Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Browse and install 75+ free animated, shadcn-compatible React components from AI Canvas.
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.
Du 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": {
"aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}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": {
"aicanvas": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}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.
Diese 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 aicanvas-me 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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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 (0.2.5) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
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.
@aicanvas/mcpModel Context Protocol server for AI Canvas. Lets your AI editor (Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Codex) discover and install AI Canvas components without leaving the chat.
You: "find me an animated card stack"
AI: [calls search_components → ranks matches → picks polaroid-stack] [calls get_install_command → returns: npx shadcn add @aicanvas/polaroid-stack] [runs the command — file lands in your project] You: "make the rotation more dramatic" AI: [edits the file directly]
Thirteen tools, derived from the live aicanvas.me registry. Adding a component to the website auto-updates the MCP within minutes. The registry holds 80+ standalone components, plus the Andromeda design system with its own components and templates.
| Tool | Purpose |
|---|---|
list_categories | Show every category with component counts. Orient before drilling in. |
list_components | Browse standalone components, optionally filtered by category. Paginated. |
search_components | Fuzzy keyword search across standalone AND design-system components (slugs, names, descriptions, categories, tags). Ranked results. |
get_component | Full metadata plus complete .tsx source code for one component. Resolves both standalone slugs and design-system component slugs (e.g. andromeda-heat-grid). |
get_install_command | Get the npx shadcn add @aicanvas/ command for any standalone or design-system component. |
list_systems | List the design systems available (e.g. Andromeda), with component and template counts. |
get_system | Every file for a whole design system, plus its shared tokens, its component install commands, and the dependency chain. |
list_templates | List the ready-made templates (complete example screens), optionally filtered by design system. |
get_template | Every file for a single template (a ready-made composition), with the registry dependencies it pulls in. |
get_component_props | The documented props of one component: name, type, required, default, description. Free, no account, far smaller than the source. |
validate_usage | Check a file's JSX against the documented props of the AI Canvas components it imports: unknown props, missing required props, values outside a prop's options, each with a line number. |
compose_page | Turn a one-line brief into a build plan: closest template, one component per part with alternatives, install order (tokens first), and the parts nothing covers. Plans only, generates no code. |
get_audit_checklist | The checklist to run on a finished page or component: install completeness, props, both themes, 320px layout, motion cleanup, keyboard and contrast, composition. |
All tools are read-only. Nothing is mutated on AI Canvas's side.
The workflow the last four tools are built for: compose_page to plan, get_component_props to read each API before writing JSX, validate_usage on the finished file, get_audit_checklist before calling it done.
Standalone components and design-system components are kept in separate buckets. list_components and list_categories cover the 80+ standalones only, so the catalog stays clean. Design-system components are reached through list_systems / get_system, and are also resolvable by slug through get_component, get_install_command, and search_components.
Edit claude_desktop_config.json:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Restart Claude Desktop. The aicanvas tools should appear in the tools list.
Project-level (.cursor/mcp.json in your repo) or global (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Project-level .mcp.json (committed alongside your code):
{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Or via the CLI:
claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcp
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.aicanvas]
command = "npx" args = ["-y", "@aicanvas/mcp"]
Inside any of the AI editors above, ask:
"What categories of components does AI Canvas have?"
You should see all 11 categories with counts. If you don't, check the host's MCP logs. Typically a "Failed to spawn process" or network error means npx couldn't fetch the package, or the host wasn't restarted after editing the config.
To inspect the server outside an editor:
npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx -y @aicanvas/mcp
This opens a browser UI where you can call each tool by hand.
| Env var | Default | What it does |
|---|---|---|
AICANVAS_REGISTRY_BASE | https://aicanvas.me/r | Registry root URL. Override only for local development against a self-hosted mirror. |
AICANVAS_TOKEN | _(none)_ | Optional per-account token. The website bakes it into the MCP config it gives you. It identifies your AI Canvas account so source pulls are authorized and any premium content you own unlocks. Sent as a Bearer token on every registry request. Without it you are anonymous: metadata browsing still works, but pulling a component's source returns a short "create a free account" notice instead of the code. |
Browsing metadata (list_categories, list_components, search_components, list_systems, list_templates, get_install_command) is free and needs no account. Pulling actual source (get_component, get_system, get_template) runs against a free AI Canvas account: set AICANVAS_TOKEN from your account and the website gives you the ready-made config. Without a token, a free-component source pull returns a short "create a free account" notice instead of the code, and premium content (full design systems and templates) returns HTTP 402 with an upgrade link at aicanvas.me/pricing. Update anytime with npx @aicanvas/mcp@latest.
The MCP fetches https://aicanvas.me/r/aicanvas-mcp.json on first use and caches it for 5 minutes. New components on AI Canvas appear in the MCP automatically, no package update required.
The full source code for each component is fetched on demand from /r/ .json (the same shadcn registry items the CLI installs).
The prop tables come from https://aicanvas.me/r/aicanvas-props.json, parsed at build time from each component's own JSDoc, so they cannot drift from the source. Same 5-minute cache.
git clone https://github.com/aicanvas-me/aicanvas.git
cd aicanvas/mcp npm install npm run build
npm run inspect
AICANVAS_REGISTRY_BASE=http://localhost:3000/r node dist/index.js
Edit src/index.ts, run npm run build, restart your AI editor.
MIT, same as the AI Canvas project.