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

Wigolo

โดย KnockOutEZรุ่น 0.2.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.KnockOutEZ/wigolo

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first web intelligence MCP server for AI coding agents

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: YOUR_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "wigolo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "wigolo"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add wigolo --env YOUR_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y wigolo

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "wigolo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "wigolo"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "wigolo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "wigolo"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • YOUR_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    Your API key for the service

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub KnockOutEZ 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 18% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Wigolo ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: YOUR_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Zoo MCP

โดย KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Local-first web intelligence for AI agents — no keys, no cloud, no metered bill.

works with Claude Code · Cursor · Codex · Gemini CLI · OpenCode · VS Code · Windsurf · Zed · Antigravity

and beyond LangChain · CrewAI · LlamaIndex · Vercel AI SDK · n8n & self-hosted agents · any MCP client · plain REST

sponsored by

Quickstart · Tools · Why wigolo · Discord · Sponsors · Benchmark · Docs · Examples · Licensing · Feedback · FAQ

Join the community on [Discord](https://discord.gg/BkUUgz2bNF) — questions, help, and what's being built next.

New features and updates ship steadily. Follow @yourtowhid on X for all of it and new ways to use wigolo, and reach out there for collaborations or feedback · also on LinkedIn


wigolo gives an AI agent one surface for everything web-related: search, fetch, crawl, extract, cache, find-similar, research, and autonomous gather loops. It runs wherever your agent runs — as an MCP server next to your coding agent, as a REST/MCP endpoint on the box where your self-hosted agents live, or embedded through an SDK inside your own app. The core tools need no API keys, nothing it touches leaves ~/.wigolo/, and no bill grows with how much your agent thinks.

Quickstart

npx wigolo init                              # set up the local engine — any system

npx wigolo init --agents=claude-code,cursor # …or set up + wire your day-to-day agents in one command

Requires Node ≥ 20 and ~1.5 GB of free disk on macOS, Linux, or Windows. Bare init sets up the local engine: it downloads the browser engine and on-device models, runs a health check, and reports each component. Adding --agents wires the named agents in the same run, so a coding agent you use daily is ready in one command.

  • Supported agents — --agents takes any of claude-code · cursor · codex · gemini-cli · opencode · vscode · windsurf · zed · antigravity (comma-separated); wigolo writes the MCP config and, where supported, instructions for each.
  • Any other setup — any MCP client, agent framework, or self-hosted agent registers npx -y wigolo in its own MCP config. The installation guide has the exact config block for every client, plus Docker, Homebrew, and single-file-binary channels.
  • More on the way — the supported list keeps growing, and a PR to add your agent is welcome; see CONTRIBUTING.md.
  • Interactive setup — --interactive is a plain-text flow; --wizard is the full terminal TUI.
  • Defer downloads — --no-warmup waits until first use. A failed component download never fails setup; init reports what's not ready with the exact fix and still completes.

init is unattended by default, so it's safe in scripts and CI, and any setup problem surfaces right here in the per-component report, before your agent's first call. Search, fetch, crawl, extract, cache, and find-similar work with no API key. Check it's healthy anytime:

npx wigolo doctor

To remove everything cleanly, run npx wigolo config --uninstall --yes. You can also paste the installation guide into any AI assistant and let it do the setup; it's written to be self-contained.

Recommended — a free key for research & agent

Search, fetch, crawl, extract, cache, and find-similar are fully keyless. research, agent, and search format=answer use an LLM to write the synthesized, cited answer. Without one they hand back a raw brief and evidence for your agent to assemble. A free Gemini key turns that into a finished answer:

export WIGOLO_LLM_PROVIDER=gemini

export GEMINI_API_KEY= # grab one at aistudio.google.com/apikey — the free tier is plenty

Any provider works (anthropic · openai · groq), or stay fully local and keyless with WIGOLO_LLM_PROVIDER=ollama (or any OpenAI-compatible URL). Set it in your shell or your agent's MCP env block. Providers, models, and the keyless local-model ladder are in the configuration guide.

