Fiber AI

Fiber AI — MCP 服务

模型上下文协议（MCP）服务提供了一个标准化接口，让任何兼容的 AI Agent 都能直接从编辑器访问 Fiber AI 的数据和工具——搜索公司、丰富联系人信息、查找电子邮箱等。

面向 AI Agent

如果你是编码 Agent，需要在 MCP 和 REST API 之间做选择， 请从面向 Agent 的 API 权威文档开始：

• 路由索引 + 关键规则： https://api.fiber.ai/llms.txt
• 各操作的 Markdown 文档： https://api.fiber.ai/ai-docs/<operationId>.md
• 操作索引： https://api.fiber.ai/ai-docs/index.md
• 面向大模型的 MCP 使用指南： https://docs.fiber.ai/article/using-mcp-in-llms

经验法则：在 IDE / 聊天中操作，且每项操作都是一次工具调用时，使用 MCP；构建自主脚本或生产流水线时，使用 REST API（通过 @fiberai/sdk 或 fiberai）。

服务

Fiber AI 提供三个远程 MCP 服务：

服务	URL	认证	最适合
V2	https://mcp.fiber.ai/mcp/v2	API 密钥	为排名前约 10 的优先操作自动生成直接工具（companySearch_tool、peopleSearch_tool 等）
V3	https://mcp.fiber.ai/mcp/v3	OAuth（SSO）	为每个公开操作提供带精简描述的直接工具；模型可按需调用或展开任何工具
Core	https://mcp.fiber.ai/mcp	API 密钥	5 个元工具，用于发现并调用 100 多个 API 端点（search_endpoints、list_tag_packs、list_all_endpoints、get_endpoint_details_full、call_operation）

我应该使用哪个？ 对于最常见的流程，V2 配合 API 密钥是最快的选择。对于广泛覆盖 Agent 的场景，V3 最为便捷——它将每个公开操作都作为带精简描述的直接工具提供，并通过基于浏览器的 SSO 登录进行认证，而无需粘贴密钥。Core 将工具数量控制在 5 个，让 Agent 在运行时发现端点；它使用与 V2 相同的 API 密钥认证。你可以注册多个服务；服务名称（fiber-ai-v2、fiber-ai-v3、fiber-ai-core）各不相同。

想要的不只是 MCP？使用 Fiber AI 插件

Fiber AI 插件将这些 MCP 服务与 16 个技能（搜索、丰富信息、受众、招聘和 SDR 策略手册）以及 7 个角色子 Agent（ai-sdr、ai-recruiter、gtm-strategist 等）打包在一起，适用于 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Codex 和 VS Code。请参阅其安装指南。本仓库仅涵盖 MCP 服务。

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设置

在 fiber.ai/app/api 获取 V2 和 Core 所需的 API 密钥。示例会从 FIBER_API_KEY 环境变量中读取该密钥。V3 无需密钥：首次连接时，客户端会打开浏览器进行 SSO 登录。

你可以使用下方适用于客户端的配置直接连接，也可以通过 Smithery 连接。

Smithery

Fiber AI 已在 Smithery 上架，名称为 fiberai/fiber-mcp（V2）和 fiberai/fiber-core（Core）。只需一条命令，即可安装到客户端：

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

将 cursor 替换为你的客户端：claude-code、claude、vscode、codex、gemini-cli、windsurf、opencode、cline、goose 等（运行 npx -y @smithery/cli@latest mcp add --help 可查看完整列表）。Core 请使用 fiberai/fiber-core。首次连接时，客户端会在浏览器中打开 Smithery，供你登录并设置 Fiber API 密钥。

若要改用 Smithery 连接（适用于通过 Smithery CLI 调用工具的 Agent）：

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

将链接粘贴到浏览器地址栏并按 Enter（必须已安装 Cursor）：

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

链接中不包含你的密钥；请在聊天中提供给 Agent，或将其添加到 ~/.cursor/mcp.json（或项目中的 .cursor/mcp.json）：

{
  "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"

在 Claude Code 会话中运行 /mcp，验证连接并完成 V3 登录。

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Claude Desktop 和 claude.ai

Claude Desktop 和 claude.ai 将远程服务作为自定义连接器添加，这类连接器通过 OAuth 进行身份验证，无法发送 API 密钥标头。请使用 V3：

1. 打开设置 → 连接器 → 添加自定义连接器。
2. 输入 https://mcp.fiber.ai/mcp/v3，并在出现提示时登录。

你也可以将 https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 添加为连接器，并在聊天中向 Agent 提供密钥（请参阅身份验证）。

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Codex

添加到 ~/.codex/config.toml：

[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 会将 FIBER_API_KEY 环境变量的值作为 x-api-key 标头发送。然后登录 V3：

codex mcp login fiber-ai-v3

Codex IDE 扩展和 Codex 应用读取的是同一个 ~/.codex/config.toml。

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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

添加 -s user，即可为所有项目安装，而非仅为当前项目安装。运行 gemini mcp list 验证，并在会话中运行 /mcp auth fiber-ai-v3 登录 V3。

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OpenCode

添加到项目中的 opencode.json（或 ~/.config/opencode/opencode.json）：

{
  "$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}" }
    }
  }
}

运行 opencode mcp list 验证，并运行 opencode mcp auth fiber-ai-v3 登录 V3。

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Visual Studio Code

添加到工作区中的 .vscode/mcp.json（VS Code 从顶层 servers 键读取服务）：

{
  "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 会提示你输入一次密钥，并安全地保存。请从MCP: 列出服务启动这些服务。

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Windsurf（Devin Desktop）

打开 Cascade 面板的 ... 菜单 → 打开 MCP 配置文件，然后添加：

{
  "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

打开设置 → AI → MCP 服务 → 添加服务 → 添加远程服务，或将其添加到设置文件中：

{
  "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_..." }
    }
  }
}

对于任何没有 Authorization 标头的远程服务，Zed 都会启动 OAuth 登录，因此 V2 和 Core 请使用 Bearer 格式。

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其他

大多数兼容 MCP 的工具都可以按以下方式配置：

• URL：https://mcp.fiber.ai/mcp/v2（或 /mcp/v3、/mcp）
• 传输方式：HTTP（流式 HTTP）
• 身份验证：V2 和 Core 使用标头 x-api-key: <your key>（或 Authorization: Bearer <your key>）；V3 使用 OAuth
• 对于仅支持 stdio 的客户端：npx -y mcp-remote https://mcp.fiber.ai/mcp/v2 --header x-api-key:$FIBER_API_KEY

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可用工具

V2 服务（/mcp/v2）

直接 API 工具——每个 Fiber AI 端点都作为独立工具提供：

工具	描述
companySearch_tool	按行业、地点、规模、融资等条件搜索公司。
peopleSearch_tool	按职位、资历、部门等条件搜索人员。
profileLiveEnrich_tool	实时获取 LinkedIn 个人资料
companyLiveEnrich_tool	实时获取 LinkedIn 公司资料
getOrgCredits_tool	查看你的额度余额
getRateLimits_tool	查看组织的速率限制
getAutoTopupSettings_tool	获取自动充值设置
getAllApiKeys_tool	列出你的 API 密钥
cardsAttach_tool	将银行卡关联到试用账户
getQuickstartScript_tool	获取快速入门安装脚本

V3 服务（/mcp/v3）

每个公开操作都对应一个直接工具（100+），并提供简洁的描述，模型可按需展开。

Core 服务（/mcp）

用于动态发现端点的元工具：

工具	描述
search_endpoints	按关键词搜索 API 端点
list_tag_packs	列出精选端点组，以缩小目录范围
list_all_endpoints	列出所有可用的 API 端点
get_endpoint_details_full	获取端点的完整架构详情
call_operation	按操作 ID 调用任意 API 端点

身份验证

V2 和 Core 需要 Fiber AI API 密钥。V3 使用 OAuth（Clerk SSO）——客户端会打开浏览器窗口进行登录，并复用会话令牌，无需配置密钥。请在 fiber.ai/app/api 获取 API 密钥。

你可以通过以下三种方式中的任意一种提供密钥——选择客户端最方便的方式：

选项 A——通过聊天（零配置）

Agent 会在请求正文中通过 apiKey 传递密钥。最简单的方式：将密钥粘贴给 Agent 一次，之后它就会一直使用该密钥。

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

注意：密钥会出现在聊天记录中。个人使用没问题，但不适合共享会话。

选项 B——通过 x-api-key 标头（推荐用于 IDE）

在 MCP 客户端配置中设置一次标头；Agent 永远不会看到密钥。

{
  "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_..." }
    }
  }
}

大多数客户端都支持为每个 MCP 服务设置 headers 字段，并且可以从环境变量读取密钥，而不是将密钥硬编码。字段名称和变量语法因客户端而异；请参阅 设置 部分，了解你的客户端对应的配置方式。

选项 C——通过 Authorization: Bearer 标头

与选项 B 的形式相同，但使用标准的 bearer-token 标头。如果你的 MCP 客户端只支持 Authorization 样式的身份验证，这种方式会很实用。

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

解析顺序

如果存在多个值，服务会按以下顺序进行解析：正文/查询参数中的 apiKey -> x-api-key 标头 -> Authorization: Bearer。第一个非空值优先。

V3（OAuth）

V3 会忽略以上所有方式。首次连接时，客户端会打开 https://app.fiber.ai，通过浏览器进行 SSO 登录；之后的调用会复用生成的会话令牌。无需环境变量、标头或配置文件。

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使用示例

连接后，可以向 AI Agent 提问：

• “搜索纽约员工人数为 50-200 人的 SaaS 公司”
• “查找你关注的某家公司的 CEO，并获取其工作邮箱”
• “我还剩多少积分？”
• “丰富这个 LinkedIn 个人资料的信息：linkedin.com/in/...”

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SDK

如需以编程方式构建应用（而非通过 MCP）：

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

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常见问题

连接无法正常工作？ 请确认你的编辑器支持 HTTP（Streamable HTTP）MCP 传输。如果它只支持 stdio，请使用 其他客户端 部分中所示的 npx mcp-remote 包装器。

遇到身份验证错误？ 请确保通过三种受支持的方式之一提供有效密钥（正文中的 apiKey、x-api-key 标头或 Authorization: Bearer）。请参阅上文的身份验证。请在 fiber.ai/app/api 获取密钥。

应该把密钥放在聊天中还是标头中？ 个人会话中使用聊天方式没问题。对于共享会话、提交到 git 的团队配置文件，或任何聊天记录可能泄露的场景，请在 MCP 客户端层配置 x-api-key 标头，这样 Agent 就永远看不到原始密钥。

可以同时使用多个服务吗？ 可以。你可以并排注册 V2、V3 和 Core；它们的名称会保持独立。

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许可证

MIT