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

Starfetch

von starfetch-jsVersion 0.3.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.starfetch-js/starfetch

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Query public astronomy catalogs through metadata-first TAP and ADQL tools.

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 auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

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

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "starfetch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@starfetch-js/mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "starfetch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@starfetch-js/mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "starfetch": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@starfetch-js/mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

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

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

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 starfetch-js 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

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32433 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 19 % der anderen 32433 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32433 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 Starfetch 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 auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.0) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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.

Starfetch

Starfetch gives AI agents safe, reproducible access to public astronomy catalogs through the Model Context Protocol (MCP).

Ask an astronomy question in natural language. A Starfetch-enabled agent can select an appropriate service, inspect its live tables and columns, construct a bounded ADQL query, execute it, and return the result with the exact service, table, query, limit, units, and assumptions it used.

You: Find the 10 Gaia DR3 sources with the highest proper motion within 0.5

degrees of the Pleiades center at RA 56.75°, Dec +24.12°. What stands out?

Agent: selects Gaia → inspects metadata → runs bounded ADQL → returns catalog rows, exact ADQL, units, and assumptions

Representative captured result:

Service: ESA Gaia Archive

Table: gaiadr3.gaia_source Rows returned: 10 Query limit: TOP 10 / MAXREC 10

Highest returned proper motions:

  • Gaia DR3 66780900298410496: 244.48 mas/yr
  • Gaia DR3 66524409149512064: 184.50 mas/yr

Exact ADQL: SELECT TOP 10 source_id, ra, dec, pm, pmra, pmdec, parallax, parallax_error, phot_g_mean_mag, bp_rp, ruwe FROM gaiadr3.gaia_source WHERE CONTAINS(POINT('ICRS', ra, dec), CIRCLE('ICRS', 56.75, 24.12, 0.5)) = 1 AND pm IS NOT NULL ORDER BY pm DESC

Gaia, SIMBAD, VizieR, the NASA Exoplanet Archive, and IRSA are available as built-in service presets. Agents can also discover and query other public TAP services by URL. Starfetch remains TAP-native and keeps ADQL visible, so the agent workflow is convenient without becoming a scientific black box.

Start here

  • Connect an agent
  • What the agent does
  • Why Starfetch?
  • Reliability without hidden assumptions
  • Optional Starfetch skill
  • Supported scope
  • CLI and TypeScript
  • Run the Gaia proper-motion demo
  • Development

Connect an agent

The local npm server is Starfetch's stable public connection path. It runs on your computer and can be registered with any compatible MCP client.

Local npm server

Register Starfetch with the agent client that will launch it. Running the MCP package by itself only starts a stdio server; it does not connect that server to an agent. Starfetch is also discoverable through the official MCP Registry.

Codex

Register Starfetch for the Codex CLI, IDE extension, and ChatGPT desktop app:

codex mcp add starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp

codex mcp list

These Codex surfaces share MCP configuration. See the official Codex MCP documentation.

Claude Code

Register Starfetch in user scope:

claude mcp add --scope user --transport stdio starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp

claude mcp get starfetch

See the official Claude Code MCP documentation.

Cursor

Add this server entry to ~/.cursor/mcp.json for global use or .cursor/mcp.json for one project:

{

"mcpServers": { "starfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@starfetch-js/mcp"] } } }

See the official Cursor MCP documentation.

Other MCP clients can use the same stdio command and arguments through their own server-registration interface:

command: npx

args: -y @starfetch-js/mcp

Restart or reload the client after registration, then ask a normal astronomy question. You should not need to write ADQL or name Starfetch tools in the prompt. Starfetch requires Node.js 22 or newer.

Remote MCP

A remote MCP service runs on the internet and accepts MCP connections over HTTPS. No Starfetch package has to be installed or launched on the user's computer. Compatible clients can connect to the production endpoint:

https://starfetch-mcp-app-production-wumkqeiqaa-ew.a.run.app/mcp

The remote service is public, unauthenticated, bounded, and best effort. Do not send credentials, private archive URLs, sensitive personal data, or unbounded workloads. The local npm server remains the default when you want local control or when a client does not support remote Streamable HTTP MCP.

See the remote service's overview, privacy notice, support, and terms of use.

What the agent does

For a service-specific catalog question, Starfetch guidance teaches the agent to:

  1. choose an explicit service preset or public TAP URL;
  2. check service availability when appropriate;
  3. inspect relevant tables and the selected table's columns;
  4. construct ADQL only from discovered schema information;
  5. bound exploratory work with ADQL TOP, TAP MAXREC, or both;
  6. execute the smallest useful query;
  7. return the service, table, exact ADQL, effective limit, format, units, and relevant assumptions;
  8. return to metadata after a schema or syntax failure instead of guessing.

