Posecode MCP

Name: Posecode MCP
Author: posecode-dev

von posecode-devVersion 0.5.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.posecode-dev/posecode-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Author, ROM-validate, and render 3D human movement (.posecode) with a shareable playground link.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Design, Bilder & Audio

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: POSECODE_BASE_URL

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "posecode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "posecode-mcp"
      ],
      "env": {
        "POSECODE_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add posecode --env POSECODE_BASE_URL=your-value -- npx -y posecode-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "posecode": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "posecode-mcp"
      ],
      "env": {
        "POSECODE_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "posecode": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "posecode-mcp"
      ],
      "env": {
        "POSECODE_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

POSECODE_BASE_URL env
Playground origin used for render permalinks (defaults to https://posecode.org).

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto posecode-dev bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 2168 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 28 % der anderen 2168 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2168 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Posecode MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.5.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Figma Context MCP

von GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten

Installieren

Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten

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Figma MCP Server

von figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten

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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Posecode

Kinematic motion as text.

An inspectable, editable movement format for animation tools, LLMs, and web products.

Like Mermaid for movement: small text documents for describing, validating, and rendering

deterministic human motion without hiding the source inside a black box.

Live Playground · Movement Library · Language Specification (SPEC.md) · LLM Authoring Guide · Examples · MCP Server

Why Posecode?

Animation clips and generated trajectories can show movement, but they often hide the semantic decisions that produced it.

Posecode keeps those decisions in readable source. A human can write the document, an animation tool can emit it, or an LLM can draft it. Parsing, validation, editing, and rendering do not require an AI model.

One .posecode document — shoulders: abduct 160 , hips: abduct 30 , repeat 12 — rendered live in the browser.

For example:

Bend your knees, move your hips backward, and keep your chest upright.

A human may understand that instruction, but a renderer cannot reliably determine:

which joints should move,
by how many degrees,
in which coordinate frame,
over what duration,
in what sequence,
or within which physical limits.

Humans, tools, and language models all need a shared syntax for expressing movement in a renderable and testable form.

Posecode provides that missing representation.

See Posecode in 28 seconds

From readable movement source to validated 3D rendering, MCP tools, and a one-script web embed.

▶ Watch the 28-second builder demo

Plain text in. Smooth, programmable 3D motion out.

Movement examples

pelvis: hinge — deadlift

knees: flex 95 — squat

shoulders: abduct 90 — lateral raise

Why Not Diffusion Text-to-Motion?

Neural text-to-motion systems can generate impressive movement, but they introduce problems for lightweight, programmable applications.

Resource intensive

Many systems require large models and GPU-backed inference, making real-time consumer deployment expensive.

Difficult to control

They usually produce coordinate trajectories rather than editable semantic instructions.

It is difficult to request a precise change such as:

Reduce knee flexion by 10 degrees during the second phase.

Hard to validate

Black-box trajectories do not naturally expose readable joint rules, phase definitions, or range-of-motion limits.

Hard to debug

When a movement looks wrong, developers may not know which semantic instruction caused the problem.

The Posecode Approach

Posecode uses a lightweight, text-driven pipeline.

Readable: movements are stored as small .posecode documents.
Structured: joints, actions, angles, timings, and constraints are explicit.
Editable: developers and models can modify individual movement properties.
Fast: parsing and rendering happen client-side.
Deterministic: the same Posecode input produces the same validated representation.
Inspectable: parser warnings and fidelity checks explain problems.
Agent-friendly: the MCP server exposes generation, validation, critique, and sharing tools.
Safety-aware: authored and IK-generated angles are constrained by configured range-of-motion limits.

The Idea in 30 Seconds

A .posecode file describes movement as timed phases with targeted joint actions.

1. Write `.posecode`	2. Render the movement

| `posecode` exercise "Body-weight squat" `rig` humanoid `pose` start = standing

`step` "Descend" 1.6s settle: hips: flex 80 knees: flex 95 ankles: dorsiflex 14 ground-lock: feet cue "Sit the hips back"

`step` "Drive up" 1.2s drive: hips: flex 0 knees: flex 0 ankles: dorsiflex 0 ground-lock: feet

`repeat` 8 | |

OpenAI Build Week 2026: Posecode existed before the hackathon. During Build Week, the project was extended using Codex — running on GPT-5.6 — as the primary engineering tool for a real batch of shipped work: motion/grounding quality, language contract diagnostics, licensing restructuring, release automation, and product-facing pages. The sections below distinguish previous work from Build Week work using actual commit history, not a roadmap.

