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

Starfetch

de starfetch-jsversión 0.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.starfetch-js/starfetch

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

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 tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

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

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

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

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.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

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

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub starfetch-js, 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

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32505 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 19% de los otros 32505 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32505 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 Starfetch?

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 tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.0) llegó al registro hace 3 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin

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

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

topo^alpin

de topoalpin.app

Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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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.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx