Shelpuk & Company
    Open Source
    MCP Server

    Kindly Web Search

    Websuche und robuste Inhaltsextraktion für KI-Coding-Tools. Der einzige MCP-Server für Websuche, der vollständige Seiteninhalte liefert – nicht nur Snippets. Entwickelt für Claude Code, Codex, Cursor und andere KI-Coding-Assistenten.

    Auf GitHub ansehen

    "Fantastisches Setup. Hat die Generierungsqualität meines Claude Code um 15–20 % für die kommerziellen Projekte unseres Unternehmens verbessert."

    Ostap Dribniuk
    Ostap DribniukSenior Software Engineer bei Relevant Software

    Teil unserer KI-Coding-Suite

    TDD für KI-Agenten orchestriert unser komplettes Open-Source-Toolkit. Es ruft Kindly auf, um Annahmen zu verifizieren, und Lad, um Designs und Code zu prüfen — damit alle drei Tools nahtlos zusammenarbeiten.

    Kindly Web SearchLad Code ReviewTDD Skill

    Was Kindly anders macht

    Vollständiger Konversationsabruf

    Liefert den kompletten Thread: Fragen, Antworten, Kommentare, Reaktionen und Metadaten in einem einzigen Aufruf.

    Direkte API-Integration

    Integriert mit StackExchange, GitHub Issues, arXiv und Wikipedia — präsentiert Inhalte in LLM-optimierten Formaten.

    Echtzeit-Parsing

    Parst jede Webseite in Echtzeit mit einem Headless-Browser für aktuelle Themen, die gestern gepostet wurden.

    LLM-bereiter Inhalt

    Übergibt alle nützlichen Inhalte sofort — kein zweiter Scraping-Aufruf nötig. Saubere Markdown-Ausgabe.

    MCP-Tools

    web_search(query, num_results=3)

    Top-Ergebnisse mit Titel, Link, Snippet und page_content (Markdown, Best-Effort).

    get_content(url)

    Vollständiger page_content (Markdown, Best-Effort) für jede URL.

    Ein MCP-Server für alles

    Kindly eliminiert den Bedarf an mehreren fragmentierten Tools:

    Generische Web-Suche-MCP-Server
    StackOverflow-MCP-Server
    Web-Scraping-MCP-Server (Playwright, Puppeteer)
    Reduziert Abhängigkeit von GitHub-MCP-Servern

    Eine Suite, drei Tools

    TDD für KI-Agenten ist der Orchestrator, der unsere Open-Source-KI-Coding-Tools zu einem vollständigen Entwicklungsworkflow verbindet. Jedes Tool hat eine spezifische Rolle.

    Kindly Web Search

    Verifiziert API-Dokumentation, findet Lösungen, ruft vollständigen technischen Kontext in einem einzigen Aufruf ab.

    Lad Code Review

    Bietet ein frisches Paar KI-Augen — erkennt kohärenzgetriebene Fehler, die der Coding-Agent übersieht.

    TDD Skill (Orchestrator)

    Setzt den Workflow durch, schreibt Anforderungen, koordiniert Recherche- und Review-Schritte.

    Unterstützte KI-Coding-Assistenten

    Codex (OpenAI)
    Claude Code
    Gemini CLI
    Cursor
    Claude Desktop
    GitHub Copilot (VS Code)
    Antigravity (Google IDE)

    Bereit, Ihren KI-Coding-Assistenten aufzuladen?

    Stellen Sie Kindly in Ihrer Private Cloud bereit oder stellen Sie die Entwickler ein, die es gebaut haben.

    Auf GitHub markieren

    Häufig gestellte Fragen

    Antworten auf häufige Fragen zu diesem Thema.

    Wie hilft Kindly Web Search AI-Coding-Agents dabei, verlässlichen Web-Kontext zu finden?

    Open-Source-MCP-Server für datenschutzfreundliche Websuche. Integrieren Sie Echtzeit-Webergebnisse in Ihre KI-Agenten und LLM-Workflows. Shelpuk AI Technology Consulting entwickelt dieses Projekt, um Web-Kontext für AI-Agenten planbar und produktionsfähig bereitzustellen.

    Wie verbessert die Kindly-MCP-Architektur die Zuverlässigkeit gegenüber ad-hoc Scraping-Workflows?

    Der Server standardisiert Web-Discovery und Seitenextraktion über klare MCP-Tools und reduziert damit fragile Einzelskripte sowie inkonsistente Datenerfassung. Shelpuk AI Technology Consulting nutzt Delivery-Erfahrung aus Kundenprojekten, um Stabilität und Wartbarkeit von Search-Workflows zu erhöhen.

    Wie sollten Teams dieses Projekt in Private-Cloud- oder Enterprise-Umgebungen ausrollen?

    Ein sinnvoller Rollout umfasst kontrollierte Credentials, umgebungsbasierte Konfiguration, Observability und Integrationstests im jeweiligen MCP-Client-Stack. Shelpuk AI Technology Consulting hilft Teams beim sicheren Aufbau und Betrieb von MCP-Infrastruktur in Enterprise- und Private-Cloud-Setups.

    Wie sieht das kommerzielle Modell aus, wenn Organisationen produktiven Support für Kindly brauchen?

    Für das Kernprojekt fallen keine Lizenzkosten an; Enterprise-Kosten entstehen meist durch Integrationsengineering, Hardening und laufenden Betriebssupport. Shelpuk AI Technology Consulting bietet Beratung, Implementierung und Enablement für Organisationen, die diesen Stack skalieren wollen.