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

webEmbedding

โดย jongko54รุ่น 0.3.12i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.jongko54/web-embedding

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Clone any web page from a URL into a verified offline HTML copy, embed, or rebuild.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: เว็บและเบราว์เซอร์

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http web-embedding https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "url": "https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "web-embedding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "web-embedding": {
      "type": "http",
      "url": "https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "web-embedding": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "web-embedding",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub jongko54 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เว็บและเบราว์เซอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 80% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 876 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

webEmbedding ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.12) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Browser Use

โดย browser-use

ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 120,087MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Chrome DevTools MCP

โดย ChromeDevTools

ให้ AI ใช้เครื่องมือนักพัฒนาของ Chrome ตรวจหน้าเว็บ ดูว่าโหลดช้าตรงไหน และหาข้อผิดพลาด ทำโดยทีม Chrome DevTools

รันบนเครื่อง★ 54,821Apache-2.0อัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server Browser

โดย bytedance

MCP server for browser use access

รันบนเครื่อง★ 39,550Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

webEmbedding

webEmbedding clones any web page from its URL for AI coding agents. Give Claude Code, Codex, Cursor, or any MCP client a URL and it returns a verified clone: the original embed when the page allows it, otherwise a self-contained offline HTML snapshot (inlined CSS, shadow DOM, localized fonts and images) or a bounded rebuild, scored against desktop, tablet, and mobile screenshots of the live page.

Add it to your agent in one line:

claude mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding@latest mcp   # Claude Code

codex mcp add web-embedding -- npx -y web-embedding@latest mcp # Codex CLI

Then ask: *"Clone https://example.com into ./clone and tell me the fidelity score."* (Machine-readable summary for LLMs: llms.txt.)

webEmbedding is a source-first website cloning engine: it captures live pages with Playwright, replays network evidence from HAR artifacts, rebuilds only when direct reuse is blocked, and self-verifies the result.

It ships as a Skill + MCP server. Instead of asking a model to "clone this site" from a screenshot, it inspects the URL, chooses a reuse or rebuild route, captures DOM/runtime HTML/styles/assets/network traces, generates bounded frontend reconstruction artifacts, and checks the output with visual, DOM, computed-style, interaction, and responsive-breakpoint verification.

GitHub listing, social preview, and launch-copy recommendations are in docs/github-listing.md.

Current Status

The current pipeline is strongest for static and semi-static web pages:

  • company, brand, marketing, and documentation pages
  • public landing pages
  • iframe-blocked pages that need capture-based reconstruction
  • responsive page snapshots across desktop, tablet, and mobile

It is not a full backend or app-logic clone engine. Login-only screens, app-first or native-app-required services, captcha-heavy sites, maps, games, canvas/WebGL-heavy pages, real-time feeds, payments, booking flows, and private server behavior still need separate handling.

Operationally, the repo is now a production-candidate clone engine for URL-based capture and bounded reconstruction: jobs can be queued, network evidence can be replay-audited from HAR artifacts, authenticated dashboard runs can be driven from user-owned browser state, and local gates verify the route corpus, score checks, package contents, and CI wiring. The remaining hard boundary is server-side product behavior, not front-end evidence capture and reconstruction.

Measured Checkpoints

Local benchmark runs from this repo (scripts/check_clone_quality_bench.py, mobile + tablet breakpoints, 2026-10-28):

URLPathScoreWall time
https://developer.mozilla.org/en-US/runtime snapshotroot 99, visual 100, mobile 99, tablet 99~34 s
https://lit.dev/ (web components / shadow DOM)runtime snapshotroot 99, visual 100, mobile 98, tablet 98~40 s
https://www.mozilla.org/runtime snapshotroot 95, visual 100, mobile 95, tablet 95~43 s (was ~160 s)
https://www.python.orgruntime snapshotroot 98, visual 100, mobile 98, tablet 94~226 s (was ~1011 s, failed at 73)
https://www.example.comexact reuseready yes—

These are generated by the local self-verify pipeline, not manually assigned ratings. Earlier bounded-rebuild previews embedded the reference screenshot, which inflated their visual score; the runtime snapshot renders real DOM and CSS, and every row above was also checked by side-by-side screenshot review. Known gap: layouts that page scripts compute for viewports other than the captured one (for example masonry footers) can still drift at tablet width. The reproducible commands and score thresholds are tracked in docs/benchmark-evidence.json. Production readiness gates are tracked in docs/production-pipeline-gates.json.

Core Features

  • Source-first routing:
  • direct iframe or embed reuse when it is safe and frameable
  • original preview, export, remix, or source routes when available
  • bounded rebuild only when exact reuse is unavailable
  • Live browser capture:
  • DOM snapshot
  • runtime HTML
  • full-page screenshot
  • computed style summaries
  • CSS analysis
  • asset inventory
  • HAR-like network metadata
  • interaction states and replay traces
  • storage state export for session-aware flows
  • Blocked-site rebuild:
  • handles X-Frame-Options and CSP-blocked pages by rebuilding from captured evidence
  • generates reusable frontend reconstruction artifacts from captured page structure
  • preserves custom tags, shadow-root host structure, and semantic document structure where captured
  • Evidence limitation reporting:
  • separates directly captured artifacts from inferred or missing evidence in reproduction results and prompts
  • marks app-gated, auth-gated, and native-app-led surfaces as bounded evidence, with recommendations for user screenshots or authenticated session capture
  • Operational failure classification:
  • reports typed pipeline action codes such as network-replay-limited, auth-session-missing, public-app-gate, and canvas-visual-fallback
  • exposes HAR/network replay_readiness before treating captured network evidence as replay-grade
  • Production pipeline helpers:
  • filesystem-backed async clone job queue with durable JSON records, worker locks, retry scheduling, cancellation, and manifest annotation
  • deterministic HAR replay engine for standard HAR, near-HAR, and captured network/manifest.json artifacts
  • authenticated dashboard live corpus runner that accepts user-provided storage_state_path or user_data_dir outside the repo
  • Self-verification:
  • screenshot similarity
  • DOM snapshot similarity
  • computed-style similarity
  • hover/focus/click interaction state parity
  • interaction trace parity
  • desktop/mobile/tablet breakpoint reports
  • Responsive benchmark support:
  • primary desktop viewport: 1440x1200
  • tablet profile: 768x1024
  • mobile profile: 390x844
  • Repair loop:
  • bounded self-repair can run when the first scaffold misses the readiness threshold

