Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Fiber AI

von fiber-aiVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryai.fiber/mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Search companies, enrich contacts, and reveal emails and phones from your AI agent.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http fiber https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "fiber": {
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "fiber": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain fiber.ai bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7230 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 4 % der anderen 7230 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7230 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Fiber AI sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 8 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Fiber AI — MCP Server

The Model Context Protocol (MCP) server provides a standardized interface that allows any compatible AI agent to access Fiber AI's data and tools — search companies, enrich contacts, reveal emails, and more — directly from your editor.

For AI agents

If you are a coding agent and need to pick between MCP and the REST API, start with the canonical agent-facing docs on the API:

  • Routing index + critical rules: https://api.fiber.ai/llms.txt
  • Per-operation markdown: https://api.fiber.ai/ai-docs/ .md
  • Operation index: https://api.fiber.ai/ai-docs/index.md
  • MCP walkthrough for LLMs: https://docs.fiber.ai/article/using-mcp-in-llms

Rule of thumb: use MCP when you're acting inside an IDE / chat and each operation is a tool call; use the REST API (via @fiberai/sdk or fiberai) when you're building an autonomous script or a production pipeline.

Servers

Fiber AI offers three remote MCP servers:

ServerURLAuthBest For
V2https://mcp.fiber.ai/mcp/v2API keyAuto-generated direct tools for the top ~10 priority operations (companySearch_tool, peopleSearch_tool, etc.)
V3https://mcp.fiber.ai/mcp/v3OAuth (SSO)Direct tools for every public operation with compact descriptions; the model can call or expand any tool on demand
Corehttps://mcp.fiber.ai/mcpAPI key5 meta-tools that discover and call any of 100+ API endpoints (search_endpoints, list_tag_packs, list_all_endpoints, get_endpoint_details_full, call_operation)

Which one should I use? V2 is the fastest path for the most common flows with an API key. V3 is the most ergonomic for broad agent coverage — it exposes every public operation as a direct tool with compact descriptions, authenticated via browser-based SSO login instead of a pasted key. Core keeps the tool count tiny (5) and lets the agent discover endpoints at runtime; it uses the same API-key auth as V2. You can register more than one; the server names (fiber-ai-v2, fiber-ai-v3, fiber-ai-core) stay distinct.

Want more than MCP? Use the Fiber AI plugin

The Fiber AI plugin bundles these MCP servers with 16 skills (search, enrich, audiences, recruiting and SDR playbooks) and 7 persona subagents (ai-sdr, ai-recruiter, gtm-strategist, and more) for Claude Code, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, Codex, and VS Code. See its install guide. This repo covers the MCP servers only.


Setup

Get an API key at fiber.ai/app/api for V2 and Core. The examples read it from a FIBER_API_KEY environment variable. V3 needs no key: your client opens a browser for SSO login on first connect.

Connect directly with the config for your client below, or through Smithery.

Smithery

Fiber AI is listed on Smithery as fiberai/fiber-mcp (V2) and fiberai/fiber-core (Core). Install into your client with one command:

npx -y @smithery/cli@latest mcp add fiberai/fiber-mcp --client cursor

Replace cursor with your client: claude-code, claude, vscode, codex, gemini-cli, windsurf, opencode, cline, goose, and more (npx -y @smithery/cli@latest mcp add --help lists them all). Use fiberai/fiber-core for Core. On first connect your client opens Smithery in the browser to sign in and set your Fiber API key.

To use it as a Smithery connection instead (for agents that call tools through the Smithery CLI):

npx -y @smithery/cli@latest mcp add fiberai/fiber-mcp --id fiber-ai-v2 \

--headers "{\"x-api-key\": \"$FIBER_API_KEY\"}" npx -y @smithery/cli@latest tool list fiber-ai-v2


Cursor

Paste a link into your browser address bar and press Enter (Cursor must be installed):

V2:

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-v2&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcC92MiJ9

V3 (OAuth):

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-v3&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcC92MyJ9

Core:

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-core&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcCJ9

The links don't include your key; give it to the agent in chat, or add it to ~/.cursor/mcp.json (or .cursor/mcp.json in your project):

{

"mcpServers": { "fiber-ai-v2": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2", "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" } }, "fiber-ai-v3": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3" }, "fiber-ai-core": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp", "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" } } } }


Claude Code
claude mcp add --transport http fiber-ai-v2 https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 \

--header "x-api-key: $FIBER_API_KEY"

claude mcp add --transport http fiber-ai-v3 https://mcp.fiber.ai/mcp/v3

claude mcp add --transport http fiber-ai-core https://mcp.fiber.ai/mcp \ --header "x-api-key: $FIBER_API_KEY"

Run /mcp inside a Claude Code session to verify the connection and complete the V3 login.


Claude Desktop and claude.ai

Claude Desktop and claude.ai add remote servers as custom connectors, which authenticate with OAuth and can't send an API-key header. Use V3:

  1. Open Settings → Connectors → Add custom connector.
  2. Enter https://mcp.fiber.ai/mcp/v3 and sign in when prompted.

You can also add https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 as a connector and give the agent your key in chat (see Authentication).


Codex

Add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.fiber-ai-v2]

url = "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2" env_http_headers = { "x-api-key" = "FIBER_API_KEY" }

[mcp_servers.fiber-ai-v3] url = "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"

[mcp_servers.fiber-ai-core] url = "https://mcp.fiber.ai/mcp" env_http_headers = { "x-api-key" = "FIBER_API_KEY" }

env_http_headers sends the value of the FIBER_API_KEY environment variable as the x-api-key header. Then sign in to V3:

codex mcp login fiber-ai-v3

The Codex IDE extension and the Codex app read the same ~/.codex/config.toml.


Gemini CLI
gemini mcp add -t http -H "x-api-key: $FIBER_API_KEY" fiber-ai-v2 https://mcp.fiber.ai/mcp/v2

gemini mcp add -t http fiber-ai-v3 https://mcp.fiber.ai/mcp/v3 gemini mcp add -t http -H "x-api-key: $FIBER_API_KEY" fiber-ai-core https://mcp.fiber.ai/mcp

Add -s user to install for every project instead of the current one. Run gemini mcp list to verify, and /mcp auth fiber-ai-v3 inside a session to sign in to V3.


OpenCode

Add to opencode.json in your project (or ~/.config/opencode/opencode.json):

{

"$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "fiber-ai-v2": { "type": "remote", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2", "headers": { "x-api-key": "{env:FIBER_API_KEY}" } }, "fiber-ai-v3": { "type": "remote", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3" }, "fiber-ai-core": { "type": "remote", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp", "headers": { "x-api-key": "{env:FIBER_API_KEY}" } } } }

Run opencode mcp list to verify, and opencode mcp auth fiber-ai-v3 to sign in to V3.


Visual Studio Code

Add to .vscode/mcp.json in your workspace (VS Code reads servers from the top-level servers key):

{

"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "fiber-api-key", "description": "Fiber AI API key", "password": true } ], "servers": { "fiber-ai-v2": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2", "headers": { "x-api-key": "${input:fiber-api-key}" } }, "fiber-ai-v3": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3" }, "fiber-ai-core": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp", "headers": { "x-api-key": "${input:fiber-api-key}" } } } }

VS Code prompts for the key once and stores it securely. Start the servers from MCP: List Servers.


Windsurf (Devin Desktop)

Open the Cascade panel's ... menu → Open MCP config file, and add:

{

"mcpServers": { "fiber-ai-v2": { "serverUrl": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2", "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" } }, "fiber-ai-v3": { "serverUrl": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3" }, "fiber-ai-core": { "serverUrl": "https://mcp.fiber.ai/mcp", "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" } } } }


Zed

Open Settings → AI → MCP Servers → Add Server → Add Remote Server, or add to your settings file:

{

"context_servers": { "fiber-ai-v2": { "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2", "headers": { "Authorization": "Bearer sk_live_..." } }, "fiber-ai-v3": { "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3" }, "fiber-ai-core": { "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer sk_live_..." } } } }

Zed starts an OAuth login for any remote server without an Authorization header, so use the Bearer form for V2 and Core.


Others

Most MCP-compatible tools can be configured with:

  • URL: https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 (or /mcp/v3, /mcp)
  • Transport: HTTP (Streamable HTTP)
  • Auth: header x-api-key: (or Authorization: Bearer ) for V2 and Core; OAuth for V3
  • For stdio-only clients: npx -y mcp-remote https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 --header x-api-key:$FIBER_API_KEY

Available Tools

V2 Server (/mcp/v2)

Direct API tools — each Fiber AI endpoint is exposed as an individual tool:

ToolDescription
companySearch_toolSearch for companies by industry, location, size, funding, etc.
peopleSearch_toolSearch for people by title, seniority, department, etc.
profileLiveEnrich_toolLive-fetch a LinkedIn profile
companyLiveEnrich_toolLive-fetch a LinkedIn company
getOrgCredits_toolCheck your credit balance
getRateLimits_toolCheck your organization's rate limits
getAutoTopupSettings_toolGet auto top-up settings
getAllApiKeys_toolList your API keys
cardsAttach_toolAttach a card to a trial account
getQuickstartScript_toolGet the quickstart install script
V3 Server (/mcp/v3)

One direct tool per public operation (100+), with compact descriptions the model can expand on demand.

Core Server (/mcp)

Meta tools for dynamic endpoint discovery:

ToolDescription
search_endpointsSearch for API endpoints by keyword
list_tag_packsList curated groups of endpoints to narrow the catalog
list_all_endpointsList all available API endpoints
get_endpoint_details_fullGet full schema details for an endpoint
call_operationCall any API endpoint by its operation ID

Authentication

V2 and Core require a Fiber AI API key. V3 uses OAuth (Clerk SSO) - the client opens a browser window for login and reuses the session token, no key configuration needed. Get an API key at fiber.ai/app/api.

You can supply your key in any of these three ways - pick whichever your client makes easiest:

Option A - via chat (zero config)

The agent passes the key in the request body as apiKey. Simplest path: paste your key into the agent

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen