プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Fiber AI

作者:fiber-aiバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名ai.fiber/mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン fiber.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7240件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7240件のうち4%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7240件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Fiber AIは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.0)がレジストリに届いたのは8 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT3 日前更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT44 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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