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

Wet

作者:n24q02mバージョン 3.20.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.n24q02m/wet

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

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: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

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
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

「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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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。

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

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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

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

自分で入力する値

  • OPENROUTER_API_KEY 秘密 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 秘密 env
    GitHub personal access token for higher rate limits on library discovery

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

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。

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7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 n24q02m 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

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7281件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7281件のうち78%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7281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

Wet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?

入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

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(3.20.0)がレジストリに届いたのは10 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。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
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。

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

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

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