wet-mcp

WET - Servidor MCP de Web Extended Toolkit

Renombrado (2026-09-13): el repositorio ahora es wet — primero CLI (comando wet). El paquete de PyPI sigue siendo wet (la política de PyPI bloquea el nuevo proyecto wet); el servidor MCP es una superficie secundaria: ejecuta wet sin subcomando.

mcp-name: io.github.n24q02m/wet

Renombrado: el repositorio, CLI y módulo de Python ahora son wet. La distribución de PyPI sigue siendo wet-mcp (instala pip install wet-mcp / uvx wet-mcp). El servidor MCP sigue disponible: ejecuta wet sin subcomando (solo = paso MCP); el alias de consola heredado wet-mcp sigue funcionando.

Servidor MCP de código abierto para agentes de IA: búsqueda web, extracción de contenido y documentación de bibliotecas.

Fase	Estado	Alcance
Fase 1	Enviado	Migración de ScrapingAgent de web-core, salida de fragmentos inteligentes, pulido de búsqueda, medios reducidos
Fase 2	Enviado	Búsqueda de documentación a nivel de Context7: índice de bibliotecas (Nivel 1 + Nivel 2), consultas conscientes de versión con límite de tokens, bloqueo de proyectos (Cabinets)
Fase 3	Enviado	extract.agent investigación multi-paso con síntesis citada, extract.interact clic/rellenar/enviar mediante patchright (persistencia de sesión opcional), migración docs_004_chunk_summaries, media.analyze eliminado (v2.0.0)

Versión actual: v3.x. media(action="analyze") se eliminó en la versión v2.0.0 BREAKING. Usa imagine-mcp's acción understand para análisis de visión/audio/video. Consulta docs/migration.md para la receta de actualización.

Proyectos hermanos de n24q02m (clic para expandir)

Proyecto	Eslogan	Etiqueta
agent-chat-plugin	Agentes de IA pares chatean en una carpeta compartida — sin relevo humano, sin orquestador, tra...	Herramientas
crg	Grafo de conocimiento para revisiones de código eficientes en tokens — búsqueda semántica y llam...	MCP
better-drive	Sincronización bidireccional de Google Drive con filtro .driveignore — motor rclone, bandeja de Windows	Herramientas
better-email-mcp	Correo IMAP/SMTP para agentes de IA — leer, enviar, organizar carpetas y gestionar archivos adj...	MCP
better-godot-mcp	Servidor MCP compuesto para Godot Engine — 17 herramientas compuestas para desarrollo de juegos asistido por IA...	MCP
better-notion-mcp	Notion primero en Markdown para agentes de IA — páginas, bases de datos, bloques y comentarios...	MCP
better-semantic-release	Bifurcación de python-semantic-release con guardas de seguridad de lanzamiento integradas (orp...)	Herramientas
better-telegram-mcp	Telegram para agentes de IA — mensajes, chats, medios y contactos en ambos bo...	MCP
better-workspace-mcp	Servidor MCP de Google Workspace (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch...)	MCP
claude-plugins	Mercado de plugins de Claude Code para los servidores MCP de n24q02m — instala búsqueda web...	Mercado
imagine-mcp	Comprensión y generación de imágenes y videos para agentes de IA — en Gemini, Op...	MCP
jules-task-archiver	Extensión de Chrome para operaciones masivas en tareas de Jules mediante la API batchexecute — a...	Herramientas
mcp-core	Base compartida para construir servidores MCP — transporte HTTP Streamable, OAut...	MCP
mnemo	Memoria persistente de IA con búsqueda híbrida y sincronización integrada. Abierto, gratuito, ilimit...	MCP
fastretrieval	Runtime de incrustación y reordenamiento multi-modelo mediante ONNX y GGUF	Biblioteca
skret	Secretos sin el servidor.	CLI
tacet	Una cascada neuro-simbólica auto-destilante que amortiza el costo de LLM en conocimiento...	Herramientas
web-core	Paquete de infraestructura web compartida para búsqueda, scraping, seguridad HTTP y st...	Biblioteca
wet	Servidor MCP de código abierto para agentes de IA: búsqueda web, extracción de contenido y lib...	MCP

Tabla de contenidos

• Características
• Estado
• Instalación rápida
• Uso de auto-alojamiento
• Configuración
• Documentación
• Herramientas
• CLI
• Comparación
• Seguridad
• Compilar desde el código fuente
• Desplegar en Cloudflare
• Smithery
• Modelo de confianza
• Licencia

Características

• Búsqueda web -- Metabúsqueda SearXNG integrada (Google, Bing, DuckDuckGo, Brave) con expansión de consultas, caché TTL (1 h general / 5 min sensible al tiempo), formato de citas estandarizado y límite de fragmentos de 200 tokens. Backends de búsqueda en la nube opcionales (Tavily, Brave, Exa, Kagi, OpenRouter, Firecrawl) como cadena de respaldo mediante SEARCH_BACKENDS
• Investigación académica -- Busca en Google Scholar, Semantic Scholar, arXiv, PubMed, CrossRef, BASE
• Documentación de bibliotecas -- Descubre e indexa automáticamente documentación con búsqueda híbrida FTS5, recuperación mejorada con HyDE y documentación específica por versión
• Extracción de contenido -- Cadena de escalada de 5 estrategias mediante n24q02m-web-core ScrapingAgent (basic_http -> tls_spoof -> backends de renderizado de BROWSER_BACKENDS (native / browserless / cf-browser-rendering) -> captcha opcional con clave), puente markitdown para respaldo HTML/MD de bajo nivel, salida estructurada de fragmentos inteligentes (texto limpio + markdown + JSON-LD + bloques de código + metadatos), procesamiento por lotes (hasta 50 URL), rastreo profundo, mapeo de sitios
• Conversión de archivos locales -- Convierte PDF, DOCX, XLSX, CSV, HTML, EPUB, PPTX a Markdown
• Medios -- Lista + descarga de archivos de imágenes / videos / audio. analyze se eliminó en v2.0.0 -- usa imagine-mcp.understand para inferencia de visión/audio
• Anti-bot -- Estrategias sigilosas evaden Cloudflare, Medium, LinkedIn, Twitter
• Configuración cero -- Incrustación de referencia local integrada + reordenamiento mediante fastretrieval, sin necesidad de claves API. Modelos en la nube opcionales configurados por tarea mediante las celdas [models.embed|rerank|chat|jev_score] en ~/.wet/config.toml (OpenRouter por defecto; una OPENROUTER_API_KEY sirve a cada celda)
• Sincronización -- Sincronización entre máquinas de documentos indexados mediante Google Drive (Código de dispositivo OAuth, sin redirección de navegador)

Instalación rápida

# Method 1 (default): plugin install via Claude Code
/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins
/plugin install wet@n24q02m-plugins

# Method 2 (CLI): direct uvx invocation
claude mcp add wet -- uvx wet-mcp

# Method 3 (source-built container for HTTP / multi-device / OAuth)
docker build --target http -t wet:local .
docker run -d --name wet-http -p 8084:8080 \
  -v wet-data:/data -e PUBLIC_URL=https://wet.example.com \
  wet:local

# Method 4 (remote): point a client at an HTTP deployment
claude mcp add --transport http wet https://<your-host>/mcp

Matriz de instalación (stdio salvo que se indique; consulta la página de Configuración para los pasos completos):

Cliente	Instalación
Claude Code (plugin)	/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins luego /plugin install wet@n24q02m-plugins
Claude Code (stdio)	claude mcp add wet -- uvx wet-mcp
Codex	registra el comando stdio uvx wet-mcp bajo mcp_servers en ~/.codex/config.toml
Gemini CLI	agrega el JSON mcpServers a continuación en ~/.gemini/settings.json
Cursor / Windsurf	agrega el JSON mcpServers a continuación mediante la configuración MCP del cliente (mcp.json)
Cualquier cliente (HTTP auto-alojado)	apunta el cliente a https://<your-host>/mcp (HTTP Streamable, protegido por OAuth)

La publicación pública de imágenes OCI está descontinuada. Las etiquetas históricas existentes del registro permanecen intactas; las nuevas implementaciones de contenedores compilan desde el código fuente o usan el registro gestionado por Cloudflare.

El endpoint HTTP habla HTTP Streamable y está protegido por OAuth — tu cliente recibe un aviso para autenticarse en el navegador en la primera conexión (sin necesidad de pegar una clave API). Pon uno en marcha mediante el Método 3 o la sección Desplegar en Cloudflare.

Las matrices de configuración completas viven en el sitio de documentación canónico mcp.n24q02m.com/servers/wet/setup/ y los fragmentos para pegar al agente en claude-plugins/plugins/wet/setup-with-agent.md (según la fuente única de verdad de Spec F).

Uso de auto-alojamiento

Dos formas compatibles de ejecutar el servidor HTTP siempre a la escucha. En ambas, el endpoint MCP es http://127.0.0.1:8000/mcp (HTTP Streamable) y la raíz de configuración es ~/.wet/ (config.toml, docs.db, subs/). Nunca ejecutes el servidor como un subproceso generado de un cliente — registra el endpoint en tu cliente en su lugar.

Desarrollo (uv, bucle local sin autenticación)

git clone https://github.com/n24q02m/wet && cd wet
uv run wet config init            # writes ~/.wet/config.toml (default: auth = "no-auth")
uv run wet                        # serves http://127.0.0.1:8000/mcp

no-auth rechaza enlaces que no sean de bucle local — el servidor es solo localhost hasta que cambies a autenticación por token.

Siempre activo (docker)

# 1. Mint a token and its scrypt hash (hull-core canonical; the hash command
#    never echoes the token itself)
openssl rand -hex 32                 # the token — give it to clients, keep it secret
uv run wet token hash <token>        # paste the output as token_hash

# 2. Instance config from the example
cp docker-config/config.example.toml docker-config/config.toml
#    edit [server] token_hash and the [models.*] cells (see below)

# 3. Data continuity (optional): carry an existing instance over by copying
#    docs.db and subs/ into the wet-home named volume BEFORE first start:
docker volume create wet-wet-home && \
  docker cp ~/.wet/docs.db wet-wet-home:/docs.db && \
  docker cp ~/.wet/subs wet-wet-home:/subs  # adjust: files land as root, chown 999:999

docker compose up -d --build

Compose publica 127.0.0.1:${WET_PORT:-8000} → contenedor 8000 (solo bucle local) y monta docker-config/config.toml de solo lectura en /home/appuser/.wet/config.toml. Los datos persistentes (docs.db, subs/) viven en el volumen nombrado wet-home; el directorio de descarga/caché en wet-data. Editar la configuración tiene efecto en docker compose restart.

Consumidores

# CLI (same token, JSON-RPC over HTTP not needed — use the installed CLI):
uvx wet-mcp --help                  # or `wet <tool>` for direct tool calls

# MCP client (Claude Code):
claude mcp add --transport http wet http://127.0.0.1:8000/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <token>"

# Raw probe:
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' http://127.0.0.1:8000/mcp \
  -X POST -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{}}'            # 401
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' http://127.0.0.1:8000/mcp \
  -X POST -H 'Authorization: Bearer <token>' -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0"}}}'  # 200

Configuración: modelos locales vs. en la nube

Las celdas [models.embed|rerank|chat|jev_score] en ~/.wet/config.toml son por tarea (cada una con su propio base_url + api_key + model, especificación OpenAI). El ejemplo incluye ejemplos de OpenRouter; cualquier endpoint compatible con OpenAI funciona — en la nube, o un servidor local como Ollama (base_url = "http://host.docker.internal:11434/v1" desde el contenedor). Las claves en el archivo son material solo de host; alternativamente deja api_key = "" e inyecta al inicio mediante HULL_EMBED_API_KEY / HULL_RERANK_API_KEY / HULL_CHAT_API_KEY / HULL_JEV_SCORE_API_KEY.

Configuración

wet funciona con configuración cero de fábrica: la búsqueda web usa un SearXNG local integrado, y la incrustación/reordenamiento recurren a los modelos ONNX locales incluidos mediante fastretrieval cuando no se establecen claves en la nube. Para resultados de mayor calidad, configura las celdas de proveedor por tarea en ~/.wet/config.toml. Los ajustes operativos son variables de entorno simples (sin prefijo de aplicación) — en el modo de auto-alojamiento HTTP se ingresan mediante el formulario de configuración del navegador en su lugar.

