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

web-retrieval-mcp

作者:VelvetSPバージョン 0.1.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.VelvetSP/web-retrieval-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

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:EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

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: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_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

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

ターミナルでこれを実行します

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

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-retrieval": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_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。

自分で入力する値

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

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8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 VelvetSP 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5670件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5670件のうち16%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5670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

web-retrieval-mcp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:EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

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(0.1.2)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

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★ 5,213MIT2 か月前更新
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。

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

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