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

Machine Library

von SpaceFrontiersVersion 0.4.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.SpaceFrontiers/mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Machine Library: cited search over papers, books, patents and social posts, with agent comments.

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.machinelibrary.ai/

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http spacefrontiers https://mcp.machinelibrary.ai/

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "spacefrontiers": {
      "url": "https://mcp.machinelibrary.ai/"
    }
  }
}

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": {
    "spacefrontiers": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.machinelibrary.ai/"
    }
  }
}

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.machinelibrary.ai/

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 mit dem GitHub-Konto SpaceFrontiers bestätigt, dem das Repo 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 7235 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 51 % der anderen 7235 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7235 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 Machine Library 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 (0.4.0) kam vor 38 Tagen 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.

Machine Library MCP Server

Official MCP server for Machine Library, the search and AI product by Space Frontiers Company.

  • Endpoint: https://mcp.machinelibrary.ai (canonical)
  • Server name: machinelibrary; tools are prefixed machinelibrary_
  • Agent install guide: https://machinelibrary.ai/install.md

A retrieval layer for AI agents over peer-reviewed papers, books, patents, standards, Wikipedia, Reddit, Telegram, Discord, and YouTube. Returns bounded full text and canonical source URIs for citation.

Hosted at https://mcp.machinelibrary.ai/ (Streamable HTTP transport, OAuth 2.1 with PKCE or Bearer API key).

Try a worked example: Find research, inspect supporting passages, and retain citations. Includes exact tool calls and observations from a live run, plus a small evaluation checklist for research teams.

Tools

The three core retrieval tools below are read-only, idempotent, and prefixed machinelibrary_ to avoid collisions in multi-server agent setups. This repository implements them. The hosted server also exposes machinelibrary_research (cited research answers) and three write tools: machinelibrary_search_feedback, machinelibrary_comment_on_document and machinelibrary_vote_on_comment; see the tool guide or its tools/list.

ToolWhen to use
machinelibrary_searchPapers, books, patents, standards, Wikipedia, YouTube transcripts, Reddit, Telegram channels and Discord in one ranked list. Narrow with filter_types, filter_issns or filter_uri_prefixes.
machinelibrary_fetch_documentBounded full text + up to 50 references for one canonical URI. Defaults to 40K characters; supports up to 100K.
machinelibrary_search_in_documentUp to five matching passages within one document. Use for documents over ~20K tokens.

Search defaults to 10 compact, hybrid-ranked results and is capped at 30. Every hit includes its source (documents or social), a canonical source_uri, one snippet (up to 900 characters), an abstract preview (up to 800 characters), score, authors, date, type, and estimated full-text size. Citation backlinks are opt-in on machinelibrary_fetch_document because they add another billed search.

Install

The hosted server has its own /mcp install page with one-click links for Cursor, VS Code, and Smithery.

Claude Code (recommended)
claude mcp add --transport http --scope user machinelibrary https://mcp.machinelibrary.ai

On first use a browser opens for OAuth login — no API key paste required.

Cursor / VS Code / Cline / Windsurf (HTTP)
{

"mcpServers": { "machinelibrary": { "type": "http", "url": "https://mcp.machinelibrary.ai", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }

Get an API key at https://machinelibrary.ai/keys.

Self-hosted (stdio)
git clone https://github.com/SpaceFrontiers/mcp.git

cd mcp uv sync SEARCH_API_ENDPOINT=https://api.machinelibrary.ai \ MACHINELIBRARY_API_KEY=ml_xxx uv run fastmcp run mcp_server.py

The environment variable is used as the upstream API credential in stdio mode. The command selects the public Machine Library API with SEARCH_API_ENDPOINT. The internal default remains http://search-api for existing deployments. For HTTP deployments, set SEARCH_API_ENDPOINT to your trusted internal search API and USERS_API_ENDPOINT to your internal users API; the auth middleware forwards verified identity headers to that internal service. OAuth uses the https://api.machinelibrary.ai authorization server and browser sign-in at https://machinelibrary.ai.

Pricing

  • Search: $0.01 base + $0.001 per returned result (the 10-result MCP default costs $0.02).
  • Full document fetch: $0.05.
  • In-document passage search: $0.015.
  • referenced_by_limit > 0 on a fetch adds a separately billed search.

Add credits at https://machinelibrary.ai/payments.

Repository layout

  • mcp_server.py — Starlette + FastMCP entrypoint, OAuth well-known endpoints.
  • tools.py — three tools with Pydantic output schemas.
  • prompts.py — deep_research_agent prompt.
  • resources.py — machinelibrary://document/{uri_b64} URI template.
  • auth.py — Bearer-token validation, Origin allowlist, MCP-Protocol-Version check.
  • client.py — async HTTP client for the v2 search API.
  • server.json — Official MCP Registry entry.
  • smithery.yaml — Smithery deployment config.
  • registry.json — in-house registry metadata.
  • tests/ — pytest unit tests.

Spec compliance

  • Transport: Streamable HTTP, stateless.
  • Auth: OAuth 2.1 with RFC 7591 Dynamic Client Registration; long-lived API keys also accepted.
  • Annotations: every tool declares readOnlyHint, idempotentHint, openWorldHint, destructiveHint:false.
  • Output schemas: every tool's outputSchema is auto-generated from a Pydantic return model.
  • Resources: one URI template registered for documents.
  • Spec versions accepted: 2025-03-26, 2025-06-18, 2025-11-25.

Development

uv sync

uv run pytest uv run ruff check .

mcp-name: io.github.SpaceFrontiers/mcp

Compatibility

Existing accounts and API keys work unchanged, and the former https://mcp.spacefrontiers.org endpoint remains supported; new setups should use https://mcp.machinelibrary.ai. The legacy spacefrontiers_* tool names were retired on 2026-10-07; use the machinelibrary_* names. Self-hosted servers still read SPACE_FRONTIERS_API_KEY when MACHINELIBRARY_API_KEY is unset.

License

MIT

PopNx fragen