What your agent gets back

Every search result is evidence the agent can act on. It carries a verbatim excerpt pinned to its exact position in the source, a citation ID the agent can quote, and a score it can inspect (abridged real shape):

{

"results": [{ "title": "Logical replication - PostgreSQL docs", "url": "https://www.postgresql.org/docs/current/logical-replication.html", "excerpt": "Logical replication is a method of replicating data objects…", "citation_id": "src-1", "source_span": { "start": 1042, "end": 1305 }, // byte-exact provenance "evidence_score": { "final": 0.86, "semantic": 0.91, "lexical": 0.78, "engine_consensus": 3 } }], "citations": [{ "id": "src-1", "url": "…" }], "freshness_signal": { "published": "2026-05-12", "confidence": "high" } }

Weak results get flagged as junk by wigolo's own scorer. Failed engines are reported and stale cache is labeled, so the agent always knows what it's standing on. Full response contracts per tool are in the tools reference.

Tools

ToolWhat it does
🔎 searchMulti-engine web search (18 direct adapters) with rank fusion, ML reranking, and an explainable per-result score. Pass a query array for parallel breadth. Scope by domain and time range, match an exact phrase, or return image results.
📄 fetchLoad one URL through a tiered router that auto-escalates from plain HTTP to a headless browser engine on anti-bot challenges or SPA shells. Clean markdown + metadata + links. Handles PDFs, a single-heading section, authenticated sessions, and page actions (click / type / scroll / screenshot).
🕸️ crawlMulti-page crawl — BFS, DFS, sitemap, or map-only. Per-domain rate limits, robots.txt respect, boilerplate dedup.
🧩 extractStructured data from a page: tables, metadata, JSON-LD, brand identity, named schemas (Article / Recipe / Product / …), or any custom JSON Schema.
💾 cacheQuery everything already seen — keyword or hybrid semantic. Plus stats, clear, and change detection.
🧲 find_similarPages similar to a URL or a concept, via 3-way fusion of keyword + semantic + live web.
🧠 researchDecompose a question → fan out sub-queries → fetch sources → synthesize a cited report (or a structured brief the host LLM writes from).
🤖 agentAutonomous gather loop: plan → search → fetch → extract → synthesize, with a step log, time budget, and optional output schema.
🔁 diff + ⏱️ watchSee exactly what changed on a page since last visit; re-check on demand and deliver changes to a webhook.

Every tool also runs from the terminal (wigolo search "…" --json), from an interactive shell with NDJSON piping (wigolo shell), over REST, and through the SDKs — CLI reference. Per-tool guides with the full parameter set are in docs/tools.md; runnable examples are in examples/.

Why it's different

wigolo isn't a free stand-in for the paid tools — it's built to match them. It's a focused web layer for your agents: an MCP and REST surface they call directly, with the search and extraction quality the paid services charge for. What separates it:

  • Built for agents. One MCP call fans out many queries across many engines in parallel, which a serial host tool-loop can't replicate. Every result carries transparent per-result scoring, and output is budget-aware.
  • Honest output. Stale cache, failed fetches, degraded backends, and truncation are surfaced in the result. When a bot-protected page can't be read, you get a labeled blocked_by_challenge failure, not a challenge shell returned as content.
  • $0 per query, free to re-query. Default search talks to public engines through direct adapters; the reranker and embeddings run on-device. Every response is cached, so asking again is instant and costs nothing.
  • Private by default. Cache, embeddings, models, and config live under ~/.wigolo/. Nothing reaches a third party unless you explicitly opt into an LLM for synthesis.

Here's what one real result looks like, dissected. It includes the failed engine and the weak result, because those are part of the answer too:

Benchmark

All four tools converged on the same core answer, and only one of them handed back verbatim, byte-pinned evidence while doing it.

One cold query ran live inside a single Claude Fable 5 session, fanned out to four web tools on equal footing (built-in WebSearch, wigolo, Tavily, Exa), and was judged by the agent on the evidence alone. All four converged on the same answer and the same top source, so the parity is demonstrated on-screen. wigolo alone returned verbatim excerpts pinned to byte-offset source spans, an explainable score d

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx