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

Nakkas

von arikusiVersion 0.5.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.arikusi/nakkas

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server that turns AI into an SVG artist. One rendering engine, AI decides everything.

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: Sonstiges

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).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "nakkas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "nakkas"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add nakkas -- npx -y nakkas

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "nakkas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "nakkas"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "nakkas": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "nakkas"
      ]
    }
  }
}

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.

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 arikusi 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 Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32683 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 17 % der anderen 32683 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32683 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 Nakkas 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

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 (0.5.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
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.

MCP server that turns AI into an SVG artist.

One rendering engine. AI decides everything.

Officially listed on the MCP Registry , Glama , LobeHub , and PulseMCP .

Both drawn by an AI through nakkas, one JSON config each, iterated against its own PNG previews. Pure CSS animation, no JavaScript.

Nakkas is an MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants like Claude create animated SVG graphics from a declarative JSON config: logos, icons, loading spinners, GitHub README banners, badges, and generative art. It renders CSS @keyframes and SMIL animations with no JavaScript, so the output works inside GitHub READMEs and anywhere an tag renders SVG. Every render comes back as a PNG preview plus a server-side artifact id, so the AI sees its own work immediately and iterates without the SVG text ever passing through its context window.

*nakkaş* means painter/artist in Turkish (old).

"make a neon terminal logo with animated binary digits"

→ AI constructs JSON config → nakkas renders to animated SVG → AI previews the PNG, critiques, revises → clean animated SVG output

Why

  • One tool, infinite designs. render_svg takes a JSON config. AI fills in everything.
  • The AI sees its own work. Every render returns a PNG preview, so the model critiques and revises instead of designing blind.
  • Token-cheap iteration. The SVG stays on the server as an artifact; preview and save address it by id, so revision loops don't pay for the SVG text.
  • Pure declarative SVG. CSS @keyframes + SMIL animations, no JavaScript. Survives GitHub's camo proxy.
  • Zero external deps. No cloud API, no API keys. Runs locally.

Install

Claude Desktop

Add to your config file:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "nakkas": { "command": "npx", "args": ["-y", "nakkas@latest"] } } }

Claude Code (CLI)
claude mcp add nakkas npx nakkas@latest
Cursor / Zed / Other MCP clients
{

"mcpServers": { "nakkas": { "command": "npx", "args": ["-y", "nakkas@latest"] } } }

Local Development
git clone https://github.com/arikusi/nakkas

cd nakkas npm install && npm run build

Use dist/index.js as the command

Quick Start

Ask your AI (with Nakkas connected):

"Make an animated SVG: dark terminal frame (800×200), glowing cyan text 'NAKKAS', neon glow filter, fade-in on load."

"Create a loading spinner: a circle with a draw-on stroke animation that loops every 1.5 seconds."

"Data visualization: animated bar chart, 5 bars, each fading in with a staggered delay, gradient fills."

"Profile badge (400×120): blue-to-purple gradient, white username text, drop shadow, subtle pulse animation."

Tools

Nakkas provides three tools:

ToolPurpose
render_svgTakes SVGConfig JSON, returns a PNG preview + artifact id (+ design analysis warnings)
previewRe-renders a stored artifact (or raw SVG) to PNG at any width
saveSaves a stored artifact (or raw content) to disk as SVG (text) or PNG (raster)

The intended workflow: render → look at the returned preview → revise the config → render again → save. The rendered SVG stays on the server as an artifact: render_svg answers with the preview image and an id like art-1, and preview/save accept that id directly. The SVG text never has to travel back through the model's context window, which cuts the token cost of an iteration loop to a fraction of pasting SVG around. Artifacts live for the server process lifetime (capped at 32, oldest evicted).

The save Tool
{ "artifact": "art-1", "outputPath": "./design.svg", "format": "auto" }

Pass either artifact (id from render_svg, preferred) or content (raw string). Formats: auto (infers from extension), svg (text file), png (renders to raster first). If the file exists, a numeric counter is appended to prevent overwriting. The actual saved path is returned.

The render_svg Tool

Input: SVGConfig JSON object Output: PNG preview image + a summary naming the artifact id, plus optional design analysis notes

The response shape is controlled by an optional output block in the config:

{ "output": { "svg": false, "preview": true, "previewWidth": 800, "minify": false } }
  • svg: true includes the full SVG text in the response (off by default; the artifact id covers preview and save)
  • preview: false skips the PNG image
  • previewWidth scales the preview
  • minify: true collapses whitespace in the stored and saved SVG
  • frames: N (2 to 10) replaces the static preview with one filmstrip image sampling the CSS animations at N points in time — the way to verify motion, since a single preview only shows the starting state

With frames, nakkas evaluates the @keyframes math itself (duration, delay, iteration count, direction, fill mode, easing per segment) and bakes each sampled state into a static frame. Transform origins declared as transform-box: fill-box are resolved numerically from the element's geometry. SMIL animations are not sampled.

After rendering, the response may include design warnings about common issues such as too many concurrent animations, missing transformBox, group-level scale transforms, content extending past the viewport (measured from the real rendered bounding box, with the overflow in pixels), or low-contrast text against the canvas background (WCAG ratios). Text gets its own layout audit: every text element's ink bounding box is measured through an isolated render, so text escaping the viewport is named with its exact overflow, and two texts printed over each other come back as an overlap warning naming both.

SVGConfig Structure
{

canvas: { width: number | string, // e.g. 800 or "100%" height: number | string, viewBox?: string, // "0 0 800 400" background?: string // hex "#111111" or "transparent" },

defs?: { gradients?: Gradient[], // linearGradient | radialGradient filters?: Filter[], // preset or raw primitives clipPaths?: ClipPath[], masks?: Mask[], symbols?: Symbol[], paths?: { id, d }[], // for textPath elements patterns?: Pattern[], // repeating tile fills markers?: Marker[] // arrowheads: triangle | arrow | circle | square | diamond | bar },

elements: Element[], // shapes, text, groups, use instances

animations?: CSSAnimation[] // CSS @keyframes definitions }

Element Types
TypeRequired fieldsNotes
rectwidth, heightx, y default 0; rx/ry for rounded corners
circlercx, cy default 0
ellipserx, ryIndependent horizontal/vertical radii
linex1, y1, x2, y2markerStart/markerEnd take a marker id from defs.markers
polylinepointsOpen path: "10,20 50,80 90,20"; supports markerStart/markerMid/markerEnd
polygonpointsAuto-closed shape
pathdFull SVG path commands
imagehref, width, heightURL or data:image/... URI for embedded images
textcontentString or `(string \Tspan)[]` array
textPathpathId, textText following a curve; path defined in defs.paths
groupchildrenShared attrs applied to all children (no nested groups)
usehrefInstance a symbol or clone an element by #id
radial-groupcx, cy, count, radius, childPlace N copies around a full circle
arc-groupcx, cy, radius, count, startAngle, endAngle, childPlace N copies along a circular arc
grid-groupcols, rows, colSpacing, rowSpacing, childPlace copies in an M by N grid
scatter-groupwidth, height, count, seed, childScatter N copies at seeded random positions
path-groupwaypoints, count, childDistribute N copies evenly along a polyline
parametricfnMathematical curve: rose, heart, star, lissajous, spiral, superformula, epitrochoid, hypotrochoid, wave

Two field names differ from raw SVG on purpose: the string of a text element goes in content (on textPath it is text), and validation errors will point you to the exact field if you mix them up. Pattern groups rotate each copy to face outward by default; set rotateChildren: false when the child is text or any shape that should stay upright.

All Visual Elements (Shared Fields)
{

id?: string, // required for filter/gradient/clip references cssClass?: string, // matches CSS animation names fill?: string, // "#rrggbb" | "none" | "url(#gradId)" stroke?: string, strokeWidth?: number, strokeDasharray?: string, // "10 5", use for draw-on animation strokeDashoffset?: number, opacity?: number, // 0–1 filter?: string, // "url(#filterId)" clipPath?: string, // "url(#clipId)" transform?: string, // "rotate(45)" "translate(100, 50)" transformBox?: "fill-box" | "view-box" | "stroke-box", // set "fill-box" for CSS rotation transformOrigin?: string, // "center", works with fill-box smilAnimations?: SMILAnimation[] }

Filter Presets

Reference as filter: "url(#myId)" on any element after defining in defs.filters:

{ "type": "preset", "id": "myGlow", "preset": "glow", "stdDeviation": 8, "color": "#ff00ff" }
PresetKey paramsEffect
glowstdDeviation, colorSoft halo
neonstdDeviation, colorIntense bright glow

| blur | stdDeviation | Gaussia

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

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