프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Machine Library

제작자: SpaceFrontiers버전 0.4.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.SpaceFrontiers/mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.machinelibrary.ai/

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
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.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 SpaceFrontiers 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7243개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7243개 중 51%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7243개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Machine Library, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.0)은 38일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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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