ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Onion Search

โดย farbodghasemluรุ่น 1.0.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.farbodghasemlu/darkweb-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local, read-only onion search and text retrieval over Tor with content filtering.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "darkweb": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CONTENT_FILTER",
        "-e",
        "ENGINES",
        "-e",
        "TOR_BRIDGES",
        "ghcr.io/farbodghasemlu/darkweb-mcp:1.0.1"
      ],
      "env": {
        "CONTENT_FILTER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGINES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TOR_BRIDGES": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add darkweb --env CONTENT_FILTER='ใส่ค่าของคุณ' --env ENGINES='ใส่ค่าของคุณ' --env TOR_BRIDGES='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e CONTENT_FILTER -e ENGINES -e TOR_BRIDGES ghcr.io/farbodghasemlu/darkweb-mcp:1.0.1

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "darkweb": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CONTENT_FILTER",
        "-e",
        "ENGINES",
        "-e",
        "TOR_BRIDGES",
        "ghcr.io/farbodghasemlu/darkweb-mcp:1.0.1"
      ],
      "env": {
        "CONTENT_FILTER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGINES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TOR_BRIDGES": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "darkweb": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CONTENT_FILTER",
        "-e",
        "ENGINES",
        "-e",
        "TOR_BRIDGES",
        "ghcr.io/farbodghasemlu/darkweb-mcp:1.0.1"
      ],
      "env": {
        "CONTENT_FILTER": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGINES": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TOR_BRIDGES": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CONTENT_FILTER env
    Default content filtering for all tools
  • ENGINES env
    Comma-separated engine identifiers, or all
  • TOR_BRIDGES env
    Bridge lines separated by newlines or semicolons

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub farbodghasemlu ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 61% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Onion Search ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 23 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

darkweb-mcp (onion-search-mcp)

A local Python stdio MCP server for searching onion services and reading pages through Tor. It provides five tools, eight search adapters, memory caches, and two MCP resources.

[!IMPORTANT]

Privacy: Use a local model for sensitive searches. Cloud models may receive your queries and fetched content through the MCP client. Check the client's logging, telemetry, and cloud fallback settings.

[!WARNING]

User responsibility: You are responsible for your actions and compliance with applicable laws. The authors and contributors disclaim liability for use or misuse of this software to the extent permitted by law.

Run

The two-container setup gives the MCP process an internal Docker network. Only the Tor container has an external route.

docker compose build

docker compose up -d tor docker compose run --rm --no-deps -T server

Wait for `docker compose ps` to show Tor as healthy before starting the server. The server uses stdin and stdout for MCP messages. Keep stdout attached to the client.

For a single container with Tor included:

docker run -i --rm --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges:true --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=96m,uid=10001,gid=10001,mode=1770 --memory 768m --cpus 2 onion-search-mcp:local

The bundled container has an external route because Tor needs one. Use Compose for network isolation between the server and Tor. Initial Tor bootstrap can take several minutes. For a local Python installation on Linux, install Tor and libseccomp2, then:

uv sync --frozen

uv run onion-search-mcp --bundled-tor

To use an existing Tor process, configure `SocksPort 9050 IsolateSOCKSAuth`, `ControlPort 9051`, and control authentication, then run `uv run onion-search-mcp`. Set `TOR_CONTROL_PASSWORD` or `TOR_COOKIE_FILE` if needed.

Content filtering switch

Filtering is enabled by default. Turn it off or on for the process with either environment configuration or CLI options:

CONTENT_FILTER=false uv run onion-search-mcp

uv run onion-search-mcp --no-content-filter uv run onion-search-mcp --content-filter CONTENT_FILTER=false docker compose run --rm --no-deps -T server

Each content tool also accepts `content_filter`. Pass `false` to disable filtering for that call, `true` to enable it, or omit it to use the process setting.
{"name":"onion_fetch","arguments":{"url":"http://YOUR_56_CHARACTER_ADDRESS.onion/","content_filter":false}}

The switch controls domain blocklists and keyword rules. Tor routing, URL validation, text-only retrieval, parser limits, and untrusted-content wrapping always apply. Search engines may apply their own filtering. Cache entries are separated by filter setting.

MCP client configuration

Start the Tor sidecar with docker compose up -d tor, then configure a stdio client:

{

"mcpServers": { "onion-search": { "command": "docker", "args": ["compose", "--project-directory", "/absolute/path/to/onion", "run", "--rm", "--no-deps", "-T", "server"] } } }

For the bundled image, use `docker run -i --rm onion-search-mcp:local` as the command and arguments. For Python, use `uv --directory /absolute/path/to/onion run --frozen onion-search-mcp`. Tool approval is configured in the client.

Tools

ToolArgumentsOutput
onion_searchquery, engines, limit=20, page=1, content_filterRanked results, agreement, source records, failed engines
onion_fetchurl, max_chars=20000, include_links=true, content_filterMarkdown text, title, links, response metadata
onion_statusurl, timeout_s=30, content_filterReachability, HTTP status, latency, error code
onion_linksurl, onion_only=true, content_filterOnion and optional clearnet links, without following them
tor_healthnoneSOCKS handshake, bootstrap percentage, Tor version

onion://engines lists enabled adapters, addresses, verification state, and latest observed health. onion://history contains the last 100 queries in this process. Both are memory resources. Sources include the engine, URL, UTC fetch time, and circuit ID when Tor reports one. A missing circuit ID is null. Cached sources retain the original fetch time. up=true means an HTTP response was received, including 4xx and 5xx responses. exit_check=false means no clearnet exit check was performed; onion services use no exit relay. Search queries are trimmed and capped at 256 characters. Limits are 1 to 50 results, pages 1 to 10000, fetch text 1 to 200000 characters, and status timeout 1 to 120 seconds. Only HTTP(S) URLs with a 56-character base32 onion host are accepted. Credentials, v2 hosts, IP hosts, other schemes, and clearnet redirects are rejected. Non-text responses return metadata and UNSUPPORTED_CONTENT without consuming their body. Blocked fetches return blocked=true and empty content. Blocked results and outbound links are omitted. Required keyword matches suppress a whole page. Known blocked domains inside returned text are redacted.

