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

Websearch

โดย SK-DEV-AIรุ่น 1.10.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SK-DEV-AI/websearch

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Multi-engine web search, fetch, browser control. 11 tools, keyless lanes.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เว็บและเบราว์เซอร์
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GROQ_API_KEYS, TAVILY_KEYS, NV_KEY, SE_KEY, S2_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "websearch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skdev-websearch-mcp"
      ],
      "env": {
        "GROQ_API_KEYS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TAVILY_KEYS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NV_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "S2_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add websearch --env GROQ_API_KEYS='ใส่ค่าของคุณ' --env TAVILY_KEYS='ใส่ค่าของคุณ' --env NV_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env SE_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env S2_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx skdev-websearch-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "websearch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skdev-websearch-mcp"
      ],
      "env": {
        "GROQ_API_KEYS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TAVILY_KEYS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NV_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "S2_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "websearch": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skdev-websearch-mcp"
      ],
      "env": {
        "GROQ_API_KEYS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TAVILY_KEYS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NV_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "S2_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • GROQ_API_KEYS ความลับ env
    Optional. Groq keys for synthesis and query rewriting.
  • TAVILY_KEYS ความลับ env
    Optional. Tavily search lane.
  • NV_KEY ความลับ env
    Optional. NVIDIA embeddings for ranking.
  • SE_KEY ความลับ env
    Optional. Stack Exchange key (10k/day instead of 300).
  • S2_KEY ความลับ env
    Optional. Semantic Scholar key (1 RPS).

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 SK-DEV-AI 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 เว็บและเบราว์เซอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 875 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 73% ของอีก 875 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 875 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Websearch ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GROQ_API_KEYS, TAVILY_KEYS, NV_KEY, SE_KEY, S2_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.10.0) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

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

websearch MCP Server

mcp-name: io.github.SK-DEV-AI/websearch

Companion agent skills: SK-DEV-AI/skills · npx skills add SK-DEV-AI/skills

Multi-engine web search + fetch MCP server. Parallel fan-out across DuckDuckGo, Bing Web/News RSS, Tavily, Wikipedia, arXiv, Google News RSS, Brave (last resort — rate-limited from some networks), Google AI Mode, and intent-gated vertical lanes (MDN, Stack Exchange, GitHub, HN, Semantic Scholar, OSV vuln, grep.app/Sourcegraph code, GDELT news) — with consensus-merge dedup, a local cross-encoder reranker, and Groq synthesis with grounding checks.

Tools (20)

