Fiber AI

Fiber AI — MCP サーバー

Model Context Protocol（MCP）サーバーは、互換性のあるあらゆる AI エージェントが、エディターから直接 Fiber AI のデータやツールにアクセスできる標準インターフェースを提供します。企業の検索、連絡先情報の補完、メールアドレスの表示などが可能です。

AI エージェント向け

コーディングエージェントとして MCP と REST API のどちらを使うか迷った場合は、 まず API のエージェント向け公式ドキュメントを確認してください。

• ルーティングインデックスと重要なルール： https://api.fiber.ai/llms.txt
• 操作ごとの Markdown： https://api.fiber.ai/ai-docs/<operationId>.md
• 操作インデックス： https://api.fiber.ai/ai-docs/index.md
• LLM 向け MCP ガイド： https://docs.fiber.ai/article/using-mcp-in-llms

目安として、IDE やチャット内で各操作をツール呼び出しとして実行する場合は MCP を使用してください。 自律型スクリプトや本番環境のパイプラインを構築する場合は、 @fiberai/sdk または fiberai を介して REST API を使用してください。

サーバー

Fiber AI は、3 つのリモート MCP サーバーを提供しています。

サーバー	URL	認証	最適な用途
V2	https://mcp.fiber.ai/mcp/v2	API キー	優先度の高い上位約 10 件の操作に対する、自動生成された直接ツール（companySearch_tool、peopleSearch_tool など）
V3	https://mcp.fiber.ai/mcp/v3	OAuth（SSO）	すべての公開操作に対応する、簡潔な説明付きの直接ツール。モデルは必要に応じてツールを呼び出したり、詳細を表示したりできます
Core	https://mcp.fiber.ai/mcp	API キー	100 を超える API エンドポイントを検出して呼び出す 5 つのメタツール（search_endpoints、list_tag_packs、list_all_endpoints、get_endpoint_details_full、call_operation）

どれを使えばよいですか？ API キーを使って一般的なフローを最速で実行するには V2 が適しています。幅広いエージェント対応を最も使いやすく実現するには V3 が適しています。すべての公開操作を簡潔な説明付きの直接ツールとして公開し、キーを貼り付ける代わりにブラウザー経由の SSO ログインで認証します。Core はツール数を 5 個に抑え、実行時にエージェントがエンドポイントを検出できるようにします。V2 と同じ API キー認証を使用します。複数のサーバーを登録することもできます。サーバー名（fiber-ai-v2、fiber-ai-v3、fiber-ai-core）はそれぞれ異なります。

MCP 以外も必要ですか？Fiber AI プラグインをご利用ください

Fiber AI プラグインは、これらの MCP サーバーに 16 個のスキル（検索、情報補完、オーディエンス、採用、SDR のプレイブック）と 7 個のペルソナサブエージェント（ai-sdr、ai-recruiter、gtm-strategist など）を同梱しており、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Codex、VS Code に対応しています。インストールガイドをご覧ください。このリポジトリが対象とするのは MCP サーバーのみです。

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セットアップ

V2 と Core で使用する API キーは、fiber.ai/app/api から取得してください。以下の例では、FIBER_API_KEY 環境変数からキーを読み込みます。V3 ではキーは不要です。初回接続時にクライアントでブラウザーが開き、SSO ログインが行われます。

以下のクライアント設定を使って直接接続するか、Smithery 経由で接続してください。

Smithery

Fiber AI は Smithery に fiberai/fiber-mcp（V2）および fiberai/fiber-core（Core）として登録されています。1 つのコマンドでクライアントにインストールできます。

npx -y @smithery/cli@latest mcp add fiberai/fiber-mcp --client cursor

cursor を使用するクライアントに置き換えてください。claude-code、claude、vscode、codex、gemini-cli、windsurf、opencode、cline、goose などを指定できます（npx -y @smithery/cli@latest mcp add --help ですべて確認できます）。Core では fiberai/fiber-core を使用してください。初回接続時にクライアントからブラウザーで Smithery が開き、サインインと Fiber API キーの設定が求められます。

