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

Wet

제작자: n24q02m버전 3.20.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.n24q02m/wet

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.

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: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

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": {
    "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-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

직접 입력할 값

  • OPENROUTER_API_KEY 비밀 env
    OpenRouter API key — the single default credential for the [models.embed|rerank|chat|jev_score] provider cells and the openrouter search backend. Per-task overrides live in ~/.wet/config.toml; keys m…
  • GITHUB_TOKEN 비밀 env
    GitHub personal access token for higher rate limits on library discovery

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 n24q02m 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 7275개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7275개 중 79%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7275개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Wet, 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: OPENROUTER_API_KEY, GITHUB_TOKEN

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(3.20.0)은 10일 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★ 64,224MIT어제 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 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.

WET - Web Extended Toolkit MCP Server

Distribution & CLI: the repo, CLI and Python module are wet. The PyPI distribution is `n24q02m-wet` (install pip install n24q02m-wet / uvx n24q02m-wet). wet is an HTTP-only MCP server: start it with wet server start and point clients at http://127.0.0.1:8000/mcp. There is no stdio mode; a bare wet prints the control-plane usage. The wet and wet-mcp aliases remain available.

mcp-name: io.github.n24q02m/wet

Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and library docs.

PhaseStatusScope
Phase 1Shippedweb-core ScrapingAgent migration, smart chunks output, search polish, media slim
Phase 2ShippedContext7-level docs search: library index (Tier 1 + Tier 2), version-aware queries with token cap, project lock (Cabinets)
Phase 3Shippedextract.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

imagine-mcp's

understand action for vision/audio/video analysis. See

docs/migration.md for the upgrade recipe.

Sister projects from n24q02m (click to expand)

ProjectTaglineTag
crgKnowledge graph for token-efficient code reviews -- semantic search and call-...MCP
better-drive2-way Google Drive sync with .driveignore filter — rclone engine, Windows trayTooling
better-email-mcpIMAP/SMTP email for AI agents -- read, send, organize folders, and manage att...MCP
better-godot-mcpComposite MCP server for Godot Engine -- 17 composite tools for AI-assisted g...MCP
better-notion-mcpMarkdown-first Notion for AI agents -- pages, databases, blocks, and comments...MCP
better-semantic-releaseDrop-in python-semantic-release fork with built-in release-safety guards (orp...Tooling
better-telegram-mcpTelegram for AI agents -- messages, chats, media, and contacts across both bo...MCP
better-workspace-mcpGoogle Workspace MCP server (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch...MCP
claude-pluginsClaude Code plugin marketplace for the n24q02m MCP servers -- install web sea...Marketplace
imagine-mcpImage and video understanding + generation for AI agents -- across Gemini, Op...MCP
jules-task-archiverChrome Extension for bulk operations on Jules tasks via batchexecute API -- a...Tooling
mcp-coreShared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAut...MCP
mnemoPersistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimi...MCP
fastretrievalMulti-model embedding and reranking runtime via ONNX and GGUFLibrary
skretSecrets without the server.CLI
tacetA self-distilling neuro-symbolic cascade that amortises LLM cost across knowl...Tooling
web-coreShared web infrastructure package for search, scraping, HTTP security, and st...Library
wetOpen-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and lib...MCP

Table of contents

  • Features
  • Status
  • Quick install
  • Self-host usage
  • Configuration
  • Documentation
  • Tools
  • CLI
  • Comparison
  • Security
  • Build from Source
  • Trust Model
  • License

Features

  • Web Search -- Embedded SearXNG metasearch (Google, Bing, DuckDuckGo, Brave) with query expansion, TTL cache (1 h general / 5 min time-sensitive), standardized citation format, and 200-token snippet cap. Optional cloud search backends (Tavily, Brave, Exa, Kagi, OpenRouter, Firecrawl) as a fallback chain via SEARCH_BACKENDS
  • Academic Research -- Search Google Scholar, Semantic Scholar, arXiv, PubMed, CrossRef, BASE
  • Library Docs -- Auto-discover and index documentation with FTS5 hybrid search, HyDE-enhanced retrieval, and version-specific docs
  • Content Extract -- 5-strategy escalation chain via n24q02m-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 mapping
  • Local File Conversion -- Convert PDF, DOCX, XLSX, CSV, HTML, EPUB, PPTX to Markdown
  • Media -- List + download images / videos / audio files. analyze was removed in v2.0.0 -- use imagine-mcp.understand for vision/audio inference
  • Anti-bot -- Stealth strategies bypass Cloudflare, Medium, LinkedIn, Twitter
  • Zero Config -- Built-in local reference embedding + reranking through fastretrieval, no API keys needed. Optional cloud models configured per task via the [models.embed|rerank|chat|jev_score] cells in ~/.wet/config.toml (OpenRouter default; one OPENROUTER_API_KEY serves every cell)

Quick install

# Method 1 (default): plugin install via Claude Code

/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins /plugin install wet@n24q02m-plugins

Method 2 (CLI): start a local instance, then register its HTTP endpoint

uvx --python 3.13 --from n24q02m-wet wet server start claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp

Method 3 (always-on): compose stack from a clone of this repo (token auth)

docker compose up --build -d

Method 4 (remote): point a client at an HTTP deployment

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):

ClientInstall
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
Codexregister the HTTP URL under mcp_servers in ~/.codex/config.toml
Gemini CLIadd the mcpServers JSON below to ~/.gemini/settings.json
Cursor / Windsurfadd 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).

Self-host usage

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.

Dev (uv, no-auth loopback)
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.

Always-on (docker)
# 1. Mint a token and its scrypt hash (hull-core canonical; the hash command

never echoes the token itself)

openssl rand -hex 32 # the token — give it to clients, keep it secret uv run wet token hash # paste the output as token_hash

2. Instance config from the example

cp docker-config/config.example.toml docker-config/config.toml

edit [server] token_hash and the [models.*] cells (see below)

3. Data continuity (optional): carry an existing instance over by copying

docs.db and subs/ into the wet-home named volume BEFORE first start:

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.

Consumers
# 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 " "

MCP client (Claude Code):

claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp \ --header "Authorization: Beare

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기