wigolo

wigolo는 AI 에이전트에게 웹 관련 작업을 위한 통합 인터페이스를 제공하는 로컬 우선 웹 인텔리전스 도구다. 검색, 가져오기, 크롤링, 추출, 캐시, 유사 항목 찾기, 리서치, 자율 수집 루프를 지원한다. 코딩 에이전트와 함께 MCP 서버로 실행되거나, 자체 호스팅 에이전트를 위한 REST 엔드포인트로, 또는 SDK를 통해 임베드되어 실행된다. 핵심 도구는 API 키가 필요 없고, 모든 데이터는 ~/.wigolo/ 아래에 유지되며, 쿼리당 비용이 없다. 지원 에이전트로는 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, VS Code, Windsurf, Zed, Antigravity가 있다. 모든 MCP 클라이언트는 npx를 통해 등록할 수 있다. LangChain, CrewAI, LlamaIndex, Vercel AI SDK를 위한 프레임워크 통합도 존재한다. 주요 도구: - search: 순위 융합, ML 재순위화, 결과별 설명 가능한 점수 산정을 갖춘 다중 엔진 웹 검색(18개 직접 어댑터). 병렬 범위 확장을 위한 쿼리 배열, 도메인/시간 범위 지정, 이미지 결과를 지원한다. - fetch: 안티봇 챌린지나 SPA 셸에서 일반 HTTP에서 헤드리스 브라우저로 단계적으로 에스컬레이션하는 계층형 라우터. 깔끔한 마크다운, 메타데이터, 링크를 반환한다. PDF, 인증된 세션, 페이지 동작(클릭/입력/스크롤/스크린샷)을 처리한다. - crawl: 도메인별 속도 제한, robots.txt 준수, 보일러플레이트 중복 제거를 갖춘 다중 페이지 크롤링(BFS, DFS, 사이트맵 또는 맵 전용). - extract: 구조화된 데이터 추출 — 표, 메타데이터, JSON-LD, 명명된 스키마(Article/Recipe/Product) 또는 사용자 정의 JSON Schema. - cache: 키워드 또는 하이브리드 시맨틱 검색을 통해 이전에 본 결과를 조회하며, 통계, 초기화, 변경 감지를 제공한다. - find_similar: 키워드, 시맨틱, 실시간 웹 신호의 3방향 융합을 통해 URL 또는 개념과 유사한 페이지를 찾는다. - research: 질문을 하위 쿼리로 분해하고, 출처를 가져오고, 인용이 포함된 보고서를 종합한다. - agent: 계획/검색/가져오기/추출/종합으로 구성된 자율 수집 루프로, 단계 로그, 시간 예산, 선택적 출력 스키마를 갖춘다. - diff + watch: 마지막 방문 이후 페이지 변경을 추적하고, 요청 시 재확인하며, 웹훅으로 전달한다. 모든 결과에는 바이트 오프셋 소스 범위에 고정된 축자 발췌, 인용 ID, 증거 점수가 포함된다. 약한 결과는 정크로 표시되고, 실패한 엔진과 오래된 캐시는 라벨이 붙는다. fetch 라우터는 도메인별로 언제 실제 브라우저로 에스컬레이션할지 학습하고, 사이트가 더 이상 필요로 하지 않으면 학습을 해제한다. npx wigolo init으로 설정한다(특정 에이전트를 연결하는 선택적 --agents 플래그 포함). Node >= 20과 macOS, Linux, Windows에서 약 1.5 GB 디스크가 필요하다. Docker 이미지(slim 및 브라우저 엔진이 사전 설치된 :full)를 사용할 수 있다. TypeScript 및 Python SDK가 제공된다. 11개 팩으로 구성된 스킬 카탈로그는 코딩 에이전트가 각 도구를 사용하는 방법을 가르친다. 선택적 LLM 제공자(Gemini, Anthropic, OpenAI, Groq 또는 로컬 Ollama)는 research/agent 도구를 위한 종합된 인용 답변을 가능하게 한다. 제공자가 없으면 호스트 LLM이 조립할 수 있도록 원시 브리프와 증거가 반환된다. AGPL-3.0에 따라 라이선스가 부여되며, 현재 공개 베타 상태다.