プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

TestivAI

作者:testivaiバージョン 0.9.4i★ 7 (リポジトリ全体のスター)iパソコンで動く
レジストリ名ai.testiv/mcp

インストール方法

What it does

Local-first visual regression for AI agents: verdicts, diff images, explain_snapshot. No API key.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 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。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Node.js を入れる

    1 回だけ。Node.js が必要なすべてのサーバーで使えます

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "testiv": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@testivai/mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    TestivAI を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が TestivAI を使っていると言うか、回答に TestivAI のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ TestivAI につなげません

TestivAI はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · TestivAI につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)

B · デザイン・画像・音声 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)

  1. Node.js を入れる

    1 回だけ。Node.js が必要なすべてのサーバーで使えます

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user testiv -- npx -y @testivai/mcp
  4. Claude Code で /mcp と入力

    TestivAI が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    TestivAI を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が TestivAI を使っていると言うか、回答に TestivAI のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)

  1. Node.js を入れる

    1 回だけ。Node.js が必要なすべてのサーバーで使えます

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    TestivAI を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が TestivAI を使っていると言うか、回答に TestivAI のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)

  1. Node.js を入れる

    1 回だけ。Node.js が必要なすべてのサーバーで使えます

    Node.js のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    TestivAI を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が TestivAI を使っていると言うか、回答に TestivAI のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?TestivAI を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user testiv -- npx -y @testivai/mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "testiv": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@testivai/mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "testiv": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@testivai/mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "testiv": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@testivai/mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

ひと目でわかる

GitHubスターi
7 (リポジトリ全体のスター)
このリポジトリには複数の MCP があり、スターは順位で1件だけ数えます
週あたりのダウンロードi
836/週
確認済みドメイン
✓ testiv.ai
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.9.4
レジストリ公開日i
2026年11月8日
コードの最終更新i
2026年11月12日
作者
testivai
パッケージ
npm: @testivai/mcp
ウェブサイト
github.com
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

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12日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン testiv.ai で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:今日

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 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

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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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2946件のうち78%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2946件のうち89%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2946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

TestivAIは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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今日、最新バージョン(0.9.4)がレジストリに届いたのは4 日前です。

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, AutoClip, Next AI Draw.io

同じカテゴリのほかの候補

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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

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

作者:GLips広く使われている↓ 15.2万/週★ 1.6万5 か月前更新

パソコンで動く

AutoClip

Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.

作者:zhouxiaoka広く使われている↓ 205/週★ 1万15 日前更新

パソコンで動く

Next AI Draw.io

draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand

作者:DayuanJiang広く使われている↓ 2.2万/週★ 3.7万 リポジトリ全体のスター5 日前更新

パソコンで動く

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。

@testivai/mcp

MCP (Model Context Protocol) server that gives AI coding agents eyes on your visual regression results. The agent changes UI code, runs your test suite, then uses these tools to find out what actually changed on screen — and whether it is a real change, likely render noise, or a case the DOM and style signals cannot settle.

Tools

ToolWhat it does
get_visual_resultsReads visual-report/results.json; when two or more snapshots share one environment change, opens with one line saying so and how many of them are rendering drift; then returns a one-line verdict per snapshot: unhealthy capture (a web font or stylesheet failed to load in the current capture or the baseline, named in the verdict: a glitch of the capture or a broken asset, never noise and never to be approved as a baseline; said before any other reading) / passed (an auto-passed diff says which configured criterion passed it) / size changed (the current capture's dimensions differ from the baseline's: a taller or shorter page is read with the DOM summary and the page shift, and with an identical DOM it is the same content laid out differently, not content added; a width change is the viewport or device scale, not the page; every padded pixel counts as changed, so it is never passed and never noise) / rendering drift (the DOM and computed styles both match and the environment the snapshot was captured in changed since the baseline: a browser build, OS or distro, device scale or capture method, named in the verdict; the machine changed, not the page, so it is never called noise) / likely render noise (the DOM and computed styles both match and the diff is small and scattered; still not proof) / concentrated in one area or large (the DOM and computed styles match, but every diff region fits in a box covering at most a third of the page, or over 1% of pixels differ: a bad capture or a change the style check does not cover, such as size, overflow, transform or an image, so compare the images before approving) / style-only change (identical DOM, different computed styles: a real change) / structural change (with the DOM summary) / styles not compared (identical DOM, style check unavailable: could be render noise or a stylesheet-only change, so compare the images before approving). Snapshots that share an identical signal (style-only change on the same elements, the same page shift, identical DOM with styles not compared, a large spread-out diff, likely render noise) are grouped first; a diff concentrated in one area, or an unhealthy capture, is never grouped. Each missing baseline (committed, but no capture this run) gets its own line (several share one verdict line, so a partial run stays short), with nothing to approve: an intended removal deletes the baseline directory. It ends with the paths to open the HTML report and each diff image
explain_snapshotLayered evidence for one snapshot: pixel regions and the shape of the diff (layers.pixel.shape: scattered, concentrated or large), element attribution (which selectors shifted vs changed, whole-page shift), the DOM/style signal, the capture environment (layers.environment: what changed since the baseline, the rendering changes worded, and whether the diff is rendering drift), the capture health (layers.health: what failed to load in each capture and which side is unhealthy), and interpretation guidance; for a missing baseline, status missing, the committed baseline files and what to check instead
get_reportThe raw results.json payload, for agents that parse structured data
get_diff (alias get_snapshot_diff)Returns the baseline, current, and diff images for one snapshot so the agent can see the change: the full page downscaled to fit model context (it shows where the changes are), then, when it had to be downscaled, each changed region cropped at native scale with 32 px around it and as wide as the page (up to 1280 px), so text, wrapping and clipping stay readable on a tall full-page capture (up to 3 crops per call, each at most 1280×1024 px and 2,000,000 px in all; nearby regions share a crop, changes come before shifts, a wider area is sampled at 1/2 scale or smaller, a taller one shows its top rows, and after a size change each capture is cut to its own bounds). region (an index the response lists), or y and height (a full-width band), return only that crop; for a missing baseline, the committed baseline image only
list_baselinesLists the committed baselines under .testivai/baselines/
approve_snapshot / approve_allPromote reviewed captures to committed baselines (same as testivai approve), only after a human confirms

The server also ships two prompts. review-visual-changes walks the agent through a full review: summary, explain_snapshot per change, diff images when the evidence is ambiguous, and a recommendation per snapshot. triage-visual-diff (optional snapshot and intent arguments) sorts each diff, and each missing baseline, into glitch, intended change, bug or possible bug, with the evidence and a next step; a changed DOM or changed computed styles is never a glitch, and neither is a missing baseline. The same rules run in CI with the testivai/testivai-oss/review@v1 action.

Approval is a human decision

approve_snapshot and approve_all exist so a human who has looked at a diff can say "approve it" in the conversation and have the agent carry it out. They are not for the agent to decide on its own: approving rewrites what "correct" means, so an agent that approves its own change can launder a regression into the baseline. Both tool descriptions, the review-visual-changes prompt, and every get_visual_results response say so. After approving, commit .testivai/baselines/.

In Claude Code the client enforces this: both approve tools are marked anthropic/requiresUserInteraction, so Claude Code asks you on every approve call, even in auto-approving permission modes. To turn that off, start the server with --no-approval-prompt or set "mcpApprovalPrompt": false in .testivai/config.json (the flag wins); the approve tools then follow your client's own permission settings. Walkthrough: Review and approve in Claude Code.

The other approval paths stay available: npx testivai approve locally, or a /testivai approve comment on the pull request.

Setup

Claude Code
claude mcp add testivai -- npx -y @testivai/mcp
Cursor / other MCP clients
// .cursor/mcp.json (or your client's equivalent)

{ "mcpServers": { "testivai": { "command": "npx", "args": ["-y", "@testivai/mcp"] } } }

The server reads the project from its working directory (pass --root to override) and respects reportDir from .testivai/config.json.

Typical agent flow

  1. Agent edits UI code.
  2. Agent runs npx playwright test (the TestivAI reporter captures + diffs).
  3. Agent calls get_visual_results and sees, for example, homepage: changed (4.20% pixels differ) and the DOM changed (2 added, 1 removed, 0 attribute changes) — a real structural change; confirm it is intended before approving.
  4. Agent calls explain_snapshot homepage for the evidence, and get_diff homepage to look at the images (the full page, then the changed regions at native scale), then confirms the change matches the task (or fixes its own regression).
  5. Agent reports to the human: what changed, whether it looks intended, and which snapshots need approval. If the human says to approve, the agent calls approve_snapshot; otherwise the human approves with npx testivai approve or /testivai approve on the PR.

Local mode only — no account, no API key, nothing leaves the machine.

Full integration guide (instructions-file level, MCP level, zero-test-suite apps, real transcript): docs/guides/ai-agents.md