  • doctor — Run this first. Reports which lanes are usable right now and the exact command to enable the rest. Distinguishes "broken" from "needs optional setup". Never prints key values.
  • search — Open research questions. depth defaults to 3 when a model lane is configured (more independent sources; measured) and 1 otherwise. Depth also sets how many pages are fetched: max(5, depth*2), ceiling 8. synthesize returns a short, cited answer that never invents: it says which source backs each claim, surfaces disagreement instead of averaging it, and marks itself truncated when it ran out of budget.
  • fetch — URL to markdown/text. Direct fetch with auto-fallback to a Chromium CDP browser for blocked/JS pages. PDF/EPUB/DOCX supported. Paginated (offset). Optional distill (see below). For structured JSON use extract.
  • fetch_many — Fetch several URLs in one call. Dedups, caps concurrency, honours robots.txt, shares the cache, returns per-URL success/status/content plus counts. Use when you have 2+ URLs; use fetch for one.
  • crawl — Breadth-first site crawl with hard caps (per-page cap, depth cap, robots.txt, dedup, concurrency). Returns each page plus a stop_reason so you know whether the site was exhausted or a cap stopped it. Use for "read this whole docs site".
  • extract_links — Every link on a page with anchor text, title and rel. Resolves relative hrefs, drops javascript:/mailto:, dedups. Use before crawl or to find a "next" button.
  • extract_table — HTML tables to json, csv or markdown, by selector and index. Reports tables_found so you can pick one.
  • download — Save a URL to disk; returns the local path, byte count, sha256 and content type. Writes only inside dest_dir and refuses path traversal. Marks truncated if the byte cap stopped the transfer.
  • diff_page — Has this page changed since it was cached? Returns changed/old_hash/new_hash plus added and removed lines. First call for a URL returns had_previous: false.
  • screenshot — ARIA accessibility snapshot (LLM-readable page text and interactive structure).
  • browser_action — Drive a real browser page (navigate, click, type, press a key, evaluate JS, read HTML/text, ARIA tree, screenshot). Use when a page needs interaction; for plain reading use fetch. Pass session_id to reuse a persistent tab.
  • browser_session — Create, list, inspect or close a persistent browser tab. Without one, every browser_action call gets a fresh tab and closes it, so logins and cookies cannot survive. See below.
  • form_fill_submit — Fill many fields, submit, and read the result in one call. Verifies each element exists, reads back each typed value, and refuses to submit if a value did not stick. Reports effect (navigated / content_changed / none) so a submit that silently did nothing is visible rather than assumed.
  • paginate — Click a "next" control, collecting a value per page, up to a cap. Stops honestly when the control is missing or has no effect, and reports stop_reason.
  • wikipedia — Full Wikipedia API client: articles, summaries, categories, links, pageviews, revisions, backlinks, geosearch, recent changes, random pages.
  • arxiv — arXiv paper search with boolean/phrase/wildcard query syntax (single-source; multi-source paper search lives in codesearch papers).
  • extract — Structured JSON from a page via CSS (fast, free), LLM, or regex strategies. Repeat calls cached.
  • pdf_extract — PDF to markdown/json/html. PyMuPDF fast path for text-layer PDFs, Docling+OCR fallback for scanned PDFs.
  • map_site — Survey a site's pages via sitemap XML (primary) + HTML link fallback, before fetching individually.
  • ping — Connectivity check for the internet and key search endpoints. Use before expensive calls when uncertain.

What replaced the throwaway scripts

Every one of these exists because an agent otherwise writes a one-off script:

The taskThe tool
Fetch 20 URLsfetch_many
Read a whole docs sitecrawl
Get every link on a pageextract_links
Pull a pricing table into CSVextract_table
Save a PDF and get its pathdownload
"Did this page change?"diff_page
Log in, then act across several callsbrowser_session + browser_action(session_id=...)
Fill and submit a formform_fill_submit
Walk "next" through pagespaginate

Persistent browser sessions

browser_action opens one fresh tab per call and closes it afterwards. That is right for a single read, but it makes any interactive workflow impossible: no login, no cookies, no scroll position, no multi-step flow across calls.

A session is a named, long-lived tab:

browser_session(action="create", label="login", url="https://site.example/login")

-> {"session_id": "login-1a2b3c4d", ...}

browser_action(action="type", selector="#email", text="me@example.com", session_id="login-1a2b3c4d") browser_action(action="click", selector="#submit", session_id="login-1a2b3c4d") browser_action(action="text", session_id="login-1a2b3c4d") # same tab, still logged in browser_session(action="close", session_id="login-1a2b3c4d")

Sessions are opt-in: without session_id, behaviour is exactly as before. They are capped at 8 with least-recently-used eviction, tabs are always closed (including on eviction), and metadata is mirrored to ~/.cache/websearch/sessions.json so list can explain what survived a restart. Sessions need a browser, so they are local-only.

In-tool distillation (optional, off by default)

A fetched page can be 50k characters. The calling model pays for all of it even when it needed one fact. fetch(distill=true) runs a small model inside the tool first and returns a compressed result:

fetch(url="https://example.com/long-report", distill=True,

distill_question="What are the pricing tiers?")

The result never pretends to be the page:

FieldMeaning
distill.distilledwhether a summary was produced
distill.raw_charssize of the original text
distill.groundedwhether every number and quoted span was found in the source
distill.grounding.numbers_unverifiedfigures in the summary that do not appear in the source
distill.grounding.quotes_unverifiedquoted spans that are not verbatim
distill.how_to_get_rawhow to get the untouched text: distill=false

Below the size threshold (default 4000 chars) distillation is skipped and the raw text is returned, because a summary would cost more than it saves. On any failure the raw text is returned with distill_skipped explaining why - a broken summary is never returned in place of the page.

