Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Machine Library

de SpaceFrontiersversión 0.4.0i★ –iSe ejecuta en la nube
Nombre en el registroio.github.SpaceFrontiers/mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en la nube
  • Transporte: Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.machinelibrary.ai/

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.machinelibrary.ai/

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub SpaceFrontiers, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    El endpoint responde

    Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos

  • … Aún sin revisar

    Inicio de sesión con OAuth

    Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7256 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 50% de los otros 7256 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7256 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Machine Library?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.0) llegó al registro hace 38 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
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Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

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