Context7
Up-to-date docs for AI agents
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.
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。
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
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。
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。
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。
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 n24q02m 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:OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN
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(3.20.0)がレジストリに届いたのは10 日前です。
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。
Distribution & CLI: the repo, CLI and Python module are
wet. The PyPI distribution is `n24q02m-wet` (installpip install n24q02m-wet/uvx n24q02m-wet). wet is an HTTP-only MCP server: start it withwet server startand point clients athttp://127.0.0.1:8000/mcp. There is no stdio mode; a barewetprints the control-plane usage. Thewetandwet-mcpaliases remain available.
mcp-name: io.github.n24q02m/wet
Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.
| Phase | Status | Scope |
|---|---|---|
| Phase 1 | Shipped | web-core ScrapingAgent migration, smart chunks output, search polish, media slim |
| Phase 2 | Shipped | Context7-level docs search: library index (Tier 1 + Tier 2), version-aware queries with token cap, project lock (Cabinets) |
| Phase 3 | Shipped | extract.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
understandaction for vision/audio/video analysis. See
docs/migration.mdfor the upgrade recipe.
Sister projects from n24q02m (click to expand)
| Project | Tagline | Tag |
|---|---|---|
| crg | Knowledge graph for token-efficient code reviews -- semantic search and call-... | MCP |
| better-drive | 2-way Google Drive sync with .driveignore filter — rclone engine, Windows tray | Tooling |
| better-email-mcp | IMAP/SMTP email for AI agents -- read, send, organize folders, and manage att... | MCP |
| better-godot-mcp | Composite MCP server for Godot Engine -- 17 composite tools for AI-assisted g... | MCP |
| better-notion-mcp | Markdown-first Notion for AI agents -- pages, databases, blocks, and comments... | MCP |
| better-semantic-release | Drop-in python-semantic-release fork with built-in release-safety guards (orp... | Tooling |
| better-telegram-mcp | Telegram for AI agents -- messages, chats, media, and contacts across both bo... | MCP |
| better-workspace-mcp | Google Workspace MCP server (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch... | MCP |
| claude-plugins | Claude Code plugin marketplace for the n24q02m MCP servers -- install web sea... | Marketplace |
| imagine-mcp | Image and video understanding + generation for AI agents -- across Gemini, Op... | MCP |
| jules-task-archiver | Chrome Extension for bulk operations on Jules tasks via batchexecute API -- a... | Tooling |
| mcp-core | Shared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAut... | MCP |
| mnemo | Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimi... | MCP |
| fastretrieval | Multi-model embedding and reranking runtime via ONNX and GGUF | Library |
| skret | Secrets without the server. | CLI |
| tacet | A self-distilling neuro-symbolic cascade that amortises LLM cost across knowl... | Tooling |
| web-core | Shared web infrastructure package for search, scraping, HTTP security, and st... | Library |
| wet | Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and lib... | MCP |
SEARCH_BACKENDSn24q02m-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 mappinganalyze was removed in v2.0.0 -- use imagine-mcp.understand for vision/audio inference[models.embed|rerank|chat|jev_score] cells in ~/.wet/config.toml (OpenRouter default; one OPENROUTER_API_KEY serves every cell)# Method 1 (default): plugin install via Claude Code
/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins /plugin install wet@n24q02m-plugins
uvx --python 3.13 --from n24q02m-wet wet server start claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp
docker compose up --build -d
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):
| Client | Install |
|---|---|
| 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 |
| Codex | register the HTTP URL under mcp_servers in ~/.codex/config.toml |
| Gemini CLI | add the mcpServers JSON below to ~/.gemini/settings.json |
| Cursor / Windsurf | add 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).
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.
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.
# 1. Mint a token and its scrypt hash (hull-core canonical; the hash command
openssl rand -hex 32 # the token — give it to clients, keep it secret uv run wet token hash # paste the output as token_hash
cp docker-config/config.example.toml docker-config/config.toml
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.
# 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 " "
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