代わりに Smithery 接続として使用する場合（Smithery CLI 経由でツールを呼び出すエージェント向け）：

npx -y @smithery/cli@latest mcp add fiberai/fiber-mcp --id fiber-ai-v2 \
  --headers "{\"x-api-key\": \"$FIBER_API_KEY\"}"
npx -y @smithery/cli@latest tool list fiber-ai-v2

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Cursor

ブラウザーのアドレスバーにリンクを貼り付けて、Enter キーを押します（Cursor がインストールされている必要があります）。

V2：

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-v2&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcC92MiJ9

V3（OAuth）：

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-v3&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcC92MyJ9

Core：

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=fiber-ai-core&config=eyJ0eXBlIjoiaHR0cCIsInVybCI6Imh0dHBzOi8vbWNwLmZpYmVyLmFpL21jcCJ9

リンクにキーは含まれていません。チャットでエージェントにキーを伝えるか、~/.cursor/mcp.json（またはプロジェクト内の .cursor/mcp.json）に追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "fiber-ai-v2": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2",
      "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" }
    },
    "fiber-ai-v3": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"
    },
    "fiber-ai-core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" }
    }
  }
}

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Claude Code

claude mcp add --transport http fiber-ai-v2 https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 \
  --header "x-api-key: $FIBER_API_KEY"

claude mcp add --transport http fiber-ai-v3 https://mcp.fiber.ai/mcp/v3

claude mcp add --transport http fiber-ai-core https://mcp.fiber.ai/mcp \
  --header "x-api-key: $FIBER_API_KEY"

Claude Code のセッション内で /mcp を実行し、接続を確認して V3 のログインを完了します。

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Claude Desktop and claude.ai

Claude Desktop と claude.ai では、OAuth で認証するカスタムコネクターとしてリモートサーバーを追加します。API キーのヘッダーは送信できません。V3 を使用してください。

1. Settings → Connectors → Add custom connector を開きます。
2. https://mcp.fiber.ai/mcp/v3 を入力し、プロンプトが表示されたらサインインします。

コネクターとして https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 を追加し、チャットでエージェントにキーを伝えることもできます（認証を参照）。

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Codex

~/.codex/config.toml に追加します。

[mcp_servers.fiber-ai-v2]
url = "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2"
env_http_headers = { "x-api-key" = "FIBER_API_KEY" }

[mcp_servers.fiber-ai-v3]
url = "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"

[mcp_servers.fiber-ai-core]
url = "https://mcp.fiber.ai/mcp"
env_http_headers = { "x-api-key" = "FIBER_API_KEY" }

env_http_headers は、FIBER_API_KEY 環境変数の値を x-api-key ヘッダーとして送信します。その後、V3 にサインインします。

codex mcp login fiber-ai-v3

Codex IDE 拡張機能と Codex アプリは、同じ ~/.codex/config.toml を読み込みます。

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Gemini CLI

gemini mcp add -t http -H "x-api-key: $FIBER_API_KEY" fiber-ai-v2 https://mcp.fiber.ai/mcp/v2
gemini mcp add -t http fiber-ai-v3 https://mcp.fiber.ai/mcp/v3
gemini mcp add -t http -H "x-api-key: $FIBER_API_KEY" fiber-ai-core https://mcp.fiber.ai/mcp

現在のプロジェクトではなく、すべてのプロジェクトにインストールするには -s user を追加します。gemini mcp list を実行して確認し、セッション内で /mcp auth fiber-ai-v3 を実行して V3 にサインインします。

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OpenCode

プロジェクト内の opencode.json（または ~/.config/opencode/opencode.json）に追加します。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "fiber-ai-v2": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2",
      "headers": { "x-api-key": "{env:FIBER_API_KEY}" }
    },
    "fiber-ai-v3": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"
    },
    "fiber-ai-core": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "{env:FIBER_API_KEY}" }
    }
  }
}

opencode mcp list を実行して確認し、opencode mcp auth fiber-ai-v3 を実行して V3 にサインインします。

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Visual Studio Code

ワークスペース内の .vscode/mcp.json に追加します（VS Code はトップレベルの servers キーからサーバーを読み込みます）。

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "fiber-api-key",
      "description": "Fiber AI API key",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "fiber-ai-v2": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2",
      "headers": { "x-api-key": "${input:fiber-api-key}" }
    },
    "fiber-ai-v3": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"
    },
    "fiber-ai-core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "${input:fiber-api-key}" }
    }
  }
}

VS Code は一度だけキーの入力を求め、安全に保存します。MCP: List Servers からサーバーを起動します。

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Windsurf (Devin Desktop)

Cascade パネルの ... メニューを開き、Open MCP config file を選択して、次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "fiber-ai-v2": {
      "serverUrl": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2",
      "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" }
    },
    "fiber-ai-v3": {
      "serverUrl": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"
    },
    "fiber-ai-core": {
      "serverUrl": "https://mcp.fiber.ai/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "${env:FIBER_API_KEY}" }
    }
  }
}

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Zed

Settings → AI → MCP Servers → Add Server → Add Remote Server を開くか、設定ファイルに追加します。

{
  "context_servers": {
    "fiber-ai-v2": {
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2",
      "headers": { "Authorization": "Bearer sk_live_..." }
    },
    "fiber-ai-v3": {
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v3"
    },
    "fiber-ai-core": {
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer sk_live_..." }
    }
  }
}

Zed は Authorization ヘッダーのないリモートサーバーに対して OAuth ログインを開始するため、V2 と Core では Bearer 形式を使用してください。

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その他

ほとんどの MCP 対応ツールは、次の設定で利用できます。

• URL：https://mcp.fiber.ai/mcp/v2（または /mcp/v3、/mcp）
• トランスポート：HTTP（Streamable HTTP）
• 認証：V2 と Core では、ヘッダー x-api-key: <your key>（または Authorization: Bearer <your key>）；V3 では OAuth
• stdio のみ対応するクライアントの場合：npx -y mcp-remote https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 --header x-api-key:$FIBER_API_KEY

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利用可能なツール

V2 サーバー（/mcp/v2）

直接 API を呼び出すツールです。Fiber AI の各エンドポイントが個別のツールとして公開されています。

ツール	説明
companySearch_tool	業界、所在地、規模、資金調達状況などの条件で企業を検索します。
peopleSearch_tool	役職、職位、部門などの条件で人物を検索します。
profileLiveEnrich_tool	LinkedIn プロフィールをリアルタイムで取得します。
companyLiveEnrich_tool	LinkedIn の企業情報をリアルタイムで取得します。
getOrgCredits_tool	クレジット残高を確認します。
getRateLimits_tool	組織のレート制限を確認します。
getAutoTopupSettings_tool	自動チャージの設定を取得します。
getAllApiKeys_tool	API キーの一覧を取得します。
cardsAttach_tool	トライアルアカウントにカードを登録します。
getQuickstartScript_tool	クイックスタート用のインストールスクリプトを取得します。

V3 サーバー（/mcp/v3）

公開されている操作（100 件以上）ごとに直接呼び出すツールが用意されており、簡潔な説明をモデルが必要に応じて展開できます。

Core サーバー（/mcp）

エンドポイントを動的に検出するためのメタツールです。

ツール	説明
search_endpoints	キーワードで API エンドポイントを検索します。
list_tag_packs	カタログを絞り込むための、厳選されたエンドポイントのグループを一覧表示します。
list_all_endpoints	利用可能な API エンドポイントをすべて一覧表示します。
get_endpoint_details_full	エンドポイントのスキーマ詳細をすべて取得します。
call_operation	operation ID を指定して、任意の API エンドポイントを呼び出します。

