wait-seconds 2 \ --timeout-seconds 35 \ --breakpoints mobile tablet

If you already have an older local plugin installed, overwrite it with:

web-embedding install --force

web-embedding doctor

You can also run the installer without a global install:

npx web-embedding install
Use As An MCP Server

For MCP clients that can launch npm stdio servers:

{

"mcpServers": { "source-first-clone": { "command": "npx", "args": ["-y", "web-embedding@latest", "mcp"] } } }

For local smoke testing:

npx web-embedding@latest mcp

The MCP Registry identity is io.github.jongko54/web-embedding; server.json and package.json#mcpName are kept in sync for registry ownership verification.

Hosted Apps SDK Intake Endpoint

The public remote MCP intake endpoint for Apps SDK Developer Mode is:

https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

It exposes low-risk source-first routing tools such as URL inspection, embed candidate discovery, clone-mode classification, and embed snippet generation. Full browser capture, HAR replay, queues, bounded rebuilds, and one-pass clone execution remain local-first through the stdio MCP package.

Apps SDK review pages are hosted alongside the endpoint: https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/privacy.html, https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/terms.html, and https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/submission.html.

Sandboxing And Approvals

webEmbedding has two different execution boundaries:

  • Hosted Apps SDK intake: read-only URL routing and classification only. It accepts absolute http and https URLs, does not run Playwright, does not read local files, does not use browser profiles or storage state, and does not persist capture artifacts.
  • Local stdio MCP and CLI: full capture, HAR replay, queues, rebuild scaffolds, and self-verify run on the user's machine under the user's local agent and filesystem permissions. Output is written only to caller-provided paths such as output_dir or queue_root.
  • Authenticated capture: session-aware runs require the caller to intentionally provide a storage_state_path or user_data_dir. webEmbedding does not collect credentials, perform login bypasses, or treat a public login shell as private app evidence.
  • Access-controlled surfaces: paywalls, captcha flows, private dashboards, payment/checkout/account/admin flows, and native-app-led screens should be blocked, marked needs_session, or sent to manual review unless the user has explicit authorization and supplies the needed evidence.

Local URL entrypoints reject non-HTTP schemes such as file:// so an agent cannot use clone/capture tools as a local file reader. Telemetry is disabled by default and, when enabled, excludes target URLs, local paths, captured HTML, screenshots, storage state, environment variables, API keys, and command output.

Agent Marketplaces

This repository includes marketplace metadata for the two local agent surfaces:

  • Codex: .agents/plugins/marketplace.json points to ./bundle/source-first-clone.
  • Claude Code: .claude-plugin/marketplace.json points to the same bundle and the bundle includes .claude-plugin/plugin.json.

Claude Code users can add the marketplace from GitHub with:

/plugin marketplace add jongko54/webEmbedding

/plugin install source-first-clone@webembedding

AI auto-selection expectations and golden prompts live in docs/ai-distribution.md and evals/ai-selection/webembedding-golden-prompts.json.

Install From Release
curl -fsSL https://github.com/jongko54/webEmbedding/releases/latest/download/install.sh | bash
Install From This Checkout
git clone https://github.com/jongko54/webEmbedding.git

cd webEmbedding npm install node ./bin/web-embedding.mjs install node ./bin/web-embedding.mjs doctor

Install Into A Temporary Home

Useful for testing without touching your real agent home:

python3 python/web_embedding/installer.py install --target-home ./.tmp/home

python3 python/web_embedding/installer.py doctor --target-home ./.tmp/home python3 python/web_embedding/installer.py uninstall --target-home ./.tmp/home

Opt-in Telemetry

Telemetry is disabled by default. On an interactive first install, web-embedding install asks once and defaults to No. Non-interactive installs such as CI and curl | bash do not prompt. If you opt in, web-embedding sends a small anonymous command-completion event to a JSON POST endpoint you control. It does not send target URLs, local paths, captured HTML, screenshots, storage state, environment variables, API keys, or command output.

Enable it during install:

web-embedding install --telemetry --telemetry-endpoint https://your-collector.example/events

Or manage it later:

web-embedding telemetry enable --endpoint https://your-collector.example/events

web-embeddin

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く