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

web-retrieval-mcp

제작자: VelvetSP버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.VelvetSP/web-retrieval-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP web search + tiered web fetch for AI agents (Exa, Firecrawl), SSRF-guarded, cross-platform.

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: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

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: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_API_KEY

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": {
    "web-retrieval": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add web-retrieval --env EXA_API_KEY=your-value --env FIRECRAWL_API_KEY=your-value -- uvx web-retrieval-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "web-retrieval": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_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": {
    "web-retrieval": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "web-retrieval-mcp"
      ],
      "env": {
        "EXA_API_KEY": "your-value",
        "FIRECRAWL_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

  • EXA_API_KEY 비밀 필수 env
    Exa API key (free tier at https://exa.ai)
  • FIRECRAWL_API_KEY 비밀 필수 env
    Firecrawl API key (free tier at https://firecrawl.dev)

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 VelvetSP 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 5655개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5655개 중 16%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5655개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

web-retrieval-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: EXA_API_KEY, FIRECRAWL_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 5개월 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★ 5,213MIT2개월 전 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.

web-retrieval-mcp — reliable MCP web search and web fetch for AI agents

An open-source [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io) server for source-grounded web research. Connect Codex CLI and the Codex IDE extension, Claude Code, Claude Desktop, Cursor, ChatGPT desktop, or any other compatible MCP client to six read-only tools for Exa or Tavily search, resilient Exa → Camoufox → Tavily → Firecrawl page retrieval, AI/ML paper discovery, and developer-source search—with explicit provenance, optional local caching, and SSRF guards.

[Why use it?](#why-use-web-retrieval-mcp) · [Quick start](#quick-start) · [Tools](#six-read-only-tools) · [Routing](#how-retrieval-works) · [Configuration](#configuration-reference) · [Security](#security-model) · [FAQ](#frequently-asked-questions)

Why use web-retrieval-mcp?

Web research is more reliable when an agent can see where every result came from, choose the right retrieval strategy, and recover when one provider or page-access method fails. web-retrieval-mcp makes those controls part of the tool contract:

  • Keep sources separate. Default search returns one block per result with its own title, URL, highlights, and text, followed by a Sources trailer. Exa deep modes additionally return a clearly labeled synthesized answer, with grounding when Exa provides it, before the source-separated result blocks.
  • Use more than one retrieval path. Search can use Exa or Tavily and fall back to Firecrawl. Full-page fetches can escalate from indexed content to a local Camoufox browser, optional Tavily Extract, and Firecrawl.
  • Know what actually served the answer. Fetch responses identify the serving tier, cache state, semantic mode, and truncation instead of hiding the route.
  • Ask for the right shape. Fetch a readable page body, a concise summary, or a grounded answer to a question. Control freshness, rendering, domains, dates, result count, and per-result text size.
  • Search specialist corpora. Discover AI/ML papers, inspect query-relevant full-text passages, expand to related papers, and search developer documentation, READMEs, issues, and merged pull requests.
  • Own the deployment boundary. Run locally over stdio or host a loopback HTTP service; select providers and secret storage yourself; optionally cache completed fetches in a private Valkey sidecar.
  • Fail explicitly. Unsupported provider choices, missing optional packages, and unavailable credentials fail in the tool result. Tavily mappings, Firecrawl fallback filter gaps, and Exa category migrations are caller-visible; other Exa filter drops are written to server diagnostics.
How it compares with built-in agent web tools

Built-in capabilities vary by agent and can improve over time. The useful comparison is therefore not “all defaults are bad”; it is whether you need a portable, inspectable retrieval layer with controls your current client does not expose.

NeedTypical bundled search/fetch surfaceweb-retrieval-mcp
Search outputClient-defined result or synthesis formatDefault search returns source-separated blocks plus Sources; Exa deep modes add a labeled synthesis
Backend choiceProvider and routing are usually managed by the clientExa or Tavily search, with a disclosed Firecrawl fallback
Difficult pagesOne client-specific access pathIndexed content, guarded local browser rendering, Tavily Extract, and Firecrawl tiers
Retrieval intentUsually search or page textFull body, concise summary, or query-grounded page answer
Research discoveryGeneral web indexDedicated paper and developer-source tools in addition to web search
Freshness and filtersWhatever the client exposesDate windows, hour-level recency, domains, categories, result limits, and forced freshness
AuditabilityClient-specificFetch tier/cache/truncation disclosures; Tavily and Firecrawl search-fallback labels; explicit filter notices where supported
OperationsClient-defined; often hosted or opaqueLocal stdio or self-hosted loopback HTTP, optional private UDS cache
Security policyClient-specificInitial URL validation plus guarded browser requests and redirects

Use it as an independent complementary retrieval lane by default. If you want it to replace Claude Code's built-in WebSearch and WebFetch, the package also includes an optional, previewable hook installer.

Quick start

Python 3.10 or newer is required.

1. Install

For the complete feature set in an isolated environment:

pipx install --include-deps 'web-retrieval-mcp[all]'

camoufox fetch

--include-deps exposes Camoufox's own command from the isolated pipx environment; the second command downloads its managed browser. If you do not want local rendering, install the base package or selected non-render extras and skip the browser download.

