Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Fully local MCP server and CLI for web research
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.
SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL, SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL, SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL필요한 것
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": {
"sourceweave-web-search": {
"command": "uvx",
"args": [
"sourceweave-web-search"
],
"env": {
"SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL": "your-value",
"SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL": "your-value",
"SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sourceweave-web-search --env SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL=your-value --env SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL=your-value --env SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL=your-value -- uvx sourceweave-web-search실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sourceweave-web-search": {
"command": "uvx",
"args": [
"sourceweave-web-search"
],
"env": {
"SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL": "your-value",
"SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL": "your-value",
"SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"sourceweave-web-search": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sourceweave-web-search"
],
"env": {
"SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL": "your-value",
"SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL": "your-value",
"SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL": "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.
SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL envSOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL envSOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL env이 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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MRNAQA 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(0.5.0)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Search-first MCP server and CLI for web research.
[!NOTE]
sourceweave-search-mcpis the default local entrypoint. When explicitSOURCEWEAVE_SEARCH_*endpoint variables are absent, it discovers or starts the local Docker-backed stack automatically. If you already run the services yourself, set explicit endpoints and it will use them instead.
Overview • Getting started • Managed local runtime • MCP client setup • CLI • Container deployments • OpenWebUI • Runtime configuration • Development
SourceWeave Web Search gives MCP clients a compact three-tool contract for web research:
search_web(query, domains?, urls?, effort?) discovers sources and returns compact results with stable page_id handles.read_pages(page_ids, focus?) reads stored pages by page_id.read_urls(urls, focus?) reads direct URLs without searching first.It combines:
| Component | Role |
|---|---|
| SearXNG | Search discovery |
| Crawl4AI | Clean HTML extraction |
| Redis or Valkey | Persisted page cache and page_id store |
| MarkItDown | Document conversion for PDFs and other supported files |
3.12+SOURCEWEAVE_SEARCH_* endpoints only if you want hosted or self-managed servicesRun the server from the published package:
uvx --from sourceweave-web-search sourceweave-search-mcp
Or start the MCP server over HTTP:
uvx --from sourceweave-web-search sourceweave-search-mcp \
--transport streamable-http \ --host 127.0.0.1 \ --port 8000
When no endpoint env vars are set, sourceweave-search-mcp:
| Mode | What happens |
|---|---|
| Managed stack found | Join the existing SourceWeave-managed stack for the current runtime state directory |
| Healthy external stack found | Reuse the canonical local ports 19080, 19235, and 16379 without ownership |
| No reusable stack | Start and supervise a Docker-backed stack on canonical or free local ports |
Managed state lives under ~/.sourceweave-local/managed-runtime. Multiple MCP processes on the same machine share one managed stack per state directory.
[!IMPORTANT]
Managed runtime removes containers only when the last active SourceWeave-managed process exits. Named volumes are preserved, so cache data survives restarts. If the original owning process dies, a later process can recover the same stack from Docker project identity and persisted runtime state.
If you already run SearXNG, Crawl4AI, and Redis or Valkey yourself, or want to point at hosted services, set explicit endpoints and the MCP entrypoint will bypass managed Docker startup:
SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL="http://127.0.0.1:19080/search?format=json&q=<query>" \
SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL="http://127.0.0.1:19235" \ SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL="redis://127.0.0.1:16379/2" \ uvx --from sourceweave-web-search sourceweave-search-mcp
sourceweave-search runs the tool directly. Use it when the supporting services are already available or when you provide explicit endpoints. It does not start Docker.
sourceweave-search --query "python programming" --read-first-pages 2
sourceweave-search --read-url "https://packaging.python.org/en/latest/"
[!TIP]
The direct CLI also accepts
--searxng-base-url,--crawl4ai-base-url, and--cache-redis-urloverrides.
Example opencode.json / opencode.jsonc / ~/.config/opencode/opencode.json:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "sourceweave": { "type": "local", "command": [ "uvx", "--from", "sourceweave-web-search", "sourceweave-search-mcp" ], "enabled": true, "timeout": 300000 } } }
For a shared HTTP endpoint instead:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "sourceweave": { "type": "remote", "url": "http://127.0.0.1:18000/mcp", "enabled": true, "timeout": 300000 } } }
Example .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "sourceweave": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "--from", "sourceweave-web-search", "sourceweave-search-mcp" ] } } }
For a shared HTTP endpoint instead:
{
"servers": { "sourceweave": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:18000/mcp" } } }
Example .mcp.json:
{
"mcpServers": { "sourceweave": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "--from", "sourceweave-web-search", "sourceweave-search-mcp" ] } } }
For a project-scoped shared config, place the same block in .mcp.json at the repo root.
The direct CLI is useful once the supporting services are already reachable. It gives you the same search-first workflow without the MCP wrapper.
sourceweave-search --query "react useEffect cleanup example" --read-first-page
sourceweave-search --query "HTTP overview" --domain developer.mozilla.org --read-first-page sourceweave-search --read-url "https://packaging.python.org/en/latest/"
The managed local runtime is for host-side uvx or uv run launches. Containerized deployments still use explicit endpoint wiring.
ghcr.io/mrnaqa/sourceweave-web-search-mcpdocker compose up -d --build mcpExample container run:
docker run --rm -p 8000:8000 \
-e SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL="http://host.docker.internal:19080/search?format=json&q= " \ -e SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL="http://host.docker.internal:19235" \ -e SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL="redis://host.docker.internal:16379/2" \ ghcr.io/mrnaqa/sourceweave-web-search-mcp:latest
This repo also ships a generated standalone OpenWebUI tool file at artifacts/sourceweave_web_search.py.
From a repo checkout, verify it is in sync with the canonical implementation:
uv run sourceweave-build-openwebui --check
Paste that artifact into OpenWebUI when you want the standalone tool-file deployment path. The generated file rewrites the default endpoints to the repo-local compose service names so it matches the container deployment path out of the box.
Optional environment variables:
| Variable | Purpose |
|---|---|
SOURCEWEAVE_SEARCH_SEARXNG_BASE_URL | SearXNG URL template. Must contain . |
SOURCEWEAVE_SEARCH_CRAWL4AI_BASE_URL | Crawl4AI base URL. |
SOURCEWEAVE_SEARCH_CACHE_REDIS_URL | Redis or Valkey URL used for caching. |
FASTMCP_HOST | Host for sse or streamable-http transport. |
FASTMCP_PORT | Port for sse or streamable-http transport. |
If the endpoint variables are unset, sourceweave-search-mcp defaults to managed local runtime.
Default endpoint values:
http://127.0.0.1:19080/search?format=json&q= http://127.0.0.1:19235redis://127.0.0.1:16379/2Default preferred host ports for managed startup:
1908019235163798000 when run directly with uvx; 18000 at /mcp when using the repo's mcp compose servicegit clone https://github.com/MRNAQA/sourceweave-web-search.git
cd sourceweave-web-search uv sync --locked --group dev uv run sourceweave-search-mcp
Useful checks:
uv run sourceweave-build-openwebui --check
uv run sourceweave-search-mcp --help uv run pytest tests/test_config.py tests/test_packaging.py tests/test_tool.py tests/test_managed_runtime.py -m "not integration"