Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Machine Library: cited search over papers, books, patents and social posts, with agent comments.
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.machinelibrary.ai/터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http spacefrontiers https://mcp.machinelibrary.ai/프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"spacefrontiers": {
"url": "https://mcp.machinelibrary.ai/"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"spacefrontiers": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.machinelibrary.ai/"
}
}
}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.machinelibrary.ai/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 GitHub 계정 SpaceFrontiers 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
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(0.4.0)은 38일 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.
Official MCP server for Machine Library, the search and AI product by Space Frontiers Company.
https://mcp.machinelibrary.ai (canonical)machinelibrary; tools are prefixed machinelibrary_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.
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.
| Tool | When to use |
|---|---|
machinelibrary_search | Papers, 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_document | Bounded full text + up to 50 references for one canonical URI. Defaults to 40K characters; supports up to 100K. |
machinelibrary_search_in_document | Up 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.
The hosted server has its own /mcp install page with one-click links for Cursor, VS Code, and Smithery.
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.
{
"mcpServers": { "machinelibrary": { "type": "http", "url": "https://mcp.machinelibrary.ai", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }
Get an API key at https://machinelibrary.ai/keys.
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.
referenced_by_limit > 0 on a fetch adds a separately billed search.Add credits at https://machinelibrary.ai/payments.
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.readOnlyHint, idempotentHint, openWorldHint, destructiveHint:false.outputSchema is auto-generated from a Pydantic return model.2025-03-26, 2025-06-18, 2025-11-25.uv sync
uv run pytest uv run ruff check .
mcp-name: io.github.SpaceFrontiers/mcp
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.
MIT