Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Secure MCP server for public web search and URL fetching.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AceAtDev ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Odysseus Web MCP is a standalone Model Context Protocol (MCP) server for safe public-web search and URL fetching. It runs locally over stdio and gives MCP-compatible AI assistants two retrieval tools: web_search to discover sources and web_fetch to retrieve and extract public URLs.
Built for clients such as Claude Code, Cursor, and Codex, it combines search-provider fallback, readable HTML/PDF/text extraction, optional JavaScript rendering, and SSRF protections including DNS validation and redirect rechecks.
Requirements: Python 3.11+ and uv.
# after downloading/extracting this folder (or cloning your copy)
cd odysseus-web-mcp uv venv .venv uv pip install -e '.[dev]' ./run-web-mcp.sh
The server communicates over stdio, so it does not open a web port and does not need to be installed into your host application's Python environment. Register the absolute launcher path in your MCP client:
{
"name": "odysseus-web-mcp", "command": "/absolute/path/to/odysseus-web-mcp/run-web-mcp.sh", "args": [], "cwd": "/absolute/path/to/odysseus-web-mcp" }
The launcher automatically uses the package's .venv. State defaults to ~/.local/share/odysseus-web-mcp; set WEB_MCP_DATA_DIR to place it elsewhere. No API key is required for the default fallback path, though Brave, Tavily, and Serper keys can be added when you want those providers.
web_searchUse it to discover sources for a focused question. It accepts one to three queries plus optional mode, vertical, and freshness controls.
{
"queries": "Model Context Protocol Python SDK", "mode": "discovery", "vertical": "general" }
The response contains ranked URLs, titles, snippets, provider attempts, cache state, a plain-text display projection, and an evidence_id. A host can take any returned URL directly into web_fetch.
web_fetchUse it to read a known public URL or a bounded batch of URLs.
{
"url": "https://example.com", "focus": "the page's purpose", "render": "auto" }
It returns extracted text, title and document kind, content quality, link discovery, redirect history, HTTP status, truncation/continuation metadata, and an evidence_id. Private and special-use destinations are rejected before transport by default.
An agent normally uses the tools as a two-step retrieval loop: search first, then fetch the source it wants to inspect. The payloads below show the shape of a real MCP interaction; IDs and result text are abbreviated for readability.
{
"name": "web_search", "arguments": { "queries": "official Model Context Protocol architecture", "mode": "grounding", "vertical": "general" } }
The MCP returns a text content block containing structured JSON:
{
"status": "ok", "query": "official Model Context Protocol architecture", "sources": [ { "title": "Architecture - Model Context Protocol", "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "snippet": "Understand the architecture and communication model...", "provider": "duckduckgo", "relevance_score": 1.0 } ], "provider_attempts": { "searxng": "empty", "duckduckgo": "ok" }, "evidence_id": "a1b2c3d4...", "exit_code": 0 }
The agent takes the returned URL and calls the second tool:
{
"name": "web_fetch", "arguments": { "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "focus": "How do clients and servers communicate?", "render": "auto" } }
The MCP returns bounded, extracted evidence:
{
"success": true, "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "final_url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture", "http_status": 200, "document_kind": "html", "content_quality": "good", "content": "The Model Context Protocol defines how clients and servers...", "links": [ { "url": "https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/transports", "text": "Transports" } ], "evidence_id": "e5f6g7h8...", "exit_code": 0 }
The agent can now answer the user from the extracted content, preserve the evidence_id for traceability, and continue with another web_fetch using a returned cursor if the page was longer than the output budget.
MCP host ──stdio──▶ mcp_server.py
├─ web_search → provider chain → ranked evidence └─ web_fetch → security → HTTP/extract/render → evidence
All persistent state is rooted under WEB_MCP_DATA_DIR. The package has no runtime imports from Odysseus and no access to its credentials, database, memory, browser profiles, scheduler, or agent loop.
Read the full local system design in docs/TECHNICAL_DESIGN.md, and see how the GIFs were recorded in docs/INTERACTIVE_DEMO.md.
The default provider chain is:
SearXNG → Brave → Tavily → Serper → DuckDuckGo → Wikipedia → Bing
Configure it with WEB_MCP_SEARCH_PROVIDER_CHAIN. Optional credentials are DATA_BRAVE_API_KEY, TAVILY_API_KEY, and SERPER_API_KEY. Copy .env.example as a reference, but keep secrets in the host environment rather than committing them.
The optional browser path is disabled by default:
uv pip install -e '.[render]'
./.venv/bin/python -m playwright install chromium export WEB_MCP_RENDER_ENABLED=true
The server is published in the official MCP Registry under io.github.AceAtDev/odysseus-web-mcp.
For Claude Desktop and other MCPB-compatible clients, download the validated MCPB release bundle from the v0.1.0 GitHub Release. The bundle uses the uv runtime to resolve the declared Python dependencies without shipping a machine-specific virtual environment.
The project has a focused test suite and a live qualification runner:
./.venv/bin/python -m pytest -q
./.venv/bin/python tests/live_20_cases.py --output reports/live-20-cases.json
The live qualification runs 10 searches and 10 fetches through the real MCP launcher with disposable state. The latest verification record is in VERIFICATION.md.
To re-record the terminal previews from fresh live calls (requires ImageMagick's convert command):
./.venv/bin/python demos/record_terminal_demos.py
Each GIF is intentionally under ten seconds and shows a real MCP handshake and result shape, not a static product mockup.
This package is a retrieval primitive, not an agent loop, general-purpose crawler, scheduler, memory store, browser-profile manager, or credential vault. It is designed to be downloaded and connected as an independent MCP server.
This is the standalone extraction workspace for the Odysseus web search/fetch capability. See MIGRATION_MAP.md for the source-to-module mapping and VERIFICATION.md for the current evidence-based status.