Celdas de proveedor -- [models.embed|rerank|chat|jev_score] cada una toma su propio base_url + api_key + model (especificación OpenAI). OpenRouter es el valor predeterminado preconfigurado para cada celda; cualquier endpoint compatible con OpenAI funciona. Las claves de celda pueden dejarse vacías en el archivo e inyectarse al inicio mediante HULL_EMBED_API_KEY / HULL_RERANK_API_KEY / HULL_CHAT_API_KEY / HULL_JEV_SCORE_API_KEY. Cuando una celda mantiene el valor predeterminado de OpenRouter base_url, OPENROUTER_API_KEY en el entorno la sirve como credencial de último recurso — una clave de OpenRouter puede impulsar cada tarea. Las celdas vacías de incrustación/reordenamiento recurren a los modelos ONNX locales; una celda de chat sin clave desactiva las funciones de LLM (por ejemplo, extract(action="agent")).

FASTRETRIEVAL_CACHE_PATH controla la caché de modelos locales.

Backends de búsqueda -- SEARCH_BACKENDS es una cadena de respaldo en tiempo de ejecución ordenada: searxng (predeterminado, local o externo mediante SEARXNG_URL), con clave tavily / brave / exa / kagi / openrouter, con clave opcional firecrawl, y sin credenciales duckduckgo / startpage. Los proveedores con clave usan TAVILY_API_KEY, BRAVE_API_KEY, EXA_API_KEY, KAGI_API_KEY o OPENROUTER_API_KEY (separados por comas para rotación). El backend openrouter ejecuta la consulta mediante una finalización de chat con la herramienta de servidor openrouter:web_search y mapea las anotaciones url_citation devueltas a la forma de resultado compartida; OPENROUTER_MODEL (predeterminado un modelo de nivel gratuito), OPENROUTER_BASE_URL y OPENROUTER_SEARCH_ENGINE anulan su comportamiento. Firecrawl intenta una solicitud sin clave cuando FIRECRAWL_API_KEY está ausente; el rechazo o un desafío de bot de DuckDuckGo/Startpage avanza la cadena. El reranking de resultados utiliza la celda de rerank configurada ([models.rerank] — en la nube a través de OpenRouter por defecto, o ONNX local cuando no hay clave); la misma cadena sirve para búsqueda web, investigación, búsqueda de páginas similares, búsqueda de agente y respaldos de descubrimiento/indexación de documentación. SearXNG conserva su filtro de categoría científica para investigación; otros proveedores usan sus propias capacidades de búsqueda. Los usuarios alojados configuran la cadena y las claves en su propio registro de relay. Un registro alojado vacío nunca hereda la clave de proveedor del operador ni la URL local de SearXNG; el stdio de un solo usuario aún usa env/configuración y preserva la ruta pública local.

Backends de renderizado de navegador — BROWSER_BACKENDS (CSV, cadena de escalamiento) elige la etapa de renderizado headless de extract: native (chromium en proceso, el predeterminado de cero configuración), browserless (servicio de renderizado autoalojado — configure BROWSERLESS_URL + BROWSERLESS_TOKEN) y cf-browser-rendering (Cloudflare Browser Rendering — configure CF_ACCOUNT_ID + CF_BROWSER_RENDERING_TOKEN). Una cadena vacía cae en native. Configure CAPSOLVER_API_KEY para agregar un nivel CAPTCHA opcional protegido por clave como último paso de escalamiento.

Política de robots — configure RESPECT_ROBOTS_TXT=true para aplicar robots.txt tanto en la cadena de estrategia extract como en las acciones crawl, sitemap y list_media respaldadas por Crawl4AI. El valor predeterminado es false para preservar el comportamiento de despliegue existente; configure esta política a nivel de proceso explícitamente cuando el operador requiera la aplicación de robots.

Nivel invisible + identidad sembrada (opt-in) — agregue invisible a BROWSER_BACKENDS para añadir un nivel de motor Firefox sigiloso como último paso de escalamiento (extra hull-core[invisible]: pip install "wet-mcp[invisible]"). Una identidad de navegador coherente abarca toda la cadena: siémbrela con WET_IDENTITY_SEED (o deje que wet la derive una vez y la persista bajo ~/.wet/subs/<sub>/identity.json) e instale el extra wet[identity]. Sin los extras, la cadena mantiene el comportamiento heredado (advertencia única). STEALTHFOX_BINARY apunta a una compilación de Firefox parcheada para omitir la descarga del motor; IDENTITY_PROFILE_DIR (predeterminado ~/.wet/subs/<sub>/profiles) mantiene perfiles de navegador persistentes por espacio de nombres.

