Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.
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.
OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 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": {
"wet": {
"command": "uvx",
"args": [
"wet-mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"GITHUB_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add wet --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value -- uvx wet-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wet": {
"command": "uvx",
"args": [
"wet-mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"GITHUB_TOKEN": "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": {
"wet": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"wet-mcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"GITHUB_TOKEN": "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.
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 n24q02m 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.
입력해야 할 값: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN
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(3.20.0)은 10일 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.
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
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요