프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Ao3 MCP

제작자: ArturLys버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ArturLys/ao3-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Search AO3 and have fics read by a secondary model before they're recommended

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억
  • 입력해야 할 값: GEMINI_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "ao3": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ao3-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add ao3 --env GEMINI_API_KEY=your-value -- uvx ao3-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "ao3": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ao3-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "ao3": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ao3-mcp"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • GEMINI_API_KEY 비밀 필수 env
    Gemini API key (free from https://aistudio.google.com/api-keys)

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 ArturLys 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7256개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7256개 중 26%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7256개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Ao3 MCP, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: GEMINI_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

ao3-mcp

An MCP (Model Context Protocol) server that connects AI agents — Claude, Cursor, or any MCP client — to the Archive of Our Own. Search AO3 fanfiction with full filters, resolve fuzzy wording to canonical tags, and get fics *actually read* before they're recommended.

The trick: your agent never reads fic text. It delegates reading to a cheap secondary model (Gemini), which digests whole fics — even 150k-word novels — and returns structured reports. Your agent's context stays clean; the recommendations are based on the real text, not the blurb.

agent ──MCP──> server.py

├─ ao3.py AO3 scraping (no public API exists) — throttled and polite └─ reader.py Gemini reads the fics, reports back: plot, style, prose samples, content notes, a ranking

Why this beats blurb-based recommendations

An AO3 blurb is an ad written by the author. This server's workflow is: search wide (40–60 results), have the reader model read the shortlist — up to 20 full fics in one call — and recommend only what was actually read, with verbatim prose samples so quality is judged from the text itself.

Not just for finding your next read

If you write with an AI — fanfic, original fiction, roleplay — this doubles as an inspiration engine. Mid-scene, your agent can pull up how real fic authors handle the exact beat you're on:

Find three highly-kudosed fics where rivals are forced to share a bed, read them,

and tell me how each one builds the tension — pacing, POV, what they leave unsaid.

The reader reports back with structure, style notes, and verbatim prose samples, so the model gets grounded in how the trope is actually written — not what it imagines fanfic sounds like. Works the same for roleplay: pull reports on fics that nail a character's voice and feed them in as style reference.

Install

Requires Python 3.10+ and a free Gemini API key:

Go to aistudio.google.com/api-keys, sign in with any Google account, and click "Create API key". The free tier is enough — no billing setup needed.

pip install ao3-mcp

Add to your agent

Point command at ao3-mcp and pass your key with --api-key:

{

"mcpServers": { "ao3": { "command": "ao3-mcp", "args": ["--api-key", "YOUR_GEMINI_KEY"] } } }

Prefer to keep the key out of the args list? Drop --api-key and pass it in an env block instead — the server reads GEMINI_API_KEY from the environment as a fallback:

"env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_GEMINI_KEY" }

Claude Code

claude mcp add ao3 -- ao3-mcp --api-key YOUR_GEMINI_KEY

Cursor

Cursor Settings → MCP → New MCP Server, paste the JSON config above.

Google Antigravity

Add the JSON config above to .gemini/antigravity/mcp_config.json.

VS Code / Copilot

code --add-mcp '{"name":"ao3","command":"ao3-mcp","args":["--api-key","YOUR_GEMINI_KEY"]}'

Then just ask:

Find me a completed enemies-to-lovers longfic in <fandom>, read the top candidates, and tell me which is best written.
Launch params
ParamEnv varDefaultWhat it does
--api-keyGEMINI_API_KEY—Gemini API key (required).
--modelGEMINI_MODELgemini-flash-latestModel the reader uses.
--backup-modelGEMINI_MODEL_BACKUPgemini-flash-lite-latestFallback model when the main one is throttled.
--min-intervalAO3_MIN_INTERVAL0.6Minimum seconds between AO3 requests.

Tools

ToolWhat it does
search_worksSearch AO3: fandom, ship, character, tags, rating, word count, completion, sorting. 20 results/page, up to 5 pages per call. The query field supports AO3's full search-operator syntax (words>10000, kudos>500, sort:kudos, …).
find_tagsLive autocomplete — fuzzy wording → canonical AO3 tag, fandom, ship, or character names.
get_workFull metadata card for one work: tags, stats, summary, series info.
read_worksReads 1–20 full fics with the secondary model and returns a structured report per fic — plot, characters, style, verbatim prose samples, content notes — plus a comparison ranking them against your question.

Fic downloads are cached locally for 24h, so re-reading a fic with a new question costs no AO3 requests.

Good to know

  • AO3 has no API — this scrapes its (clean) HTML, one request at a time, throttled to one every 0.6s by default (tune with --min-interval) and honoring Retry-After. AO3 is volunteer-run; the politeness is deliberate.
  • Cloudflare: AO3 blocks plain HTTP clients. This uses curl_cffi with a mobile-Safari TLS fingerprint, which passes as of writing. If requests start failing with 403 + cf-mitigated: challenge, change IMPERSONATE in ao3.py.
  • Privacy: fic text goes to Google's Gemini API for reading; nothing else leaves your machine, no telemetry.
  • Adult content: AO3 hosts works across all ratings. The server passes through whatever your search scopes — use the rating filter and AO3's warning tags to control what gets fetched.

Make it yours

It's a small, single-purpose server — a few hundred readable lines with no framework magic. Fork it and edit anything: rewrite the reader's prompt, swap in a different model, change the throttle, add a tool. That's the intended way to use it.

Run it from source:

git clone https://github.com/ArturLys/ao3-mcp.git

cd ao3-mcp python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt

python smoke_test.py YOUR_GEMINI_KEY # end-to-end check: search → download → digest python server.py --api-key YOUR_GEMINI_KEY # or point your client's command at this

Credits

License

MIT

PopNx에게 묻기