Deshabilitar respaldos locales — opte por no usar los respaldos locales pesados en proceso por capacidad (por ejemplo, en un contenedor delgado que renderiza/busca/incrusta solo a través de backends en la nube): DISABLE_LOCAL_BROWSER, DISABLE_LOCAL_SEARCH, DISABLE_LOCAL_EMBED, DISABLE_LOCAL_RERANK.

Sincronización de documentación — SYNC_ENABLED (predeterminado true), GOOGLE_DRIVE_CLIENT_ID (requerido para sincronizar), SYNC_FOLDER (predeterminado wet), SYNC_INTERVAL (predeterminado 300s). La sincronización usa Google Drive a través del flujo OAuth Device Code (sin redirección de navegador). DOCS_DB_BACKEND=cf-d1 deshabilita la sincronización de archivos GDrive/S3, incluido el inicio automático, el asistente de relay y la configuración de device-code, incluso si quedan configuraciones de sincronización heredadas. Los despliegues SQLite que no son CF conservan la sincronización de GDrive; SYNC_S3_BUCKET selecciona S3 en su lugar, y SYNC_ENABLED=false deshabilita ambos.

Autoalojamiento HTTP — MCP_TRANSPORT=http, PUBLIC_URL=<your-domain>. El formulario de configuración está protegido por MCP_RELAY_PASSWORD; los despliegues multiusuario requieren CREDENTIAL_SECRET (clave de vault por usuario), MCP_JWT_SIGNING_SECRET (clave JWT OAuth rotable) y MCP_DCR_SERVER_SECRET.

Ejemplo de configuración stdio (una clave OpenRouter alimenta cada celda de proveedor):

{
  "mcpServers": {
    "wet": {
      "command": "uvx",
      "args": ["wet-mcp"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-xxx"
      }
    }
  }
}

Para usar un endpoint o modelo diferente por tarea, edite las celdas [models.*] en ~/.wet/config.toml, o inyecte HULL_EMBED_API_KEY / HULL_RERANK_API_KEY / HULL_CHAT_API_KEY / HULL_JEV_SCORE_API_KEY al inicio en lugar de almacenar claves en el archivo.

Estado

Arquitectura estable con dos transportes: stdio (predeterminado, local) y HTTP (autoalojado, protegido por OAuth). Sin capa de puente daemon y sin auto-generación desde stdio. La acción media.analyze se eliminó en la versión v2.0.0 BREAKING — consulte docs/migration.md para la receta de actualización. Línea de versión actual: v3.x.

Documentación

Documentación completa en mcp.n24q02m.com/servers/wet/setup/:

• Configuración — métodos de instalación para Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, mcp.json
• Resumen de modos — stdio / relay local / relay remoto / OAuth remoto
• Configuración multiusuario — modelo de credenciales por JWT-sub

Referencias en el repositorio (fuente única de verdad de Spec F: la documentación de configuración vive en claude-plugins/plugins/wet/):

• docs/ARCHITECTURE.md — integración de ScrapingAgent de web-core, cadena de estrategia, diseño de almacenamiento, despacho de proveedores LLM
• docs/BENCHMARKS.md — cobertura de línea base v1.x / marcadores de latencia + métricas de fixtures de nivel 1

Instalar con agente de IA — pegue esto a su agente de codificación de IA:

Instale el servidor MCP wet siguiendo los pasos en https://raw.githubusercontent.com/n24q02m/claude-plugins/main/plugins/wet/setup-with-agent.md

Herramientas

6 herramientas MCP (3 de dominio + config + help + config__open_relay). La herramienta heredada setup se fusionó en el despacho de acciones config.

Herramienta	Descripción
search	Web (metabúsqueda SearXNG), noticias, imágenes, investigación académica (Scholar / arXiv / PubMed / CrossRef / Semantic Scholar / BASE), documentación de biblioteca (HyDE + FTS5), encontrar páginas similares. Incluye docs_resolve (nombre de biblioteca -> id clasificado), docs_query (consciente de versión + tema + límite de 5000 tokens), docs_lock_project (fijación de proyecto Cabinets mediante detección de manifiesto pyproject / package.json / go.mod / Cargo.toml).
extract	URL -> diccionario de fragmentos inteligentes (clean_text + markdown + structured_data + code_blocks + metadata) a través de la cadena de 5 estrategias de web-core. Procesamiento por lotes (hasta 50 URLs), rastreo profundo, mapeo de sitios, conversión de archivos locales (PDF/DOCX/XLSX/PPTX/EPUB), extracción estructurada (JSON Schema)
media	list (descubrir URLs desde páginas de galería), download (seguro contra SSRF). analyze se eliminó en v2.0.0 — use imagine-mcp.understand en su lugar
config	status, set, cache_clear, docs_reindex, warmup, setup_sync, setup_status, setup_skip, setup_reset, setup_complete
help	Documentación por herramienta: search, extract, media, config
config__open_relay	Re-disparar el flujo de configuración de relay de cero configuración (imprime una URL de relay nueva para el formulario del navegador). Registrado a través de mcp-core's register_open_relay_tool para que un LLM pueda reiniciar la configuración sin reinicio manual.

Límite de medios: Para comprensión de visión / audio (subtitulado de imágenes, OCR, transcripción de audio, resumen de video), use imagine-mcp. media.analyze se eliminó en wet v2.0.0 — use imagine-mcp.understand en su lugar.

CLI

El paquete instala dos scripts de consola: wet (principal) y wet-mcp (alias heredado conservado para que las configuraciones existentes de uvx wet-mcp sigan funcionando). Una invocación simple (o cualquier bandera con guion inicial) inicia el servidor; un argumento posicional inicial se despacha como subcomando.

uvx --from wet-mcp wet warmup   # try a subcommand without a persistent install

wet                             # start the server over stdio (default transport)
wet --http                      # start the server over Streamable HTTP (self-host mode)

wet auth google                 # authorize the Google credential provider for Drive sync
wet logout                      # clear the local Google Drive sync token
wet warmup                      # pre-download local models + run auto-setup (SearXNG, browser) to avoid first-run delays
wet docs reindex <library>      # drop the cached docs index for <library>; the next docs search re-indexes it

auth google acepta un cliente OAuth opcional traído por el usuario a través de --client-id y --client-secret (solo máquina local / un solo usuario; el token se escribe en el almacén local). Cada subcomando imprime un resultado JSON y sale.

Capacidad	wet	Brave Search	Tavily	Firecrawl	Context7
Búsqueda web	Sí (agregación SearXNG)	Sí	Sí	No	No
Extraer URL	Sí (cadena de 5 estrategias)	No	Sí (básico)	Sí	No
Lista / descarga de medios	Sí	No	No	No	No
Búsqueda de documentación de biblioteca	Sí (Nivel 1 curado + Nivel 2 bajo demanda, consciente de versión, Cabinets)	No	No	No	Sí
Investigación académica	Sí (6 proveedores)	No	No	No	No
Autoalojable	Sí	No	No	No	Sí
Nivel gratuito	Sí (código abierto)	Limitado	Limitado	Limitado	Sí

Seguridad

• Prevención de SSRF — validación de URL en objetivos de rastreo
• Respaldos elegantes — Nube → Incrustación local, rastreo de múltiples niveles
• Sanitización de errores — Sin credenciales en mensajes de error
• Aislamiento de conversión de archivos — Restricción opcional de CONVERT_ALLOWED_DIRS

Compilar desde el Código Fuente

git clone https://github.com/n24q02m/wet.git
cd wet
uv sync
uv run wet

Desplegar en Cloudflare

Ejecute su propia instancia wet de un solo usuario sin servidor en Cloudflare (Containers + D1 + Vectorize + KV).

Requisitos previos: una cuenta de Cloudflare en el plan Workers Paid — requerido para Containers, D1 y Vectorize (el nivel gratuito de Cloudflare no los incluye) — y el CLI wrangler.