VariableDefaultMeaning
DISTILL_BASE_URLhttp://127.0.0.1:11435/v1any OpenAI-compatible endpoint
DISTILL_MODELreflection/beam:freemodel id
DISTILL_API_KEYnonebearer token; without it the lane stays off
DISTILL_RETRIES3attempts per call (1-10)
DISTILL_MAX_TOKENS3000initial completion budget
DISTILL_MAX_TOKENS_CEILING12000ceiling when escalating after empty content
DISTILL_TIMEOUT90seconds per request
DISTILL_THRESHOLD_CHARS4000below this, skip distillation

The synthesis prompt (the answer you actually read)

search does not just rank results; it writes the answer. That answer is generated from the retrieved text alone, under rules that exist to stop the three failure modes of a search summary:

FailureWhat the prompt does
InventionNothing from the model's own knowledge. A claim with no citable source is deleted, not softened. If the results do not answer the question, saying so is the correct answer.
BiasRank is not evidence. The prompt says so explicitly, caps how many sources can come from one domain, requires disagreement between sources to be reported rather than averaged into a number that appears in no source, corrects false premises in the question, and labels vendor claims as vendor claims.
InjectionResults are wrapped in and declared untrusted data. A page that says "ignore previous instructions" is data, not instruction; the model must exclude it and say it did.

Concision is structural, not a wish: a sentence ceiling, an answer-first rule, and a named ban on filler phrasing ("it is important to note", "overall", ...).

Everything is verifiable rather than claimed:

  • the result carries prompt_version, so a quality change can be tied to a revision instead of guessed at
  • temperature is 0, so the same sources give the same text
  • finish_reason and truncated are returned; a half sentence is labelled instead of looking like a complete thought
  • diversity reports the source mix and whether the per-domain cap had to relax
  • as_of reports the newest publication date among the sources, and undated sources are labelled "Published: not stated", so freshness is never implied
  • duplicates_removed counts syndicated copies collapsed before synthesis, and figures_unverified lists numbers the answer contains that appear in no cited source (deterministic, no model call)
  • unusable_sources names the results that could not become evidence - a 404, an error page, or a page with under 400 chars of text - with the reason, and unreadable_sources counts the ones with no text at all
  • multi-hop: when the first answer admits a weakness (single source, a claim it could not tie to a source, or a stated gap), one extra round runs on the subquery that targets the gap. The response records follow_ups and marks synthesis.round = 2. Bounded: once per call, only under a 75s budget, and follow_up=false disables it
  • a second model pass (grounded) re-reads the answer against the exact text the first pass saw and flags sentences no cited source supports. It is marked advisory because it is another model's opinion, not a proof
Tool annotations

All 20 tools carry MCP annotations (readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint) so a client can tell a read from an action: search and fetch are read-only, download writes a local file without being destructive, browser_session changes local browser state only, and browser_action / form_fill_submit are marked destructive because a click or a form submit can have an effect that cannot be undone from here.

When a call takes too long (deadline, admission, partials)

MCP clients cut a tool call at their own timeout (jcode: 300 s) and report a bare Request timeout after 300s with no payload. Measured over one day on a single busy server: 314 calls, median 2.7 s, p90 123 s, max 225 s, and 33 hard client timeouts — the tail is the problem, not the median. So the server bounds its own work instead of hoping the client waits:

EnvDefaultMeaning
WEBSEARCH_TOOL_DEADLINE240Seconds one tool call may run. Keep it under the client timeout. 0 disables the bound
WEBSEARCH_MAX_CONCURRENT8Simultaneous tool calls. Extra callers wait, then get busy. 0 = unlimited

| WEBSEARCH_QUEUE_WAIT | 20 | Seconds a call may wait for a free slot before being answere

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx