Posecode MCP

Name: Posecode MCP
Author: posecode-dev

作者：posecode-devバージョン 0.5.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.posecode-dev/posecode-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: デザイン・画像・音声

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： POSECODE_BASE_URL

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント posecode-dev で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの2169件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの2169件のうち28%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2169件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Posecode MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.5.0）がレジストリに届いたのは2 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Figma Context MCP

作者：GLips

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

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新

インストール

Claude Real Video

作者：HUANGCHIHHUNGLeo

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

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新

インストール

Figma MCP Server

作者：figma

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

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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 (

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

Posecode MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

作者のREADME

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