1. git clone https://github.com/n24q02m/wet && cd wet
2. wrangler login
3. Aprovisione recursos y aplique el esquema D1:

   wrangler d1 create wet-docs
   wrangler d1 execute wet-docs --file migrations/0001_init_wet.sql --remote
   wrangler d1 execute wet-docs --file migrations/0002_project_context.sql --remote
   wrangler d1 execute wet-docs --file migrations/0003_version_index_state.sql --remote
   wrangler vectorize create wet-docs-vectors --dimensions 768 --metric cosine
   wrangler kv namespace create wet-kv
   

   Pegue los IDs devueltos en wrangler.jsonc.
4. Compile la imagen HTTP delgada desde este checkout y empújela directamente al registro administrado de Cloudflare (CF Containers no puede extraer de registros externos):

   docker build --target http --build-arg SLIM=1 -t wet:beta .
   wrangler containers push wet:beta   # prints registry.cloudflare.com/<ACCOUNT_ID>/wet:beta
   

5. Configure los secretos de autenticación/almacenamiento del operador y Browser Run:

   wrangler secret put CREDENTIAL_SECRET
   wrangler secret put MCP_JWT_SIGNING_SECRET
   wrangler secret put MCP_RELAY_PASSWORD
   wrangler secret put MCP_DCR_SERVER_SECRET
   wrangler secret put CF_BROWSER_RENDERING_TOKEN
   

6. wrangler deploy y complete la configuración en el formulario de relay del navegador en su dominio de Worker.

El almacenamiento se asigna a Cloudflare a través de MCP_STORAGE_BACKEND=cf-kv (credenciales/tokens, cifrados), DOCS_DB_BACKEND=cf-d1 (documentos + texto completo BM25) y Vectorize (incrustaciones). El renderizador headless predeterminado es BROWSER_BACKENDS=cf-browser-rendering. Los respaldos ONNX locales están deshabilitados en la imagen delgada; configure la búsqueda y la recuperación en la nube a través del registro de relay de cada sujeto autenticado. Las cadenas de búsqueda/modelo a nivel de Worker y las claves de proveedor no se reenvían al contenedor.

Las celdas [models.*] por tarea (en config.toml) configuran embed/rerank/chat en la nube: apunte el base_url de cada celda a cualquier endpoint compatible con OpenAI — OpenRouter es el predeterminado — y proporcione la clave a través del api_key de la celda o el env HULL_<TASK>_API_KEY correspondiente. Un OPENROUTER_API_KEY sirve a cada celda que mantiene el predeterminado OpenRouter base_url. Almacene credenciales de proveedores de búsqueda con clave (como TAVILY_API_KEY) en el mismo registro de sujeto. Aprovisione Vectorize y EMBEDDING_DIMS para una dimensión compatible con el modelo de incrustación seleccionado.

Despliegue (instancia mantenida)

Cada versión etiquetada se despliega automáticamente (solo mientras la compuerta CF_DEPLOY_ENABLED esté activada — consulte la nota de pausa a continuación): el trabajo de CD deploy-cf verifica la etiqueta publicada, compila la imagen http-slim, la empuja al registro administrado por Cloudflare como :<release-tag> inmutable, despliega el Worker y se bloquea en una verificación de salud canary — una versión está activa exactamente en su propia versión. Un despacho beta redespliega la beta; un despacho estable está controlado por el mantenedor. El wrangler deploy manual contra la instancia mantenida no está permitido: rompería la correspondencia etiqueta de versión ↔ imagen activa. El autoalojamiento en su propia cuenta de Cloudflare (el botón anterior) no se ve afectado.

Pausado 2026-09-13: el token de despliegue de CF se eliminó de la cuenta como fuera de manifiesto (violación de proceso), por lo que deploy-cf ahora no hace nada detrás de la variable de repositorio CF_DEPLOY_ENABLED. La instancia mantenida permanece congelada en su última versión desplegada hasta que se restablezca un token a través del proceso documentado y la variable se establezca en true.

Smithery

wet incluye un smithery.yaml para que pueda instalarse y ejecutarse a través de Smithery. El manifiesto declara un comando de inicio stdio (uvx --python 3.13 wet-mcp) con un esquema de configuración vacío — no se requiere configuración para iniciar, y los proveedores y credenciales se configuran en tiempo de ejecución a través del flujo de configuración del propio servidor (consulte Configuración).

Modelo de Confianza

Este plugin implementa TC-Local (vinculado a la máquina, principal de confianza único). Consulte modelo de confianza de mcp-core para la clasificación completa.

Modo	Almacenamiento	Cifrado	¿Quién puede leer sus datos?
stdio (predeterminado)	~/.wet/config.json	AES-GCM, clave vinculada a la máquina	Solo su usuario de SO (permiso de archivo 0600)
HTTP autoalojado	Igual que stdio	Igual	Solo usted (admin = usuario)

Licencia

Apache-2.0 — Consulte LICENSE.