AstroFabric
AstroFabric MCP Server
AstroFabric ist eine agentische KI-Plattform: autonome Agenten, die Aufgaben in den Bereichen Growth, Umsatz und digitalen Abläufen vom Ziel bis zum Ergebnis voranbringen. Dieser MCP-Server stellt die gesamte Plattform hinter Ihren Editor – geben Sie ihm ein offenes Ziel in natürlicher Sprache, und er plant und führt die Mission aus: Markt- und Wettbewerbsintelligenz, Website- und technische Audits, verifizierte Interessentenlisten aus aktuellen Kaufsignalen, Outbound-, Content- und Demand-Pläne, fertiges Creative – von Bildern und Videos bis zu gestalteten Seiten – sowie die Anbindung an über 100 verbundene Apps, und liefert das fertige Ergebnis mit den zugehörigen Belegen zurück.
Dieses Repository ist beides: der Connector für den gehosteten AstroFabric-MCP-Endpunkt (Remote-URL mit Ihrem API-Schlüssel angeben und loslegen) und ein lauffähiger stdio-Server für Clients, die einen lokalen Prozess bevorzugen – siehe Lokal ausführen (stdio).
Website: https://www.astrofabric.ai
Endpoint:
https://www.astrofabric.ai/api/mcp(Streamable HTTP)
Voraussetzungen
Ein kostenpflichtigen Plan mit einem AstroFabric-Workspace – Anmeldung unter https://www.astrofabric.ai.
Ein API-Schlüssel: Öffnen Sie in der AstroFabric-Konsole API keys → Create key und kopieren Sie den
ek_live_...-Token er wird nur einmal angezeigt.
Related MCP server: Agentic Control Framework (ACF)
Einrichtung
Jeder Client verwendet denselben Endpoint (https://www.astrofabric.ai/api/mcp) und denselben Key. Wählen Sie Ihre Variante:
claude mcp add --transport http astrofabric https://www.astrofabric.ai/api/mcp --header "Authorization: Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE"Fügen Sie einen benutzerdefinierten Connector mit der reinen URL hinzu und melden Sie sich an, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Mit dem Server durchläuft ihn den AstroFabric-Anmelde und übergibt dem Client einen begrenzten Schlüssel, den Sie in der Konsole widerrufen können:
https://www.astrofabric.ai/api/mcpFügen Sie in .cursor/mcp.json (Projekt) oder ~/.cursor/mcp.json (global) hinzu:
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}Fügen Sie in cline_mcp_settings.json hinzu (Cline → MCP Servers → Configure oder Remote Servers → per URL hinzufügen):
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"type": "streamableHttp",
"url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}Fügen Sie in .vscode/mcp.json hinzu:
{
"servers": {
"astrofabric": {
"type": "http",
"url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}Fügen Sie in ~/.codex/config.toml hinzu:
[mcp_servers.astrofabric]
url = "https://www.astrofabric.ai/api/mcp"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }Fügen Sie in ~/.gemini/settings.json unter mcpServers hinzu:
{
"astrofabric": {
"httpUrl": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}Fügen Sie in ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"serverUrl": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}Ein schneller Weg: Wenn die CLI installiert ist, gibt astrofabric connect <client> die Konfiguration für Ihren Client aus – mit Ihrem Schlüssel bereits vorausgefüllt.
Wenn Ihr Client keine Header senden kann, kann der Schlüssel alternativ in der URL übertragen werden: https://www.astrofabric.ai/api/mcp?key=ek_live_YOUR_KEY_HERE – behandeln Sie die gesamte URL wie eine geheime DateiSie.
Zwei Tool-Oberflächen
Standard (die obige URL): ein einziges Tool,
mission_agent– der autonome Missions-Runner. Am besten für Editoren: ein Eintrag in Tool-Liste, dahinter die gesamte Plattform.Vollständiger Katalog: Hängen Sie
?tools=allan die URL an, um damit jedes einzelne Daten- und Ausführungswerkzeug verfügbar zu machen (SEO- und Keyword-Intelligenz, Anzeigenbibliotheken, Buyer-Intent-Suche, E-Mail-Ermittlung und -Verifizierung, Creative-Erstellung und mehr). Zudem werden alle MCP-Server, die Ihr Workspace verbunden hat, angezeigt.
Verwendung
Fragen Sie nach Ergebnissen, nicht nach Schritten:
„Erstellen Sie eine Liste von 40 Unternehmen, die Kaufabsicht bei Warehouse-Robotik zeigen, verifizieren Sie die E-Mails und entwerfen Sie für jedes eine Erstansprache.“
„Zerlegen Sie competitor.com – Anzeigen, Keywords, Einstellungen, Positionierung – und nennen Sie mir die drei Spielzüge, um Boden gutzumachen.“
Ergebnisse beginnen mit einer [thread:<id>]-Zeile. Geben Sie diese ID bei Folgeanfragen als thread_id mit („Verifizieren Sie diese E-Mails“ oder „Formatieren Sie sie für LinkedIn Ads“), und der Agent arbeitet mit dem vollständigen Gedächtnis all bereits erfragter und gelieferter Inhalte weiter. Es kann mit einer Rückfrage antworten – beantworten Sie diese auf dieselbe Weise.
Lokal ausführen (stdio)
Auch dieses Repository ist ein lauffähiger stdio-MCP-Server – dasselbe mission_agent-Tool, das Missionen über die AstroFabric-Plattform mit Ihrem Schlüssel ausführt. Wir setzen Sie auf einen lokalen Prozess statt auf eine Remote-URL, nutzen:
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:sam1siam/astrofabric-mcp"],
"env": { "ASTROFABRIC_API_KEY": "ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}Oder mit Docker: docker build -t astrofabric-mcp . && docker run -i --rm -e ASTROFABRIC_API_KEY=ek_live_... astrofabric-mcp
Bevorzugen Sie ein Terminal? Nutzen Sie die CLI
Die gleiche Plattform gibt es auch als CLI ohne Abhängigkeiten (astrofabric auf npm):
npm install -g astrofabric
astrofabric login --key ek_live_...
astrofabric run "Audit example.com and list the top 5 fixes"In einem Coding-Agenten (Claude Code, Codex, Gemini CLI) die gesamte Einrichtung in einen einzigen Prompt: „Installiere die AstroFabric-CLI für mich und führe dann astrofabric docs aus, um mich mit ihr vertraut zu machen.“ Und astrofabric connect cursor (bzw. claude-code, codex, gemini, vscode, windsurf) gibt die fertige MCP-Konfiguration zum Kopieren für den jeweiligen Client aus.
Notizen
Missionen werden gegen die Credits Ihres Workspace abgerechnet; die Usage-Seite in der Konsole zeigt jeden Lauf.
Schreibzugriffe auf angeschlossene Systeme respektieren die Genehmigungseinstellungen Ihres Workspace – autonome Schreibzugriffe können in einer Warteschlange zur Freigabe durch Menschen hängen.
OAuth 2.1 (dynamische Client-Registrierung + PKCE) wird ebenfalls über Standardausführung (Discovery) unterstützt, und zwar für Clients, die Anmeldung anstelle von Schlüsseln bevorzugen.
Lizenz
Der Inhalt dieses Connector-Repositorys ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Die AstroFabric-Plattform ist ein kommerzieller Dienst.
Available Tools
1 toolmission_agentMission Agent (autonomous missions)A
Give AstroFabric an open-ended objective across growth, revenue or digital operations in plain language and it plans and executes the whole mission autonomously: research markets, audit sites, analyze competitors, build prospect lists from buyer intent and signals, verify emails, draft outbound, produce creative, run data work in the code sandbox, deliver into connected apps, and more. The result starts with a [thread:] line - pass that id as thread_id on follow-ups ("verify those emails", "format them for LinkedIn Ads") and the agent remembers everything already asked and delivered. It may reply with a clarifying question; answer it the same way. Prefer this over the individual tools for anything multi-step.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| objective | Yes | What to accomplish, e.g. "Build a list of 100 companies showing high interest in building insulation" | |
| thread_id | No | The thread id from a previous result, to continue that mission with full memory |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
The description goes far beyond the annotations by explaining autonomous planning/execution, the [thread:<id>] result prefix, memory across follow-ups, and the possibility of a clarifying question. It also mentions capabilities like running data work in the code sandbox and delivering into connected apps, which gives an agent a concrete sense of side effects. No contradiction with annotations was mentioned.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is dense but every sentence adds new information: core functionality, key output format, continuation pattern, clarification behavior, and usage preference. The front-loaded sentence explains scope first, followed by operational details. It is aligned with the best vertex for high-functioning agents.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool is an autonomous agent with no sibling tools and no output schema, the description surprisingly covers everything essential: what the objective should be, what outcomes can be expected, how to start, how to continue, how to handle clarifying questions, and when to prefer it. The emptiness of a formal output schema is compensated by the explicit mention of the thread line at the beginning. This is a high-quality, self-sufficient description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema already covers 100% of parameters with meaningful descriptions and an example for objective. The description reinforces thread_id usage in the continuation context but does not materially add new semantic details beyond the schema. This matches the baseline where the schema carries the parameter-load.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states that the tool takes a plain-language objective and autonomously plans/executes a multi-step mission across growth, revenue, and digital operations. It lists concrete actions (research, audits, competitor analysis, email verification) and explicitly contrasts itself with individual tools. This goes well beyond a vague restatement of the name.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It explicitly says 'Prefer this over the individual tools for anything multi-step', which specifies when to use it and strongly implies when not to use it (single-step operations). It also documents the follow-up workflow using thread_id and how to respond to clarifying questions. This is strong, actionable usage direction.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.1.0- First observed
mission_agent
TDQS
Scored across 1 tool
The server exposes exactly one tool, so there is no possibility of confusing it with another. All tool selection is unambiguous by definition.
The lone tool name 'mission_agent' is clear and internally consistent, but the pattern cannot be validated across a set. No naming conflicts or inconsistencies exist.
A single tool is borderline for a server that describes a broad range of capabilities. The one mission_agent can be a legitimate monolithic entry point, but the count feels thin given the scope.
The mission_agent handles open-ended missions and follow-ups via thread_id, but there are no explicit controls for listing, canceling, or monitoring missions. The description hints at individual granular tools that are absent from this server surface.
Maintenance
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