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

Cartograph

von benteigland11Version 0.1.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.benteigland11/cartograph

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first reusable implementation registry for AI agents and versioned widgets.

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

  • 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": {
    "cartograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cartograph-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cartograph -- uvx cartograph-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "cartograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cartograph-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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "cartograph": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cartograph-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.

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 10. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto benteigland11 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 18947 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 18947 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18947 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 Cartograph 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 (0.1.3) kam vor 7 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 Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Toggl 2.0

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

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

von formulahendryAm Anfang↓ 66/Wo.★ 440Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Remote Desktop Commander

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

von desktop-commanderWachsend★ 211Aktualisiert heute

Läuft in der Cloud✓ desktopcommander.app

Toggl 2.0

Toggl 2.0 MCP server for tasks, projects, time entries, and workspace operations.

von togglWeit verbreitet↓ 24.261/Wo.Aktualisiert heute

Computer oder Cloud

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.

cartograph-mcp

mcp-name: io.github.benteigland11/cartograph

Tired of vibe coding the same solutions over and over? Time to stop spending money on redundant tokens and start spending it on innovative solutions.

This MCP server is for Cartograph that exposes the daily widget workflow for agents without mirroring the entire CLI. It targets the MCP 2.0 SDK contract and returns the standard ListToolsResult envelope from tools/list. On installation of the MCP the CLI will be installed automatically. Once you have it, Search, inspect, install, create, validate, check in, custom rules, and configure Cartograph defaults through a compact agent-facing surface, then fall back to the CLI for the full administrative and recovery surface.

It is highly recommended to use the plugins for the skills that go with this MCP. It will give your agent what it needs to explain a lot of the configuration and give you a very powerful workflow tool.

Why this exists

I personally have spent hours and hours working on solutions I'm proud of, only to hit a wall trying to get the same one done. The reality was prompting was never good enough, I needed a way to know my llama.cpp server client integration was going to be the same everytime I used it. I also needed to know that when I found an improvement, that improvement would stick.

If you are sick and tired of wasting money and time on redoing things you've done before, like a mouse on a wheel then get your agents to start using Cartograph.

The Cartograph CLI is the source of truth, but agents do better when the common path is small and explicit.

This MCP keeps the top-level tool surface focused on daily driving:

  • finding reusable widgets
  • inspecting and installing them
  • managing installed widget copies
  • creating new widgets
  • validating and checking them back in
  • adjusting the core Cartograph defaults that affect normal workflow

Everything else stays in the CLI. That keeps the MCP easier to teach, easier to test, and less likely to drift into a second full interface.

Quick start

pip install cartograph-mcp

Claude Desktop example:

{

"mcpServers": { "cartograph": { "command": "cartograph-mcp" } } }

The package depends on cartograph-cli and shells out to it as the source of truth for the full command surface.

Common CLI setup commands:

# Claude Code

claude mcp add cartograph --scope user -- cartograph-mcp

Codex

codex mcp add cartograph -- cartograph-mcp

Gemini CLI

gemini mcp add cartograph cartograph-mcp

Cursor

cursor --add-mcp '{"name":"cartograph","command":"cartograph-mcp"}'

Claude Code expects an explicit scope flag such as --scope user.

Tool surface

The MCP intentionally exposes a small workflow-oriented surface:

  • registry_widget Actions: search, inspect, install, rate
  • installed_widget Actions: upgrade, uninstall
  • widget_status
  • create_widget
  • validate_widget
  • checkin_widget
  • cartograph_config
  • cartograph_rules

These are not a 1:1 mirror of the CLI. They are grouped around agent intent:

  • registry-facing work
  • installed-widget mutation
  • project health/status
  • widget authoring
  • workflow configuration
  • custom validation rules

Example workflow

1. Search the registry before writing logic.
  1. Inspect the widget you want to reuse.
  2. Install it into the project.
  3. If no existing widget fits, create one.
  4. Validate it with the full dry-run pipeline.
  5. Check it in with a reason once it is ready.

In Cartograph terms:

  • registry_widget handles discovery and install
  • installed_widget handles already-installed widget paths like cg/backend_retry_python
  • validate_widget is the dry run for checkin_widget
  • cartograph_config manages the defaults that change how your day-to-day loop behaves
  • cartograph_rules manages custom rules that run during validate and checkin

Philosophy

This MCP is deliberately not the whole CLI.

The common path belongs in MCP. The official full surface belongs in cartograph.

For uncommon, administrative, or recovery operations, use:

cartograph --help

cartograph --help

That includes things like rollback/delete, cloud operations, auth, setup, rules, doctor, export/import, and other non-daily commands.

Configuration

cartograph_config exposes the workflow defaults that matter most to agents:

  • auto-publish
  • visibility
  • governance
  • cloud
  • show-unavailable
  • publish-registry

Reading and writing config is done through the CLI's --json path so MCP can consume it safely.

Testing

This package is tested in two layers:

  • command-contract tests that mock the CLI runner and assert the exact commands the MCP builds
  • isolated integration tests that run the real Cartograph CLI in a temporary environment

The integration suite isolates:

  • HOME
  • XDG_CONFIG_HOME
  • XDG_DATA_HOME
  • XDG_CACHE_HOME
  • WIDGET_LIBRARY_PATH
  • project working directory

That means validate/checkin/install flows are exercised without touching the real widget library or user config on the machine running tests.

Development

pip install -e .

pytest -q

The repo includes:

  • ci.yml for normal test/build validation on pushes and pull requests
  • pypi-publish.yml for automated release publishing after a successful version-bump CI run

For the full product story and complete CLI surface, see Cartograph.

PopNx fragen