Install

Requirements
  • Node.js 18 or newer
  • Python 3.9 or newer
  • Chrome or Chromium available locally for Playwright runtime capture

The package uses playwright-core; it does not download a browser by itself.

Installing this project adds the source-first-clone plugin bundle, the exact-clone-intake skill, and the MCP server that exposes the URL inspection, capture, rebuild, and verification tools.

Install From npm
npm install -g web-embedding

web-embedding install web-embedding doctor

Clone a public URL after installing:

web-embedding clone \

--url https://developer.mozilla.org/en-US/ \ --output-dir ./.tmp/mdn-clone \ --wait-seconds 2 \ --timeout-seconds 35 \ --breakpoints mobile tablet

If you already have an older local plugin installed, overwrite it with:

web-embedding install --force

web-embedding doctor

You can also run the installer without a global install:

npx web-embedding install
Use As An MCP Server

For MCP clients that can launch npm stdio servers:

{

"mcpServers": { "source-first-clone": { "command": "npx", "args": ["-y", "web-embedding@latest", "mcp"] } } }

For local smoke testing:

npx web-embedding@latest mcp

The MCP Registry identity is io.github.jongko54/web-embedding; server.json and package.json#mcpName are kept in sync for registry ownership verification.

Hosted Apps SDK Intake Endpoint

The public remote MCP intake endpoint for Apps SDK Developer Mode is:

https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/mcp

It exposes low-risk source-first routing tools such as URL inspection, embed candidate discovery, clone-mode classification, and embed snippet generation. Full browser capture, HAR replay, queues, bounded rebuilds, and one-pass clone execution remain local-first through the stdio MCP package.

Apps SDK review pages are hosted alongside the endpoint: https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/privacy.html, https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/terms.html, and https://webembedding-jongkos-mcp.vercel.app/submission.html.

Sandboxing And Approvals

webEmbedding has two different execution boundaries:

  • Hosted Apps SDK intake: read-only URL routing and classification only. It accepts absolute http and https URLs, does not run Playwright, does not read local files, does not use browser profiles or storage state, and does not persist capture artifacts.
  • Local stdio MCP and CLI: full capture, HAR replay, queues, rebuild scaffolds, and self-verify run on the user's machine under the user's local agent and filesystem permissions. Output is written only to caller-provided paths such as output_dir or queue_root.
  • Authenticated capture: session-aware runs require the caller to intentionally provide a storage_state_path or user_data_dir. webEmbedding does not collect credentials, perform login bypasses, or treat a public login shell as private app evidence.
  • Access-controlled surfaces: paywalls, captcha flows, private dashboards, payment/checkout/account/admin flows, and native-app-led screens should be blocked, marked needs_session, or sent to manual review unless the user has explicit authorization and supplies the needed evidence.

Local URL entrypoints reject non-HTTP schemes such as file:// so an agent cannot use clone/capture tools as a local file reader. Telemetry is disabled by default and, when enabled, excludes target URLs, local paths, captured HTML, screenshots, storage state, environment variables, API keys, and command output.

Agent Marketplaces

This repository includes marketplace metadata for the two local agent surfaces:

  • Codex: .agents/plugins/marketplace.json points to ./bundle/source-first-clone.
  • Claude Code: .claude-plugin/marketplace.json points to the same bundle and the bundle includes .claude-plugin/plugin.json.

Claude Code users can add the marketplace from GitHub with:

/plugin marketplace add jongko54/webEmbedding

/plugin install source-first-clone@webembedding

AI auto-selection expectations and golden prompts live in docs/ai-distribution.md and evals/ai-selection/webembedding-golden-prompts.json.

Install From Release
curl -fsSL https://github.com/jongko54/webEmbedding/releases/latest/download/install.sh | bash
Install From This Checkout
git clone https://github.com/jongko54/webEmbedding.git

cd webEmbedding npm install node ./bin/web-embedding.mjs install node ./bin/web-embedding.mjs doctor

Install Into A Temporary Home

Useful for testing without touching your real agent home:

python3 python/web_embedding/installer.py install --target-home ./.tmp/home

python3 python/web_embedding/installer.py doctor --target-home ./.tmp/home python3 python/web_embedding/installer.py uninstall --target-home ./.tmp/home

Opt-in Telemetry

Telemetry is disabled by default. On an interactive first install, web-embedding install asks once and defaults to No. Non-interactive installs such as CI and curl | bash do not prompt. If you opt in, web-embedding sends a small anonymous command-completion event to a JSON POST endpoint you control. It does not send target URLs, local paths, captured HTML, screenshots, storage state, environment variables, API keys, or command output.

Enable it during install:

web-embedding install --telemetry --telemetry-endpoint https://your-collector.example/events

Or manage it later:

web-embedding telemetry enable --endpoint https://your-collector.example/events

web-embeddin

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx