GitDiagram
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Cloud desktops for AI agents: create a Linux computer, see its screen, click, type and run tasks.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
5/5 Prüfungen bestanden · Was du fragst, läuft über den Server des Anbieters (app.mandala.computer) · ✓ Befehle geprüft am 14. Nov. 2026
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude · etwa 2 Min.
Kein Schlüssel, nichts zu installieren · Einmal auf claude.ai oder in der Desktop-App einrichten, dann im Chat nutzen · kostenlose Konten können 1 hinzufügen · bei Team/Enterprise fügt ein Owner ihn hinzu
CustomizeConnectors
Kopiere jeden Wert in das gleichnamige Feld in Claude und klicke Continue
Mandala Computerhttps://app.mandala.computer/mcpKlicke auf der von Claude erkannten Anmelde-Seite auf Continue · wähle bei Authentication, was der Anbieter angibt (Sign in now, Sign in when needed oder No sign in), dann Add
+ConnectorsMandala Computer
Nutze Mandala Computer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es Mandala Computer nutzt, oder ein Werkzeug von Mandala Computer in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit ChatGPT je nach Tarif
Volles MCP: ChatGPT Business, Enterprise oder Edu im Web · Pro: verbindet mit Lese-/Abrufrechten, Werkzeuge, die Daten ändern, gehen evtl. nicht · Plus: in der Doku nicht bestätigt; siehst du auf der Plugins-Seite eine Option für eigene MCP-Server, kannst du es versuchen · nur Web
Plugins+Add custom MCP server
Namen eingeben, Adresse unter Connection einfügen, Risikohinweis abhaken und Create as a plugin klicken
Mandala Computerhttps://app.mandala.computer/mcpNeuen Chat öffnen und vor dem Tippen Mandala Computer aus deinen Plugins wählen
Nutze Mandala Computer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn ChatGPT sagt, dass es Mandala Computer nutzt, oder ein Werkzeug von Mandala Computer in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von OpenAI abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Claude Code · etwa 2 Min.
Kein Schlüssel, nichts zu installieren
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
claude mcp add --transport http --scope user mandalacomputer https://app.mandala.computer/mcpMandala Computer sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Nutze Mandala Computer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Mandala Computer nutzt, oder ein Werkzeug von Mandala Computer in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor · etwa 2 Min.
Kein Schlüssel, nichts zu installieren
Nutze Mandala Computer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es Mandala Computer nutzt, oder ein Werkzeug von Mandala Computer in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code · etwa 2 Min.
Kein Schlüssel, nichts zu installieren
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Nutze Mandala Computer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es Mandala Computer nutzt, oder ein Werkzeug von Mandala Computer in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach
Adresse für Apps, die über das Web verbinden
https://app.mandala.computer/mcpJSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user mandalacomputer https://app.mandala.computer/mcpCursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"mandalacomputer": {
"url": "https://app.mandala.computer/mcp"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"mandalacomputer": {
"type": "http",
"url": "https://app.mandala.computer/mcp"
}
}
}Claude Code
claude mcp add --scope user mandalacomputer -- npx -y mandala-computer-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"mandalacomputer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mandala-computer-mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"mandalacomputer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mandala-computer-mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"mandalacomputer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mandala-computer-mcp"
]
}
}
}MANDALA_API_KEY geheim envMANDALA_MODEL_KEY geheim envMANDALA_PROFILE envMANDALA_BASE_URL envMANDALA_COMPUTER_ID envMANDALA_NO_LIFECYCLE envMANDALA_READ_ONLY envMANDALA_TAGS envDie Beschreibungen sind noch im englischen Original.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
npm: mandala-computer-mcpBasierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Verbinden sich über das Internet in
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 15. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto mandalacomputer bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vorgestern
Nutzt MIT
Antwort in 658 ms (HTTP 401)
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Noch nicht geprüft
Fragen, Tipps teilen oder melden, dass etwas nicht geht. Sortiert nach „hilfreich“.
Noch keine Beiträge. Stell die erste Frage oder teile einen Tipp.
Beiträge hier stammen von Nutzern, nicht vom PopNx-Team.
Noch keine Bewertungen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 5 von 5 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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vorgestern geändert, und die neueste Version (0.23.0) kam vor 3 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL und funktioniert daher auch in Apps mit Remote-MCP, etwa ChatGPT im Web (volles MCP ab Business; Pro nur lesend).
In derselben Kategorie: GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise
Gleiche Kategorie, andere Entwickler, Befehle bereits geprüft. Offizielle zuerst, dann nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.
Cloudflare MCP servers
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.
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.
An MCP server for Mandala Computer — cloud desktops for AI agents.
Point Claude Code, Claude Desktop, or anything else that speaks MCP at a real Linux desktop it can see and drive. Screenshots come back as images, so the model looks at the screen and clicks what it sees.
Status: alpha. The tool surface is settling; expect breaking changes
before 1.0. Tracks the platform's
/api/v1, which is itself still moving.
MCP requires Node 20.3 or newer. The TypeScript CLI login setup requires Node 22 or newer (mandala-computer on npm). Sign in once, then add the MCP server:
npm install -g mandala-computer
mandala login claude mcp add mandala -- npx -y mandala-computer-mcp
On Node 20, MCP can use an existing saved profile or an environment key. The TypeScript CLI guides you through browser approval and saves an API key in ~/.mandala/credentials.json. MCP only reads that file; it never issues or approves a device, writes credentials, or starts login automatically. The Python distribution also provides a mandala command; use the TypeScript CLI for login.
To select a separate profile and workspace:
mandala login --profile Work --workspace Research
claude mcp add mandala -- npx -y mandala-computer-mcp --profile Work
--profile takes precedence over MANDALA_PROFILE, then the saved default. Names are case-sensitive. An explicit key or nonempty MANDALA_API_KEY takes precedence over every profile and avoids accessing the credential store. Empty explicit keys fail; an empty or whitespace-only environment key is absent. You can still use a key from Settings → Credentials → API keys with MANDALA_API_KEY.
Saved credentials require POSIX protection: a real directory owned by you with mode 0700, and an owned regular file with mode 0600 and one link. Symlinks, hardlinks, unsafe permissions, malformed files and unsupported protection are refused before any API request. Windows file loading is unsupported; explicit or environment keys remain available. Only your home directory's store is read.
A saved profile also binds its API base URL. --base-url or MANDALA_BASE_URL must match that stored base after canonicalization, including the entire path prefix and port. An explicitly empty base flag is invalid with saved credentials. Each stdio session resolves once: restart to pick up another saved key. Revoking the key in Settings → Credentials → API keys makes later calls fail; MCP does not switch profiles, reread the file, or retry a refused action. Run login explicitly when new credentials are needed.
A saved profile can also carry a default workspace, set with mandala workspaces use (and removed with --clear); the CLI keeps it in ~/.mandala/defaults.json, beside credentials.json, which it never changes. Started from that profile, the secret tools (list_secrets, get_secret, create_secret, set_secret, replace_secret, delete_secret), create_computer and list_computers use it when a call leaves out workspace_id, as mandala computers create and computers list do; an explicit workspace_id always wins. Their descriptions say so and name the workspace, list_secrets, list_computers and create_computer say when the default chose the workspace, and startup prints it on stderr. There is no "every workspace" value: to list elsewhere, pass another workspace_id (or 'unassigned'), or start the server from a profile with no default. MCP only reads that file, once at startup, with the same checks as credentials.json. It is not applied when the profile's key is confined to a workspace (that key's own scope applies), when the default was saved for another account than the profile is logged in to now, or with an explicit or environment key. A file that cannot be read (not valid JSON, another version, or readable by others) is noted on stderr: list_secrets, get_secret and list_computers then use account-wide, but create_secret, set_secret, replace_secret, delete_secret and create_computer refuse a call without workspace_id, sending nothing, rather than act account-wide; pass workspace_id, or fix or delete the file and restart the server. The hosted HTTP server never reads it, and its tools are unchanged.
Claude Code — as a plugin, which installs the server and a skill together:
# Run mandala login first, or export MANDALA_API_KEY in this shell.
/plugin marketplace add mandalacomputer/mcp /plugin install mandala-computer@mandala
The skill — plugin/skills/mandala-computer/SKILL.md — is the part the tools cannot say for themselves: when a cloud desktop is the right answer at all, that it consumes running capacity until suspended or stopped, that run_agent is usually the right level and a screenshot per click is not, and which refusals are worth a second try. It is a description of *when and how*, not a second client; once the server is installed it stays out of the way. MANDALA_MODEL_KEY, if exported alongside, is passed through and turns on run_agent when the configured filters permit it. Without it, run_agent runs on the account's AI credits when they can pay (see Agents on AI credits).
To use an environment key instead of a saved profile:
claude mcp add mandala -e MANDALA_API_KEY=com_… -- npx -y mandala-computer-mcp
Claude Desktop — in claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "mandala": { "command": "npx", "args": ["-y", "mandala-computer-mcp"] } } }
Cursor, Windsurf and the rest take the same three fields — command, args, env — in whichever file they keep their MCP servers in.
Your MCP client starts this as a subprocess. It uses the saved profile’s API base, or https://app.mandala.computer/api/v1 by default with an environment key. Programmatic local hosts can call runStdio({ profile: 'Work' }); the exported StdioConfig allows a local key or profile. createServer still requires an explicit API key, and HttpConfig has no local credential options.
Ask for what you want. A first session usually goes:
Create a computer from the base template, open example.com, and show me what's
on the screen.
Under that, the model is doing roughly this:
create_computer(template="base") → builds it and selects it for the session
wait_for_computer(until="guest") → the desktop inside is answering, not just the VM open_url(url="https://example.com") → puts the page on the screen screenshot() → an image the model can point at click(x=640, y=400) → clicks what it saw screenshot() → looks again
create_computer(size="large") is the fast path: the named shapes from list_sizes are the ones the platform keeps pre-booted, so one of those is usually answered in about a second where a custom cpu/ram_mb/disk_gb shape boots cold. A size sets the template and the numbers together, so send it alone or the explicit fields alone.
use_computer binds a machine to the session, so every later call can leave computer_id out. Pass computer_id explicitly on any call to override it without changing the binding, which is how you drive two machines at once.
Set MANDALA_COMPUTER_ID to bind one at startup and skip use_computer entirely.
This is the unfiltered inventory. The filters below can withhold tools from both listing and calling; workflows in this README apply only when the needed tools are available. The offline fixture checks exercised operation coverage; verification against the live publication is a separate required CI gate. Parameter and response-mode support remains a separate contract.
Choosing a machine — list_templates, list_sizes, list_computers, get_computer, use_computer, wait_for_computer, get_desktop_url
Lifecycle — create_computer, start_computer, stop_computer, suspend_computer, restart_computer, update_computer, clone_computer, delete_computer, move_computer_to_workspace, move_computer, list_moves, get_operation, list_operations, wait_for_operation — see Lifecycle operations
move_computer_to_workspace changes workspace membership and who can access a computer. It requires an account-wide member or owner credential and explicit computer_id and workspace_id arguments (null means unassigned). The selected computer and default workspace are not used. The computer must be stopped, with no saved session, snapshots or snapshot history copies, secret bindings, or proxy credentials. Refusals leave those resources intact; the tool never removes them to force a move. This is separate from move_computer, which relocates a computer to different hardware.
Driving the desktop — screenshot, click, type_text, paste_text, press_key, scroll, drag, move_mouse, mouse_button, cursor_position, wait
Every one of these that acts — all but screenshot and cursor_position — takes context: true and then answers the desktop as it stands just after the action: the windows list_windows would list and the one with focus, without a second call. They are read once, straight after the action, so a window still opening may not be listed yet; when they cannot be read the action still happened, and the answer says why. When the focused window is Chromium the answer also carries page: the page's URL and title and one line per interactive element visible in it — what it is, what it says (and its accessible name when that is something else), and the point to click. Firefox, the default browser, has no page; then page_not_read gives the platform's reason beside the windows.
Inside the guest — exec, exec_poll, exec_kill, get_execution, read_execution_output, open_url, list_windows, window_action, read_clipboard, write_clipboard, read_file, write_file, write_file_chunk, get_file_upload, cancel_file_upload, list_directory
write_file writes straight to the path by default: a file already there is truncated as the upload starts, so a failed or cut-off write can leave only part of the new contents, with the old ones gone. With overwrite: false it creates the file only if nothing is there, and a path that is taken is refused without that attempt writing anything (Linux computers only). Those contents are written beside the path and published only once complete, so incomplete contents never appear at it, but a failure while publishing or answering can leave the complete file there. After any error read the path before retrying or overwriting. When a partial file must never appear at the path, use overwrite: false or write_file_chunk. read_file and write_file take no_wake: true to refuse (409) rather than resume a computer that is not running. For embedders, the Api raises that refusal as FileExistsError, and a create-only 409 whose reason could not be read as CreateOnlyConflictError, which says nothing about the path; isTransient is false for both.
Retained versions — retain_execution_output, get_result, read_result_output, delete_result, publish_artifact, get_artifact, read_artifact, delete_artifact
Passive metadata — list_activities, get_activity, get_activity_results, read_signals
Being told rather than asking — wait_for_event, poll_events, wait_for_file_change
Snapshots — list_snapshots, snapshot_holdings, create_snapshot, restore_snapshot, clone_snapshot, snapshot_schedule, get_retention, delete_snapshot
Your own templates — get_template_schema, check_template, publish_template, get_template, retire_template
Building one — build_template, list_builds, `get_bu