Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search companies, enrich contacts, and reveal emails and phones from your AI agent.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http fiber https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fiber": {
"url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"fiber": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2/메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 fiber.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.
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:
https://api.fiber.ai/ai-docs/ .mdRule 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.
Fiber AI offers three remote MCP servers:
| Server | URL | Auth | Best For |
|---|---|---|---|
| V2 | https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 | API key | Auto-generated direct tools for the top ~10 priority operations (companySearch_tool, peopleSearch_tool, etc.) |
| V3 | https://mcp.fiber.ai/mcp/v3 | OAuth (SSO) | Direct tools for every public operation with compact descriptions; the model can call or expand any tool on demand |
| Core | https://mcp.fiber.ai/mcp | API key | 5 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.
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.
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.
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\": \"$FIBER_API_KEY\"}" npx -y @smithery/cli@latest tool list fiber-ai-v2
Paste a link into your browser address bar and press Enter (Cursor must be installed):
V2:
cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-v2&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcC92MiJ9
V3 (OAuth):
cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-v3&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcC92MyJ9
Core:
cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-core&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcCJ9
The links don't include your key; give it to the agent in chat, or add it to ~/.cursor/mcp.json (or .cursor/mcp.json in your project):
{
"mcpServers": { "fiber-ai-v2": { "type": "http", "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2", "headers": { "x-api-key": "${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 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 add remote servers as custom connectors, which authenticate with OAuth and can't send an API-key header. Use V3:
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).
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 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: $FIBER_API_KEY" fiber-ai-core https://mcp.fiber.ai/mcp
Add -s user to install for every project instead of the current one. Run gemini mcp list to verify, and /mcp auth fiber-ai-v3 inside a session to sign in to V3.
Add to opencode.json in your project (or ~/.config/opencode/opencode.json):
{
"$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.
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.
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}" } } } }
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.
Most MCP-compatible tools can be configured with:
https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 (or /mcp/v3, /mcp)x-api-key: (or Authorization: Bearer ) for V2 and Core; OAuth for V3npx -y mcp-remote https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 --header x-api-key:$FIBER_API_KEY/mcp/v2)Direct API tools — each Fiber AI endpoint is exposed as an individual tool:
| Tool | Description |
|---|---|
companySearch_tool | Search for companies by industry, location, size, funding, etc. |
peopleSearch_tool | Search for people by title, seniority, department, etc. |
profileLiveEnrich_tool | Live-fetch a LinkedIn profile |
companyLiveEnrich_tool | Live-fetch a LinkedIn company |
getOrgCredits_tool | Check your credit balance |
getRateLimits_tool | Check your organization's rate limits |
getAutoTopupSettings_tool | Get auto top-up settings |
getAllApiKeys_tool | List your API keys |
cardsAttach_tool | Attach a card to a trial account |
getQuickstartScript_tool | Get the quickstart install script |
/mcp/v3)One direct tool per public operation (100+), with compact descriptions the model can expand on demand.
/mcp)Meta tools for dynamic endpoint discovery:
| Tool | Description |
|---|---|
search_endpoints | Search for API endpoints by keyword |
list_tag_packs | List curated groups of endpoints to narrow the catalog |
list_all_endpoints | List all available API endpoints |
get_endpoint_details_full | Get full schema details for an endpoint |
call_operation | Call any API endpoint by its operation ID |
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:
The agent passes the key in the request body as apiKey. Simplest path: paste your key into the agent
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요