AstroFabric
AstroFabric MCP Server
AstroFabric はエージェント型 AI プラットフォームです。自律エージェントが、グロース、収益、デジタルオペレーションを横断する仕事を、目標から成果まで遂行します。この MCP サーバーは、プラットフォーム全体をエディタの背後に配置します。平易な言葉で自由度の高い目標を与えると、そのミッションを計画し実行します。マーケット・競合インテリジェンス、サイト・技術監査、ライブな購入シグナルに基づく検証済み見込み客リスト、アウトバウンド、コンテンツ・デマンドプラン、画像から動画・デザイン済みページまで完成したクリエイティブ、そして100以上の接続済みアプリへの配信まで、その裏付けとなるエビデンスとともに完成した結果を返します。
このリポジトリは、ホスト型 AstroFabric MCP エンドポイントのコネクタ(APIキーを指定したリモート URL を追加するだけで利用を開始できます)であり、同時に、ローカルプロセスを好むクライアント向けの実行可能な stdio サーバーでもあります。ローカルで実行する を参照してください。
ウェブサイト: https://www.astrofabric.ai
エンドポイント:
https://www.astrofabric.ai/api/mcp(Streamable HTTP)ドキュメント: https://www.astrofabric.ai/docs
前提条件
有料プランの AstroFabric ワークスペース - https://www.astrofabric.ai からサインアップしてください。
API キー:AstroFabric コンソールで API keys → Create key を開き、
ek_live_...トークンをコピーします(表示されるのは一度だけです)。
Related MCP server: Agentic Control Framework (ACF)
セットアップ
どのクライアントも同じエンドポイント(https://www.astrofabric.ai/api/mcp)とキーを使用します。自分の環境を選んでください。
claude mcp add --transport http astrofabric https://www.astrofabric.ai/api/mcp --header "Authorization: Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE"素の URL でカスタムコネクタを追加し、表示されたらサインインします。サーバーが AstroFabric のサインインを案内し、クライアントにスコープ付きキーを渡します。このキーはコンソールから失効させられます:
https://www.astrofabric.ai/api/mcp.cursor/mcp.json(プロジェクト)または ~/.cursor/mcp.json(グローバル)に追加します:
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}cline_mcp_settings.json に追加します(Cline → MCP Servers → Configure、または Remote Servers → URL から追加):
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"type": "streamableHttp",
"url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}.vscode/mcp.json に追加します:
{
"servers": {
"astrofabric": {
"type": "http",
"url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}~/.codex/config.toml に追加します:
[mcp_servers.astrofabric]
url = "https://www.astrofabric.ai/api/mcp"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }~/.gemini/settings.json の mcpServers に追加します:
{
"astrofabric": {
"httpUrl": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します:
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"serverUrl": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}ショートカット:CLI をインストールしておけば、astrofabric connect <client> は、あなたのキーがあらかじめ入ったクライアント設定を出力します。
クライアントがヘッダーを送信できない場合は、代わりにキーを URL に埋め込むこともできます:https://www.astrofabric.ai/api/mcp?key=ek_live_YOUR_KEY_HERE - その URL 全体を秘密情報として扱ってください。
2つのツールサーフェス
デフォルト(上記の URL):1つのツール
mission_agent- 自律型ミッションランナーです。エディタで使うのに最適:ツールリストに1つ追加するだけで、背後にプラットフォーム全体がつながります。フルカタログ:URL に
?tools=allを追加すると、個別のデータ・実行ツールすべて(SEO・キーワードインテリジェンス、広告ライブラリ、購買意図検索、メール発見・検証、クリエイティブ生成など)に加えて、ワークスペースが接続しているすべての MCP サーバーも公開されます。
使い方
手順ではなく成果を依頼してください:
「倉庫ロボティクスへの購買意図を示している会社を 40 社リストアップし、メールを検証して、各社への最初のファーストタッチを作成してください。」
「competitor.com を - 広告、キーワード、採用、ポジショニングを考慮して - 分析して、地rkatと同じ計画をするための3つのプレイを教えてください。」
結果は [thread:<id>] 行で始まります。フォローアップ時は、その id を thread_id として渡してください(「それらのメールを検証して」「LinkedIn Ads 用にフォーマットして」など)。するとエージェントは、これまでに依頼・提供された内容をすべても記憶して続行します。確認の質問を返してきた場合は、同様に返信してください。
ローカルで実行する(stdio)
このリポジトリは、実行可能な stdio MCP サーバーでもあります。同じ mission_agent ツールを使って、あなたのキーで AstroFabric プラットフォームを通じてミッションを実行します。リモート URL よりもローカルプロセスを好むクライアントの場合:
{
"mcpServers": {
"astrofabric": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:sam1siam/astrofabric-mcp"],
"env": { "ASTROFABRIC_API_KEY": "ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
}
}
}また Docker を使う場合:docker build -t astrofabric-mcp . && docker run -i --rm -e ASTRO_ABRIC_API_KEY=ek_live_YOUR_KEY_HERE の代わりに、docker run -i --rm -e ASTROFABRIC_API_KEY=ek_live_... astrofabric-mcp
ターミナル派はCLI
同じプラットフォームは、依存関係なしの CLI(astrofabric on npm](https://www.npmjs.com/package/astrofabric))としても配布されています:
npm install -g astrofabric
astrofabric login --key ek_live_...
astrofabric run "Audit example.com and list the top 5 fixes"コーディングエージェント(Claude Code、Codex、Gemini CLI)では、セットアップは1つのプロンプトですべて完了できます:「Astro-CD」をインストールして、astrofabric docs を実行して使い方を学んでください。。また、astrofabric connect cursor(または claude-code、codex、gemini、vscode、windsurf)は、そのまま貼り付けられる MCP 設定をクライアントごとに出力します。
注記
ミッションの実行には、ワークスペースのクレジットが請求されます。コンソールの Usage ページには、すべての実行が表示されます。
接続済みのシステムへの書き込みは、ワークスペースの承認設定に従います。自律的な書き込みは、人間による承認キューでは制限できます。
OAuth 2.1(動的クライアント登録 + PKCE)も標準のディスカバリでサポートされています。キーではなくサインインを好むクライアント向けです。
ライセンス
このコネクタリポジトリの内容は MIT ライセンスです。AstroFabric プラットフォームは商用サービスです。
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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