Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Secure MCP server for public web search and URL fetching.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AceAtDev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Odysseus Web MCP is a standalone Model Context Protocol (MCP) server for safe public-web search and URL fetching. It runs locally over stdio and gives MCP-compatible AI assistants two retrieval tools: web_search to discover sources and web_fetch to retrieve and extract public URLs.
Built for clients such as Claude Code, Cursor, and Codex, it combines search-provider fallback, readable HTML/PDF/text extraction, optional JavaScript rendering, and SSRF protections including DNS validation and redirect rechecks.
Requirements: Python 3.11+ and uv.
# after downloading/extracting this folder (or cloning your copy)
cd odysseus-web-mcp uv venv .venv uv pip install -e '.[dev]' ./run-web-mcp.sh
The server communicates over stdio, so it does not open a web port and does not need to be installed into your host application's Python environment. Register the absolute launcher path in your MCP client:
{
"name": "odysseus-web-mcp", "command": "/absolute/path/to/odysseus-web-mcp/run-web-mcp.sh", "args": [], "cwd": "/absolute/path/to/odysseus-web-mcp" }
The launcher automatically uses the package's .venv. State defaults to ~/.local/share/odysseus-web-mcp; set WEB_MCP_DATA_DIR to place it elsewhere. No API key is required for the default fallback path, though Brave, Tavily, and Serper keys can be added when you want those providers.
web_searchUse it to discover sources for a focused question. It accepts one to three queries plus optional mode, vertical, and freshness controls.
{
"queries": "Model Context Protocol Python SDK", "mode": "discovery", "vertical": "general" }
The response contains ranked URLs, titles, snippets, provider attempts, cache state, a plain-text display projection, and an evidence_id. A host can take any returned URL directly into web_fetch.
web_fetchUse it to read a known public URL or a bounded batch of URLs.
{
"url": "https://example.com", "focus": "the page's purpose", "render": "auto" }
It returns extracted text, title and document kind, content quality, link discovery, redirect history, HTTP status, truncation/continuation metadata, and an evidence_id. Private and special-use destinations are rejected before transport by default.
An agent normally uses the tools as a two-step retrieval loop: search first, then fetch the source it wants to inspect. The payloads below show the shape of a real MCP interaction; IDs and result text are abbreviated for readability.
{
"name": "web_search", "arguments": { "queries": "official Model Context Protocol architecture", "mode": "grounding", "vertical": "general" } }
The MCP returns a text content block containing structured JSON:
{
"status": "ok", "query": "official Model Context Protocol architecture", "sources": [ { "title": "Architecture - Model Context Protocol", "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "snippet": "Understand the architecture and communication model...", "provider": "duckduckgo", "relevance_score": 1.0 } ], "provider_attempts": { "searxng": "empty", "duckduckgo": "ok" }, "evidence_id": "a1b2c3d4...", "exit_code": 0 }
The agent takes the returned URL and calls the second tool:
{
"name": "web_fetch", "arguments": { "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "focus": "How do clients and servers communicate?", "render": "auto" } }
The MCP returns bounded, extracted evidence:
{
"success": true, "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "final_url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "http_status": 200, "document_kind": "html", "content_quality": "good", "content": "The Model Context Protocol defines how clients and servers...", "links": [ { "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/transports", "text": "Transports" } ], "evidence_id": "e5f6g7h8...", "exit_code": 0 }
The agent can now answer the user from the extracted content, preserve the evidence_id for traceability, and continue with another web_fetch using a returned cursor if the page was longer than the output budget.
MCP host ──stdio──▶ mcp_server.py
├─ web_search → provider chain → ranked evidence └─ web_fetch → security → HTTP/extract/render → evidence
All persistent state is rooted under WEB_MCP_DATA_DIR. The package has no runtime imports from Odysseus and no access to its credentials, database, memory, browser profiles, scheduler, or agent loop.
Read the full local system design in docs/TECHNICAL_DESIGN.md, and see how the GIFs were recorded in docs/INTERACTIVE_DEMO.md.
The default provider chain is:
SearXNG → Brave → Tavily → Serper → DuckDuckGo → Wikipedia → Bing
Configure it with WEB_MCP_SEARCH_PROVIDER_CHAIN. Optional credentials are DATA_BRAVE_API_KEY, TAVILY_API_KEY, and SERPER_API_KEY. Copy .env.example as a reference, but keep secrets in the host environment rather than committing them.
The optional browser path is disabled by default:
uv pip install -e '.[render]'
./.venv/bin/python -m playwright install chromium export WEB_MCP_RENDER_ENABLED=true
The server is published in the official MCP Registry under io.github.AceAtDev/odysseus-web-mcp.
For Claude Desktop and other MCPB-compatible clients, download the validated MCPB release bundle from the v0.1.0 GitHub Release. The bundle uses the uv runtime to resolve the declared Python dependencies without shipping a machine-specific virtual environment.
The project has a focused test suite and a live qualification runner:
./.venv/bin/python -m pytest -q
./.venv/bin/python tests/live_20_cases.py --output reports/live-20-cases.json
The live qualification runs 10 searches and 10 fetches through the real MCP launcher with disposable state. The latest verification record is in VERIFICATION.md.
To re-record the terminal previews from fresh live calls (requires ImageMagick's convert command):
./.venv/bin/python demos/record_terminal_demos.py
Each GIF is intentionally under ten seconds and shows a real MCP handshake and result shape, not a static product mockup.
This package is a retrieval primitive, not an agent loop, general-purpose crawler, scheduler, memory store, browser-profile manager, or credential vault. It is designed to be downloaded and connected as an independent MCP server.
This is the standalone extraction workspace for the Odysseus web search/fetch capability. See MIGRATION_MAP.md for the source-to-module mapping and VERIFICATION.md for the current evidence-based status.