Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

ui-ticket-mcp

von 0ics-srlsVersion 1.6.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.0ics-srls/ui-ticket-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Human-to-AI code review bridge. Review UI in the browser, AI agents fix code via MCP.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

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: Entwicklertools
  • Das musst du eintragen: PROJECT_ROOT

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: PROJECT_ROOT, REVIEW_PORT

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

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": {
    "ui-ticket": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ui-ticket-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "your-value",
        "REVIEW_PORT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add ui-ticket --env PROJECT_ROOT=your-value --env REVIEW_PORT=your-value -- uvx ui-ticket-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": {
    "ui-ticket": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ui-ticket-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "your-value",
        "REVIEW_PORT": "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": {
    "ui-ticket": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ui-ticket-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "your-value",
        "REVIEW_PORT": "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

  • PROJECT_ROOT erforderlich env
    Root directory of the project being reviewed
  • REVIEW_PORT env
    HTTP port for REST API (default: 3200)

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto 0ics-srls 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 Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1396 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 98 % der anderen 1396 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1396 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 ui-ticket-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?

Das musst du eintragen: PROJECT_ROOT

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 (1.6.2) kam gestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 4 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 16 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

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.

ui-ticket-mcp

Human-to-AI code review bridge. Review UI prototypes directly in the browser, then let AI agents read your feedback and fix the code automatically.

You click on elements, write review comments like "This button should be blue" or "The spacing is wrong here", and your AI coding agent (Claude Code, Codex, Cursor, etc.) picks them up via MCP and resolves them - with full context about which element you pointed at, its CSS, position, and surrounding DOM.

How it works

journey

title Using ui-ticket-mcp section Review Open your app in browser: 5: You Click on a broken element: 4: You Write what's wrong: 5: You section AI resolves Agent reads your feedback: 3: AI Agent finds the source file: 4: AI Agent fixes the code: 5: AI Review disappears: 5: You, AI

One Python process handles everything - MCP protocol for the agent (stdio) and REST API for the browser UI (HTTP). Reviews are stored in a SQLite database inside your project.


Quick Start

1. Connect to your AI agent

Add to your project's .mcp.json (Claude Code, Codex, Cursor, etc.):

{

"mcpServers": { "ui-ticket-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ui-ticket-mcp"], "env": { "PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project", "REVIEW_PORT": "3200" } } } }

Restart the agent. uvx downloads and runs the package automatically - no manual install needed.

Alternative: pip install ui-ticket-mcp, then use "command": "ui-ticket-mcp" instead of uvx.

When the MCP server starts, it also launches a REST API on http://localhost:3200 (or your custom REVIEW_PORT) for the browser UI.

Important: The API always runs locally (localhost). The website https://uiticket.0ics.ai/ is the landing page only — it is NOT an API endpoint. Always use http://localhost:{PORT}/api as the api-url.

2. Add the browser UI to your app
npm install ui-ticket-panel

In your app's entry file (e.g. main.ts, index.tsx):

import { defineReviewPanel } from 'ui-ticket-panel';

defineReviewPanel();

Then in your root template:

<review-panel api-url="http://localhost:3200/api"></review-panel>

That's it. Works in any framework - Angular, React, Vue, Svelte, or plain HTML. It's a standard Web Component. For SSR frameworks (Next.js, Nuxt, SvelteKit) see the Framework Examples section — you need a dynamic import on the client side.

No bundler? Use CDN
<script type="module" src="https://unpkg.com/ui-ticket-panel/dist/bundle.js"></script>

The bundle auto-registers the element. No npm install, no build step needed.

3. Start reviewing

Open your app in the browser. You'll see a floating chat button in the bottom-right corner. Click it to open the review panel, or press Alt+A to enter annotation mode and click directly on elements.