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認証

V2 と Core には Fiber AI API キーが必要です。V3 では OAuth（Clerk SSO）を使用します。クライアントがブラウザーウィンドウを開いてログインし、セッショントークンを再利用するため、キーの設定は不要です。API キーは fiber.ai/app/api から取得できます。

次の 3 つの方法のいずれかでキーを指定できます。クライアントで最も簡単な方法を選んでください。

オプション A - チャット経由（設定不要）

エージェントはリクエスト本文の apiKey としてキーを渡します。最も簡単な方法です。キーを一度エージェントに貼り付ければ、その後も使い続けます。

You:    Use sk_live_... as my Fiber API key.
Agent:  [calls companySearch_tool with { "apiKey": "sk_live_...", "searchParams": {...} }]

注意点：キーはチャット履歴に残ります。個人利用には問題ありませんが、共有セッションには適していません。

オプション B - x-api-key ヘッダー経由（IDE 向けの推奨方法）

MCP クライアントの設定でヘッダーを一度設定すれば、エージェントにキーが見えることはありません。

{
  "mcpServers": {
    "fiber-ai-v2": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp/v2",
      "headers": { "x-api-key": "sk_live_..." }
    },
    "fiber-ai-core": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fiber.ai/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "sk_live_..." }
    }
  }
}

ほとんどのクライアントでは、各 MCP サーバーに headers フィールドを設定でき、キーを直接記述する代わりに環境変数から読み込めます。フィールド名と変数の構文はクライアントごとに異なります。ご利用のクライアントについては、セットアップセクションを参照してください。

オプション C - Authorization: Bearer ヘッダー経由

オプション B と同じ形式ですが、標準のベアラートークンヘッダーを使います。MCP クライアントが Authorization 形式の認証にしか対応していない場合に便利です。

"headers": { "Authorization": "Bearer sk_live_..." }

解決順序

複数の方法で指定されている場合、サーバーは次の順序で解決します：本文／クエリの apiKey -> x-api-key ヘッダー -> Authorization: Bearer。最初に見つかった空でない値が使われます。

V3（OAuth）

V3 では上記のすべてを無視します。初回接続時にクライアントがブラウザーウィンドウで https://app.fiber.ai を開き、SSO ログインを行います。ログイン後のセッショントークンは、以降の呼び出しで再利用されます。環境変数、ヘッダー、設定の記述は不要です。

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使用例

接続したら、AI エージェントに次のように尋ねてください。

• 「ニューヨークにある従業員数 50～200 人の SaaS 企業を検索して」
• 「気になる企業の CEO を見つけて、仕事用メールアドレスを取得して」
• 「残りのクレジット数を教えて」
• 「この LinkedIn プロフィールの情報を補完して：linkedin.com/in/...」

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SDK

アプリケーションをプログラムから構築する場合（MCP 経由ではない場合）：

• TypeScript：npm install @fiberai/sdk — GitHub
• Python：pip install fiberai — GitHub

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FAQ

接続できませんか？
エディターが HTTP（Streamable HTTP）MCP トランスポートに対応していることを確認してください。stdio のみに対応している場合は、その他に記載されている npx mcp-remote ラッパーを使用してください。

認証エラーが発生しますか？
サポートされている 3 つの方法（本文の apiKey、x-api-key ヘッダー、Authorization: Bearer）のいずれかで、有効なキーを指定していることを確認してください。上記の認証を参照してください。キーは fiber.ai/app/api から取得できます。

キーはチャットとヘッダーのどちらに指定すべきですか？
個人でのセッションでは、チャットに指定しても問題ありません。共有セッション、Git にコミットするチーム設定ファイル、またはチャット履歴が漏洩する可能性のある場所では、MCP クライアント層で x-api-key ヘッダーを設定し、エージェントに生のキーが見えないようにしてください。

複数のサーバーを同時に使用できますか？
はい。V2、V3、Core を並行して登録できます。それぞれの名前は区別されたままです。

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ライセンス

MIT