GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Human-to-AI code review bridge. Review UI in the browser, AI agents fix code via MCP.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
PROJECT_ROOT, REVIEW_PORTDu brauchst
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-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
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 .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.
REVIEW_PORT envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto 0ics-srls bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Das musst du eintragen: PROJECT_ROOT
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.6.2) kam gestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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.
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.
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.
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 ofuvx.
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 websitehttps://uiticket.0ics.ai/is the landing page only — it is NOT an API endpoint. Always usehttp://localhost:{PORT}/apias theapi-url.
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.
<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.
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.
The floating panel lets you browse, filter, and manage all reviews:
The annotation system lets you point at specific elements and attach reviews to them:
When you annotate an element, the system captures rich metadata that helps the AI agent understand exactly what you're pointing at:
| Captured data | Example |
|---|---|
| Element name | Button 'Save', Input[email] 'Your email', Heading 2 'Features' |
| CSS selector | #main-header, div.card > button.primary:nth-of-type(2) |
| Bounding box | Position and dimensions in pixels |
| Nearby text | Own text + previous/next sibling text for context |
| Selected text | If you highlight text before annotating |
| CSS classes | Filtered (excludes framework-generated hashes) |
| Computed styles | Color, background, font, border, padding (smart per element type) |
| Full DOM path | body > div#app > section.content > div.card > button |
| Accessibility | ARIA roles, labels, tabindex, focusability |
| Sibling context | Parent tag, children count, adjacent sibling tags |
Reviews with annotations show numbered badges on the page next to the annotated element:
Every review can be tagged with a category:
| Tag | Color | Use for |
|---|---|---|
general | Indigo | General feedback (default) |
bug | Red | Something is broken |
suggestion | Green | Improvement idea |
question | Amber | Needs clarification |
| Shortcut | Action |
|---|---|
| Alt+A | Toggle annotation mode |
| Ctrl+Enter | Submit review or reply |
| Escape | Close popup / exit annotation mode |
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
.reviews/reviews.db.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)
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':
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.
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)"]
All endpoints under /api. CORS enabled for all origins.
| Method | Endpoint | Description | |||
|---|---|---|---|---|---|
| GET | /api/reviews/summary | Per-page summary with open/resolved counts | |||
| GET | /api/reviews | All 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 |
| Method | Endpoint | Description |
|---|---|---|
| GET | /api/review/{id}/replies | Get all replies to a review (chronological) |
| POST | /api/reviews/{page_id} | Create reply (include parent_id in body) |
| Field | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
text | string | - | Review comment (required) |
author | string | "anonymous" | Reviewer name |
tag | string | "general" | "general", "bug", "suggestion", or "question" |
metadata | object | - | Annotation context (element, selector, styles, etc.) |
parent_id | integer | - | Parent review ID for threaded replies |
| Field | Type | Description | |
|---|---|---|---|
status | "open" \ | "resolved" | Resolving auto-sets resolved_at and resolved_by |
text | string | Updated comment text | |
tag | string | Updated tag | |
resolved_by | string | Who resolved it (default: "user" via API, "agent" via MCP) | |
metadata | object | Updated annotation metadata |
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:
| File | Purpose |
|---|---|
reviews.db | SQLite database (commit to git to share reviews with your team) |
.gitkeep | Ensures directory is tracked |
.gitignore | Ignores WAL temp files (*.db-wal, *.db-shm) |
Path resolution:
REVIEW_DB_PATH env var (explicit override)PROJECT_ROOT/.reviews/reviews.db (default)./reviews.db (fallback)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