n24q02m/wet-mcp

Конфигурация и управление сервером. Действия: status|set|cache_clear|docs_reindex|warmup|setup_sync|setup_status|setup_skip|setup_reset|setup_complete. Используйте инструмент help с параметром tool_name='config' для полной документации.

Открой форму настройки реле для wet-mcp в браузере пользователя. Возвращает URL реле, информацию о том, был ли запущен браузер, и текущий статус.

Читает и возвращает полное содержимое страниц из URL или локальных файлов. Используйте, когда у вас есть конкретный URL и нужно его содержимое. Чтобы сначала найти URL, используйте инструмент `search`. Действия: - extract: получить чистый контент из URL. Пример: extract(action="extract", urls=["https://example.com/article"]) - batch: пакетное извлечение с ограничением по доменам (максимум 50 URL). Пример: extract(action="batch", urls=["https://a.com/1", "https://b.com/2"]) - crawl: глубокий обход по ссылкам от корневых URL. Пример: extract(action="crawl", urls=["https://docs.example.com"], depth=2) - map: обнаружение структуры URL сайта без извлечения контента. Пример: extract(action="map", urls=["https://example.com"]) - convert: преобразование локальных файлов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX) в Markdown. Пример: extract(action="convert", paths=["/home/user/report.pdf"]) - extract_structured: извлечение структурированных данных с помощью JSON Schema + LLM. Пример: extract(action="extract_structured", urls=["https://example.com/pricing"], schema={"type": "object", "properties": {"price": {"type": "string"}}}) - agent: многошаговая исследовательская оркестровка: поиск в интернете, извлечение лучших результатов, синтез ответа в Markdown с цитатами. Пример: extract(action="agent", query="последние изменения pydantic 2", max_urls=5) - interact: управление страницей с помощью кликов/заполнения/отправки через patchright. Пример: extract(action="interact", url="https://example.com/login", actions=[{"type": "fill", "selector": "#email", "value": "x@y.com"}, {"type": "submit", "selector": "form"}]) Ключевые параметры: - urls (обязателен для extract/batch/crawl/map/extract_structured): список URL - paths (обязателен для convert): список путей к локальным файлам - query (обязателен для agent): исследовательский вопрос для ответа - url (обязателен для interact): URL страницы для управления - actions (обязателен для interact): список операций {type, selector?, description?, value?} - max_urls (agent): по умолчанию 5, жёсткий лимит 20 - synthesis_model (agent): переопределение модели LLM для этапа синтеза - token_budget (agent): максимальный промпт…

Получает подробную документацию по любому инструменту. Вызывай, когда нужна полная справка по параметрам или примеры использования. Допустимые значения tool_name: search, extract, media, config. Краткая памятка — какой инструмент использовать: - Нужно НАЙТИ информацию? Используй `search` (возвращает список результатов со ссылками) - Нужно ПРОЧИТАТЬ страницу? Используй `extract` (возвращает полное содержимое страницы по URL) - Нужны медиафайлы? Используй `media` (поиск и загрузка изображений, видео, аудио) - Нужны настройки сервера? Используй `config` (статус, кеш, настройки, прогрев, настройка синхронизации)

Обнаруживайте и загружайте медиафайлы (изображения, видео, аудио) с веб-страниц. Действия: - list: Сканирует страницу и возвращает URL медиафайлов с метаданными. Пример: media(action="list", url="https://example.com/gallery", media_type="images") - download: Загружает медиафайлы в локальное хранилище. Пример: media(action="download", media_urls=["https://example.com/photo.jpg"]) Основные параметры: - url (обязательный для list): URL страницы для сканирования - media_urls (обязательный для download): Список URL медиафайлов для загрузки - media_type: Фильтр для list — "images", "videos", "audio", "files", "all" (по умолчанию: "all") - output_dir: Каталог для загрузки (по умолчанию: ~/.wet-mcp/downloads) - prompt: Зарезервирован — принимается для обратной совместимости, игнорируется Типичный сценарий: list (обнаружить) -> download (сохранить локально). Для анализа LLM (зрение/аудио/видео) передайте путь к загруженному файлу в действие understand инструмента imagine-mcp. Устаревшее media(action="analyze") было УДАЛЕНО в wet v2.0.0 (устарело с v1.x.y); вызов теперь возвращает стандартную ошибку неизвестного действия. Используйте `help` с tool_name="media" для полной документации.

Ищет информацию в сети, научных источниках или документации библиотек. Возвращает список результатов (заголовки, URL, сниппеты), НЕ полное содержимое страниц. Чтобы прочитать полное содержимое по URL, используйте инструмент `extract`. Действия: - search: Поиск в сети через SearXNG. Пример: search(action="search", query="python async patterns") - research: Научный поиск (Google Scholar, arXiv, PubMed). Пример: search(action="research", query="transformer attention mechanism") - docs: Поиск в документации библиотек с автоиндексированием. Пример: search(action="docs", query="how to create routes", library="fastapi") - docs_resolve: Преобразование свободного имени библиотеки в ранжированный список library_id. Пример: search(action="docs_resolve", query="react") - docs_query: Запрос к документации библиотеки с учётом версии, привязки к проекту и лимита токенов. Пример: search(action="docs_query", library="react", version="latest", topic="useState", query="how to set initial state") - docs_lock_project: Определение манифестов проекта (pyproject/package.json/go.mod/Cargo.toml) и фиксация набора библиотек для изоляции через Cabinets. Пример: search(action="docs_lock_project", project_path="/repo/my-app") - similar: Поиск страниц, похожих на указанный URL (передаётся как query). Пример: search(action="similar", query="https://example.com/article") Ключевые параметры: - query (обязателен для всех действий): поисковый запрос или URL (для similar) - library (обязателен для docs): имя библиотеки, например "react", "fastapi" - language: язык программирования для уточнения в документации, например "python", "java" - expand: включить расширение запроса LLM для более широкого охвата (по умолчанию false) - enrich: загружать содержимое страниц для более насыщенных сниппетов (по умолчанию false, увеличивает задержку) - max_results: количество результатов (по умолчанию 10) - time_range: фильтр по новизне — day, week, month, year - include_domains / exclude_domains: фильтры по доменам Используйте инструмент `help` с параметром tool_name="search" для полной документации по параметрам.