Skip to main content
Glama

AstroFabric MCP 서버

AstroFabric은 에이전틱 AI 플랫폼입니다. 성장, 매출, 디지털 운영 전반에 걸쳐 목표부터 결과까지 작업을 수행하는 자율 에이전트를 제공합니다. 이 MCP 서버는 플랫폼 전체를 에디터 뒤에 배치합니다. 평범한 언어로 개방형 목표를 주면 에이전트가 미션을 계획하고 실행합니다. 시장 및 경쟁 인텔리전스, 사이트 및 기술 감사, 실시간 구매 신호 기반 검증된 잠재 고객 목록, 아웃바운드, 콘텐츠 및 수요 계획, 이미지와 비디오부터 디자인된 페이지까지 완성된 크리에이티브, 그리고 100개 이상의 연결된 앱으로의 전달까지 — 완성된 결과물과 그 근거를 함께 반환합니다.

이 저장소는 호스팅된 AstroFabric MCP 엔드포인트용 커넥터(원격 URL에 API 키를 추가하고 바로 작업 시작)이자, 로컬 프로세스를 선호하는 클라이언트를 위한 실행 가능한 stdio 서버입니다. 로컬에서 실행을 참조하세요.

사전 요구 사항

  1. 유료 플랜의 AstroFabric 워크스페이스 — https://www.astrofabric.ai에서 가입하세요.

  2. API 키: AstroFabric 콘솔에서 API keys → Create key를 열고 ek_live_... 토큰을 복사하세요(한 번만 표시됩니다).

Related MCP server: Agentic Control Framework (ACF)

설정

모든 클라이언트는 동일한 엔드포인트(https://www.astrofabric.ai/api/mcp)와 동일한 키를 사용합니다. 원하는 클라이언트를 선택하세요:

claude mcp add --transport http astrofabric https://www.astrofabric.ai/api/mcp --header "Authorization: Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE"

URL만 입력하여 사용자 지정 커넥터를 추가하고, 메시지가 표시되면 로그인하세요. 서버가 AstroFabric 로그인 과정을 안내하고, 콘솔에서 해지할 수 있는 범위 제한 키를 클라이언트에 전달합니다:

https://www.astrofabric.ai/api/mcp

.cursor/mcp.json(프로젝트) 또는 ~/.cursor/mcp.json(전역)에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "astrofabric": {
      "url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
    }
  }
}

cline_mcp_settings.json에 추가하세요 (Cline → MCP Servers → Configure, 또는 Remote Servers → URL로 추가):

{
  "mcpServers": {
    "astrofabric": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

.vscode/mcp.json에 추가하세요:

{
  "servers": {
    "astrofabric": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
    }
  }
}

~/.codex/config.toml에 추가하세요:

[mcp_servers.astrofabric]
url = "https://www.astrofabric.ai/api/mcp"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }

~/.gemini/settings.json의 mcpServers 아래에 추가하세요:

{
  "astrofabric": {
    "httpUrl": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
    "headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
  }
}

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "astrofabric": {
      "serverUrl": "https://www.astrofabric.ai/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
    }
  }
}

바로 가기: CLI가 설치되어 있다면 astrofabric connect <client> 명령으로 키가 이미 채워진 클라이언트 설정을 출력합니다.

클라이언트가 헤더를 보낼 수 없는 경우, 키를 URL에 포함할 수도 있습니다: https://www.astrofabric.ai/api/mcp?key=ek_live_YOUR_KEY_HERE — 이 전체 URL을 비밀로 취급하세요.

두 가지 도구 표면

  • 기본(위 URL): 단일 도구 mission_agent — 자율 미션 실행기입니다. 에디터에 가장 적합합니다. 도구 목록에 항목 하나만 추가하면 플랫폼 전체가 그 뒤에 있습니다.

  • 전체 카탈로그: URL에 ?tools=all을 추가하면 개별 데이터 및 실행 도구(SEO 및 키워드 인텔리전스, 광고 라이브러리, 구매 의도 검색, 이메일 찾기 및 검증, 크리에이티브 생성 등)와 워크스페이스에 연결된 모든 MCP 서버도 노출됩니다.

사용 방법

단계가 아닌 결과를 요청하세요:

"창고 로봇에 구매 의도를 보이는 40개 기업 목록을 만들고, 이메일을 검증하고, 각각에 대한 첫 접촉 초안을 작성해줘."