OpenAI Build Week Extension

What existed before Build Week

Before Build Week, Posecode already included:

the core .posecode domain-specific language,
a parser and intermediate motion representation,
basic range-of-motion validation,
a Three.js/WebGL renderer,
forward kinematics,
basic inverse-kinematics and ground-lock behavior,
a browser playground,
example movement files,
shareable Posecode links,
and an MCP server foundation.

This original version was developed primarily with Claude as an AI-assisted engineering tool.

That prior work provides the foundation for the project, but it is not presented as the new hackathon contribution.

What was added during Build Week

Every item below is a merged, dated pull request built with Codex (GPT-5.6) — see Build Week Evidence for direct links.

Motion and grounding overhaul — ROM-constrained reach IK, semantic palm/fist/sole/knee/pelvis contact surfaces, multi-contact refinement, stable support handoffs, and XBot-aware grounding (#76).
Language contract and diagnostics — Posecode language/IR v0.3 custom start-pose blocks with ROM-checked overrides, live and clip-wide grounding/self-collision diagnostics, and an accessible metric floor guide (#92).
Licensing restructure — split the monorepo into an Apache-2.0 standard layer (spec, parser, share, language, LSP, VS Code) and an AGPL-3.0 product layer (render, embed, MCP, eval, playground), with a commercial-license path (#84).
Release automation — Changesets-driven npm publishing via GitHub OIDC, MCP Registry publishing, and CI validation of package versions, entry points, and tarball contents (#66).
Third-party integration readiness — Posecode 0.2 timing vocabulary (drive/settle/flow/snap), a parser validation CLI, and embed compatibility metadata (#62).
Ground-lock correctness — parser-owned validation for per-side foot/hand/elbow ground locks and back-contact support for supine movements, replacing silent acceptance of invalid contacts (#61, #64).
LLM-first landing page and product page — redesigned the landing page around a prompt → Posecode → live 3D story, and added a /for-products page documenting the web component, parser, renderer, and MCP server for integrators (#82, #74).
Mobile and search fixes — mobile toolbar/viewer layout, natural hand orientation, and Google Search indexing corrections (#78, #65).

Build Week feature status

Motion/grounding quality overhaul shipped (#76)
Language contract + diagnostics shipped (#92)
Licensing restructure shipped (#84)
Release automation shipped (#66)
Ground-lock correctness shipped (#61, #64)
Landing/product pages shipped (#82, #74)

How GPT-5.6 Is Used

During Build Week, Codex sessions ran on GPT-5.6 (GPT-5.6 Terra), which is the model that powers Codex for this event. GPT-5.6 is the reasoning engine behind every Build Week change listed above: reading the existing monorepo, proposing the ROM-constrained IK and contact-surface design in #76, designing the language/IR v0.3 diagnostics in #92, and drafting the licensing boundary in #84.

A GPT-5.6-powered natural-language-to-Posecode generation feature (describe a movement in plain English, get a validated .posecode document back) is a natural next step given the existing posecode_authoring_guide MCP tool, but it is not yet built — it is not claimed as shipped functionality here.

How Codex Is Used

Codex is the primary engineering tool used for the Build Week extension.

During the hackathon period, Codex was used to:

inspect and understand the existing monorepo before each change,
design and implement the ROM-constrained reach IK and contact-surface system (#76),
design and implement the language/IR v0.3 diagnostics and floor guide (

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

Posecode MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

Häufige Fragen

Alternativen

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

README vom Entwickler

Why Posecode?

See Posecode in 28 seconds

Movement examples

Why Not Diffusion Text-to-Motion?

Resource intensive

Difficult to control

Hard to validate

Hard to debug

The Posecode Approach

The Idea in 30 Seconds

OpenAI Build Week Extension

What existed before Build Week

What was added during Build Week

Build Week feature status

How GPT-5.6 Is Used

How Codex Is Used