Configuration

VariableDefaultPurpose
TOR_SOCKS127.0.0.1:9050Numeric proxy IP and port; no local DNS
TOR_CONTROL127.0.0.1:9051Numeric control IP and port
TOR_CONTROL_PASSWORDunsetControl password; Compose provides a local default
TOR_COOKIE_FILEunsetSAFECOOKIE authentication file
TOR_BRIDGESemptyBridge lines separated by newlines or semicolons
ENGINESallComma-separated configured engine identifiers
ENGINES_FILEengines.yamlEngine configuration, with packaged fallback
BLOCKLIST_PATHSblocklists/csam.txtComma-separated plain-domain or MD5 blocklists
CONTENT_FILTERtrueDefault for all content tools
TERMS_FILEblocklists/terms.txtRequired term list, with packaged fallback
KEYWORD_FILTERfalseEnable additional keyword rules
FILTER_KEYWORDSemptyAdditional comma-separated literal terms
MAX_FETCH_BYTES5242880Limit on raw and decompressed response bytes
CACHE_TTL_S900Search TTL; zero disables both caches
FETCH_CACHE_TTL_S600Fetch TTL
CACHE_MAX_ENTRIES128Maximum entries per cache
CACHE_MAX_BYTES33554432Maximum serialized bytes per cache
ENGINE_RATE_LIMIT_S3Minimum interval per engine
JITTER_S2Maximum randomized fan-out delay
ENGINE_TIMEOUT_S25Per-engine deadline
SEARCH_TIMEOUT_S40Whole fan-out deadline
REQUEST_TIMEOUT_S40Total request deadline
LOG_QUERIESfalsetrue is rejected; no disk history

All eight adapters are enabled: ahmia, torch, haystak, onionland, tor66, excavator, deep_search, onion_search_engine. Addresses and request parameters live in YAML. Edit that file and rebuild the image to change container defaults; no host directories are mounted. Verify current addresses against each operator's published address before use. --verify-engines checks reachability through Tor. It cannot establish operator identity. See engine verification for the evidence and current limitations. The blocklist is a snapshot. There are no automatic downloads or update checks. See blocklist provenance for its source and refresh procedure. Bridges are configured in the Tor container through TOR_BRIDGES. obfs4 and Snowflake executables are included. Supply current bridge lines from a trusted source, then recreate the sidecar.

Privacy and limits

All HTTP requests use remote DNS through SOCKS, with credentials derived from a random process session and each destination. Tor must use IsolateSOCKSAuth. A SOCKS credential separates streams but does not guarantee a new physical circuit for every request. NEWNYM is requested at shutdown; Tor may rate limit that signal. The HTTP client stores no cookies and sends no Referer. It performs GET requests only. It does not execute JavaScript, submit forms, follow links automatically, render images, or decode media. Responses are streamed with byte limits and read and total deadlines. Redirect targets are validated before a request is made. HTML parsing runs in a separate Linux process with a 384 MiB address-space limit, 8 seconds of CPU, a 10-second deadline, and seccomp rules that deny network syscalls. Scripts, styles, comments, embedded objects, and hidden elements are removed. Untrusted text is wrapped with a fresh delimiter. These measures do not prove that a page contains no prompt injection or that a link is legitimate. Query history and caches stay in memory and are cleared on shutdown. No telemetry, query logging, disk cache, or runtime update checks are implemented. The MCP client and model runtime have their own storage and network behavior; see the privacy notice above. Blocklists and literal keywords do not detect all abusive content. Links are research leads; engine agreement is a ranking signal.

Development

uv sync --frozen

uv run ruff check . uv run pytest -q -m 'not integration' docker compose config --quiet uv build

The unit suite uses saved parser fixtures and a local SOCKS simulator. The leak test stops the proxy and asserts that connections target only the local proxy, with no destination DNS or direct HTTP connection. CI runs integration on a private local Tor network. The test publishes a temporary onion service containing only fixtures. It never queries public search engines or reads third-party onion pages.
uv run python tests/integration/run.py

An existing test Tor instance can be supplied with TEST_TOR_SOCKS and TEST_TOR_CONTROL. Integration requires a usable Tor circuit and can fail when the network is unavailable. See testing. Stable errors include TOR_UNAVAILABLE, INVALID_ONION, BLOCKED, TIMEOUT, ALL_ENGINES_FAILED, UNSUPPORTED_CONTENT, INVALID_QUERY, INVALID_ENGINE, INVALID_INPUT, CONFIG_ERROR, RESPONSE_TOO_LARGE, REDIRECT_LIMIT, PARSE_FAILED, and PARSE_TIMEOUT. Tool errors contain scrubbed code and message JSON. Partial searches include per-engine codes and return completed results.

License

MIT. See LICENSE.

ถาม PopNx