"competitor.com을 분석해줘 — 광고, 키워드, 채용, 포지셔닝 — 그리고 주도권을 잡을 수 있는 세 가지 전략을 알려줘."

결과는 [thread:<id>] 줄로 시작합니다. 후속 요청("이메일 검증해줘", "LinkedIn Ads 형식으로 변환해줘")에서 이 id를 thread_id로 전달하면 에이전트가 이전에 요청하고 전달한 모든 내용을 완전히 기억한 상태로 계속 작업합니다. 에이전트가 명확화 질문으로 답할 수도 있습니다. 같은 방식으로 답하면 됩니다.

로컬에서 실행 (stdio)

이 저장소는 실행 가능한 stdio MCP 서버이기도 합니다. 동일한 mission_agent 도구를 사용하며, 키를 사용하여 AstroFabric 플랫폼을 통해 미션을 실행합니다. 원격 URL보다 로컬 프로세스를 선호하는 클라이언트를 위한 것입니다:

{
  "mcpServers": {
    "astrofabric": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:sam1siam/astrofabric-mcp"],
      "env": { "ASTROFABRIC_API_KEY": "ek_live_YOUR_KEY_HERE" }
    }
  }
}

또는 Docker 사용: docker build -t astrofabric-mcp . && docker run -i --rm -e ASTROFABRIC_API_KEY=ek_live_... astrofabric-mcp

터미널을 선호하시나요? CLI

동일한 플랫폼이 의존성 없는 CLI(npm의 astrofabric)로도 제공됩니다:

npm install -g astrofabric

astrofabric login --key ek_live_...
astrofabric run "Audit example.com and list the top 5 fixes"

코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Gemini CLI)에서는 전체 설정이 한 번의 프롬프트로 완료됩니다: "AstroFabric CLI를 설치하고, astrofabric docs를 실행해서 사용법을 익혀줘." 그리고 astrofabric connect cursor(또는 claude-code, codex, gemini, vscode, windsurf)는 클라이언트별로 붙여넣기만 하면 되는 MCP 설정을 출력합니다.

참고 사항

  • 미션은 워크스페이스의 크레딧으로 청구됩니다. 콘솔의 Usage 페이지에서 모든 실행을 확인할 수 있습니다.

  • 연결된 시스템에 대한 쓰기는 워크스페이스의 승인 설정을 따릅니다. 자율 쓰기는 인간 승인 대기열로 제한할 수 있습니다.

  • OAuth 2.1(동적 클라이언트 등록 + PKCE)도 표준 검색을 통해 지원되며, 키 대신 로그인을 선호하는 클라이언트를 위한 것입니다.

라이선스

이 커넥터 저장소의 내용은 MIT 라이선스입니다. AstroFabric 플랫폼은 상용 서비스입니다.

Available Tools

1 tool
mission_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.

NameRequiredDescriptionDefault
objectiveYesWhat to accomplish, e.g. "Build a list of 100 companies showing high interest in building insulation"
thread_idNoThe thread id from a previous result, to continue that mission with full memory

TDQS

A4.7/5.0
Behavior5/5

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.

Conciseness5/5

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.

Completeness5/5

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.

Parameters3/5

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.

Purpose5/5

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.

Usage Guidelines5/5

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. 1 tool updatev1.1.0
    • First observedmission_agent

TDQS

A4.4/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

The server exposes exactly one tool, so there is no possibility of confusing it with another. All tool selection is unambiguous by definition.

Naming Consistency4/5

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.

Tool Count3/5

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.

Completeness3/5

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.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enterprise-grade MCP server with multi-agent system for business AI transformation across finance, healthcare, retail, and other domains. Provides specialized AI agents for data analysis, API execution, business validation, and report generation with real-time monitoring and observability.
    -
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    AI Agent Mission Control — 200+ MCP tools across 31 domains. Manage agents, experiments, workflows, crews, skills, tools, credentials, approvals, signals, budgets, marketplace, knowledge bases, chatbots, and more. Self-hosted, open-source (AGPL-3.0). Supports stdio + Streamable HTTP/SSE with OAuth 2.0 auth.
    34
    78
    AGPL 3.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Provides AI agents with operational customer context, including typed revenue objects, persistent state, scoped tools, and human-in-the-loop handoffs through MCP, REST, and CLI.
    15 npm
    13
    Apache 2.0