For a lean Exa + Firecrawl installation:

pipx install web-retrieval-mcp

With uv installed, you can run the base package in a temporary isolated environment without a permanent install:

uvx web-retrieval-mcp

Or install into an existing virtual environment:

python -m pip install 'web-retrieval-mcp[all]'

python -m camoufox fetch

The browser download is required whenever you install the render extra and want Camoufox to serve render="auto" or render="always" calls.

Optional extras are composable:

ExtraAdds
tavilyTavily Search and Tavily Extract
renderLocal Camoufox/Playwright rendering
cacheValkey client for completed-result caching
keyringCross-platform native secret-store access
allEvery optional runtime capability above
2. Add provider credentials

For the broadest routing coverage, configure Exa and Firecrawl; add Tavily when you want provider-selectable search or another full-body fetch tier.

export EXA_API_KEY='<your-exa-api-key>'

export FIRECRAWL_API_KEY=' ' export TAVILY_API_KEY=' ' # optional

You do not need all three keys to start the server. Tools resolve credentials lazily and report what a selected route is missing. See Credential storage for a key file and OS secret-store alternatives.

All three providers advertised no-card entry allocations when checked on 2026-09-01; plans and unit costs can change, so check their live pricing before estimating a workload:

ProviderEntry allocation checked 2026-09-01Used for
Exa$20 signup credit plus $10 monthly API creditsDefault web search and first indexed-content fetch tier
Firecrawl1,000 credits per monthSearch/fetch fallback and research/developer indexes
Tavily1,000 API credits per monthOptional search provider and full-body extract tier
CamoufoxLocal open-source browserJavaScript-rendered page retrieval on your machine
3. Connect an MCP client

Codex CLI and the Codex IDE extension share MCP configuration. Add the server with the CLI, then verify it is registered:

codex mcp add web-retrieval -- web-retrieval-mcp

codex mcp list

With uvx and no prior install:

codex mcp add web-retrieval -- uvx web-retrieval-mcp

See OpenAI's Codex MCP documentation for the current CLI, IDE, and configuration-file details.

Claude Code:

claude mcp add web-retrieval -- web-retrieval-mcp

With uvx and no prior install:

claude mcp add web-retrieval -- uvx web-retrieval-mcp

Claude Desktop, Cursor, and other clients that accept an mcpServers object can use:

{

"mcpServers": { "web-retrieval": { "command": "web-retrieval-mcp" } } }

That configuration assumes the executable is on the client's PATH. For an uvx launch, use "command": "uvx" and "args": ["web-retrieval-mcp"]. If a desktop client does not inherit your shell environment, use the private key file described below or place literal key values in the client's protected environment configuration. Do not rely on ${VARIABLE} interpolation unless your client documents that behavior.

ChatGPT desktop and clients with different setup surfaces can connect through the MCP transport their current version supports. This server uses stdio by default and can also expose Streamable HTTP; consult the client's documentation for its configuration format and supported transports.

4. Give the agent a real task

Once the MCP server is connected, prompts can stay natural:

Search the web for the latest primary documentation about Python package metadata.

Keep each source separate and preserve its URL.

Fetch https://example.com/report, force a fresh retrieval, and answer only: What methodology did the authors use?

Find AI/ML papers about retrieval reranking, inspect the strongest paper for its reported benchmark result, then find newer work that cites it.

Search merged pull requests and documentation for the origin of this exact error: "transport closed".

Six read-only tools

All tools carry MCP's read-only annotation. MCP clients receive the complete generated input schema and descriptions when they connect.

ToolCompact signatureBest for
web_searchweb_search(query, num_results=8, mode="auto", …, provider=None)General web search through Exa or Tavily, with source-separated results and Firecrawl fallback
web_fetchweb_fetch(url, render="auto", max_chars=None, max_age_hours=None, mode="full", question=None, tavily=None)Readable page bodies, concise summaries, or grounded answers through a tiered fetch cascade
research_papersresearch_papers(query, k=8)Ranked AI/ML paper discovery through Firecrawl's Research Index
research_paperresearch_paper(paper_id, query=None)Paper metadata and optional query-relevant full-text passages for claim verification
research_similarresearch_similar(paper_id, intent, k=8, mode="similar", …)Related papers, citers, or references guided by a natural-language intent
research_githubresearch_github(query, k=8, passages=2, types=None, repos=None)Developer documentation, repository READMEs, issues, and merged pull requests

web_search supports relevance or date-oriented filters, domain inclusion/exclusion, publication windows, generated per-result summaries, and Exa's fast/deep search modes. Tavily receives equivalent controls where its API supports them; approximations and dropped controls are disclosed in the output.

The research-paper index is arXiv-oriented and best suited to AI/ML. For scholarly work outside that scope, use web_search(category="publication").

How retrieval works

Search routing

Exa is the default search provider. Select Tavily for one call with provider="tavily", or globally:

export WEB_SEARCH_PROVIDER=tavily

Only exa and tavily are accepted. If the

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기