Browser UI Features

Review Panel

The floating panel lets you browse, filter, and manage all reviews:

  • Filter tabs - Switch between Open, Resolved, and All reviews
  • Search - Full-text search across all review comments
  • Tag filter - Filter by category: general, bug, suggestion, question
  • Per-review actions - Resolve, Reopen, Delete, Reply, Highlight element
  • Threaded replies - Reply to reviews for back-and-forth discussion
  • Manual review form - Write reviews without annotation (Ctrl+Enter to submit)
  • Badge counter - Floating button shows count of open reviews
Annotation System

The annotation system lets you point at specific elements and attach reviews to them:

  • Click-to-annotate - Press Alt+A (or the target button), then click any element
  • Multi-select drag - Click and drag to select a region of multiple elements
  • Hover preview - See element identification in real-time as you move the mouse
  • Smart popup - Appears above or below the element depending on available space

When you annotate an element, the system captures rich metadata that helps the AI agent understand exactly what you're pointing at:

Captured dataExample
Element nameButton 'Save', Input[email] 'Your email', Heading 2 'Features'
CSS selector#main-header, div.card > button.primary:nth-of-type(2)
Bounding boxPosition and dimensions in pixels
Nearby textOwn text + previous/next sibling text for context
Selected textIf you highlight text before annotating
CSS classesFiltered (excludes framework-generated hashes)
Computed stylesColor, background, font, border, padding (smart per element type)
Full DOM pathbody > div#app > section.content > div.card > button
AccessibilityARIA roles, labels, tabindex, focusability
Sibling contextParent tag, children count, adjacent sibling tags
Marker Badges

Reviews with annotations show numbered badges on the page next to the annotated element:

  • Single review - Circular badge with the review ID, colored red (open) or green (resolved)
  • Stacked reviews (3+ on the same element) - Pill badge showing count, with a gradient showing open/resolved ratio
  • Click badge - Opens the review in the panel
  • Delete badge - Remove via the X button on hover
  • Tooltip - Hover to see author, element name, and comment preview
Tags

Every review can be tagged with a category:

TagColorUse for
generalIndigoGeneral feedback (default)
bugRedSomething is broken
suggestionGreenImprovement idea
questionAmberNeeds clarification
Keyboard Shortcuts
ShortcutAction
Alt+AToggle annotation mode
Ctrl+EnterSubmit review or reply
EscapeClose popup / exit annotation mode

Architecture

graph LR

Agent[AI Agent] Browser[Reviewer - Browser] Server[ui-ticket-mcp] DB[(SQLite)]

Agent <-->|stdio MCP| Server Browser <-->|HTTP REST :3200| Server Server --- DB

  • MCP (stdio) - Your agent framework starts it automatically. 10 tools for AI agents to read, resolve, and manage reviews.
  • REST API (HTTP :3200) - Starts in background, serves the browser review UI. CORS enabled for all origins.
  • SQLite (WAL mode) - Concurrent readers + 1 writer, 5s busy timeout. Database lives inside your project at .reviews/reviews.db.

MCP Tools

10 tools available to AI agents:

get_review_summary()

Overview of all pages with review counts.

Page         | Open | Resolved | Total

------------ | ---- | -------- | ----- user-profile | 3 | 1 | 4 dashboard | 0 | 2 | 2

get_reviews(page_id?: str)

List review comments. Optionally filtered by page. Shows status, tag, element context, and reply chains.

[#1] [OPEN] [bug] user-profile - alice: The header spacing is off

→ Element: Heading 2 'User Profile' | Selector: h2.page-title [#2] [RESOLVED] user-profile - bob: Button color should be blue

get_annotated_reviews(page_id?: str)

Returns only reviews that have element annotation metadata. Includes element name, CSS selector, full DOM path, selected text, accessibility info - everything the agent needs to locate and understand the annotated element.

get_pending_work()

All open reviews grouped by page - the agent's "todo list".

## user-profile (2 open)
  • #1 [bug] (alice): The header spacing is off
  • #3 [suggestion] (alice): Add hover state to buttons

dashboard (1 open)

  • #4 (bob): Chart labels are truncated
add_review(page_id, author, text, tag?, metadata?, parent_id?)

Create a new review. Supports tags, annotation metadata (JSON), and threading via parent_id.

resolve_review(review_id, resolved_by?)

Mark a review as resolved. Sets resolved_at timestamp and resolved_by (defaults to "agent").

reopen_review(review_id)

Reopen a previously resolved review. Clears resolution info.

batch_resolve(page_id, resolved_by?)

Resolve all open reviews on a page at once. Returns Resolved 3 review(s) on user-profile.

find_source_file_tool(page_id)

Find source files in PROJECT_ROOT matching a page ID. Searches by kebab-case, CamelCase, and glob patterns. Skips node_modules, dist, .git.

Found 3 file(s) for 'user-profile':
  • src/app/user-profile/user-profile.component.ts
  • src/app/user-profile/user-profile.component.html
  • src/app/shared/UserProfile.ts
get_setup_guide()

Returns the full setup guide (MCP config, REST API, browser UI). Useful when the agent needs to help set up the review system in a new project.

Typical agent workflow
graph TD

A["get_pending_work()"] -->|See what needs attention| B["get_annotated_reviews(page)"] B -->|Get element metadata for context| C["find_source_file_tool(page)"] C -->|Locate the source files| D["Read & edit the code"] D --> E{Resolve} E -->|Single| F["resolve_review(id)"] E -->|All on page| G["batch_resolve(page)"]


REST API

All endpoints under /api. CORS enabled for all origins.

Reviews
MethodEndpointDescription
GET/api/reviews/summaryPer-page summary with open/resolved counts
GET/api/reviewsAll reviews (newest first)
GET/api/reviews/{page_id}Reviews for a page. Query: `?status=open\resolved, ?tag=bug\suggestion\...`
POST/api/reviews/{page_id}Create review
PATCH/api/review/{id}Update review (status, text, tag, metadata)
DELETE/api/review/{id}Delete review permanently
Replies
MethodEndpointDescription
GET/api/review/{id}/repliesGet all replies to a review (chronological)
POST/api/reviews/{page_id}Create reply (include parent_id in body)
POST body
FieldTypeDefaultDescription
textstring-Review comment (required)
authorstring"anonymous"Reviewer name
tagstring"general""general", "bug", "suggestion", or "question"
metadataobject-Annotation context (element, selector, styles, etc.)
parent_idinteger-Parent review ID for threaded replies
PATCH body
FieldTypeDescription
status"open" \"resolved"Resolving auto-sets resolved_at and resolved_by
textstringUpdated comment text
tagstringUpdated tag
resolved_bystringWho resolved it (default: "user" via API, "agent" via MCP)
metadataobjectUpdated annotation metadata

Database

Reviews are stored in SQLite inside your project at {PROJECT_ROOT}/.reviews/reviews.db. The database is auto-created on first run.

The .reviews/ directory includes:

FilePurpose
reviews.dbSQLite database (commit to git to share reviews with your team)
.gitkeepEnsures directory is tracked
.gitignoreIgnores WAL temp files (*.db-wal, *.db-shm)

Path resolution:

  1. REVIEW_DB_PATH env var (explicit override)
  2. PROJECT_ROOT/.reviews/reviews.db (default)
  3. ./reviews.db (fallback)
Schema
reviews (

id INTEGER PRIMARY KEY, page_id TEXT NOT NULL, author TEXT DEFAULT 'anonymous', text TEXT NOT NULL, status TEXT DEFAULT 'open', -- 'open' | 'resolved' created_at TEXT NOT NULL, -- ISO 8601 resolved_at TEXT, resolved_by TEXT, metadata TEXT, -- JSON: annotation context tag TEXT DEFAULT 'general', -- 'general' | 'bug'

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

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