The agent should never present a timeout, availability failure, parse error, or query error as an empty scientific result. A successful zero-row result and a failed request are different outcomes.

Starfetch exposes tools for the complete workflow:

starfetch_list_presets

starfetch_registry_search starfetch_tap_availability starfetch_tap_capabilities starfetch_tap_tables starfetch_tap_columns starfetch_tap_query starfetch_tap_submit_job starfetch_tap_job_status starfetch_tap_job_wait starfetch_tap_job_fetch starfetch_tap_job_delete

Query tools return result data separately from diagnostics. They preserve the exact submitted ADQL and effective row limit for reproduction and review. Synchronous queries and async submissions send TAP MAXREC=100 when maxrec is omitted.

The remote HTTP service returns an opaque jobCapability with each async submission. Supply that value unchanged to every remote status, wait, fetch, or delete call. The capability remains usable while the remote job exists and the service signing secret is unchanged. Remote deletion is marked destructive so MCP clients can obtain user approval. The stdio MCP server and CLI keep their existing job-reference behavior and do not advertise remote-only fields.

Why Starfetch?

Starfetch is a useful middle layer when an agent needs live public catalog data without turning the workflow into a black box:

  • it inspects live schemas instead of guessing table and column names;
  • it bounds public-service queries by default and preserves service failures;
  • it returns exact ADQL, limits, units, and assumptions for reproduction;
  • it provides one metadata-first interface across several TAP services; and
  • its CLI and TypeScript library can reproduce an agent's query outside the agent client.

Use an archive's own interface, PyVO/Astropy, or local analysis tools instead when you need authenticated/private archives, extensive local analysis, image data processing, or authoritative astrophysical interpretation.

Reliability without hidden assumptions

The MCP server works without installing a filesystem skill. Starfetch carries the same canonical guidance through three overlapping layers:

LayerRole
MCP tool descriptionsMinimum metadata-first and bounded-query contract available to every MCP client
MCP prompts and resourcesDiscoverable workflows, ADQL guidance, service notes, and examples
Optional Starfetch skillRich multi-step behavior across longer agent interactions

The server exposes the retrievable prompts query_astronomy_catalog, explore_service, run_cone_search, and troubleshoot_adql. Canonical Markdown resources are available under starfetch://guides/, starfetch://services/, and starfetch://examples/.

Prompt and resource support depends on the MCP client. Tool descriptions remain self-sufficient for basic safe operation when a client exposes tools only. The optional skill contains the full workflow, service references, and examples.

Optional Starfetch skill

Install the skill when the agent client supports filesystem skills and you want the strongest multi-interaction behavior. The skill is recommended, not required by the MCP server.

Install the canonical skill directly from GitHub through skills.sh:

npx skills add https://github.com/starfetch-js/starfetch/tree/main/packages/skill/skill/starfetch

Inspect or install the packaged skill:

npx -y @starfetch-js/cli skill print

npx -y @starfetch-js/cli skill install --target codex npx -y @starfetch-js/cli skill install --target claude-code --scope project npx -y @starfetch-js/cli skill install --target cursor

Install into a custom final skill directory with:

npx -y @starfetch-js/cli skill install --path ./starfetch-skill

Use --dry-run to preview file actions. Default destinations are:

  • Codex user scope: ~/.codex/skills/starfetch
  • Claude Code user scope: ~/.claude/skills/starfetch
  • Codex project scope: .codex/skills/starfetch
  • Claude Code project scope: .claude/skills/starfetch
  • Cursor project scope: .cursor/rules/starfetch.mdc

Codex and Claude Code default to user scope. Cursor defaults to project scope because its rules are project files.

Supported scope

Starfetch is designed for public astronomical Table Access Protocol services. It currently provides:

  • built-in presets for gaia, simbad, vizier, exoplanetarchive, and irsa;
  • VO registry search for additional TAP endpoints;
  • VOSI availability, capabilities, table, and column metadata;
  • bounded synchronous ADQL queries;
  • explicit TAP/UWS async job submission, status, wait, fetch, and deletion;
  • VOTable, CSV, and TSV requests, plus safe JSON and JSONL conversion;
  • exact query and limit diagnostics.

Starfetch does not accept credentials or implement authenticated TAP workflows. The M

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

PopNx fragen