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

Flit Physics

von brashlerVersion 0.2.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.brashler/flit

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Tiny sphere-physics engine for three.js games: spawn, step, raycast, InstancedMesh-ready positions

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add flit -- npx -y flit-physics

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

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

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto brashler 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 32455 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 35 % der anderen 32455 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32455 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 Flit Physics 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 (0.2.2) kam vor 2 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, SSTracker free youth training

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 gestern
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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.

Flit

Flit is a tiny little physics engine for 3js. It doesn't do much yet! but I believe!

Spheres, collisions, raycasts, gravity, and a spatial-hash broadphase — nothing more, on purpose. All simulation state lives in flat Float32Arrays (structure-of-arrays), so the CPU path doubles as the reference implementation for a future WebGPU compute backend: same buffers, same kernels, no re-architecting.

What's in the box

  • `World` — point-sphere particles, semi-implicit Euler integration, impulse + positional-correction contact solver, infinite ground plane. Bodies that stay quiet SETTLE (per-body sleep driven by a stiction threshold), so resting piles cost ~nothing; a fast-enough impact wakes them, a slow push is held by static friction.
  • `Heightfield` — 2.5D terrain as a grid of height posts, no meshing: bilinear height + central-difference normals sampled directly for collision, and a 2D Amanatides-Woo DDA for raycasts (index: -1).
  • Raycast — Amanatides-Woo voxel walk over the broadphase grid; candidates from the 3x3x3 block around the walked path so corner clips are never missed. Differential-tested against a brute-force oracle.
  • `SpatialHash` — uniform grid broadphase keyed by Morton (Z-order) cell codes. This is the Euclidean cousin in the LSH family: MinHash buckets documents by Jaccard similarity; this buckets positions so *nearby points collide in the same bucket*. Morton keys are bijective (no hash-collision pair bloat), invertible (no side table), and locality-ordered for a future sorted-array GPU backend.
  • Distance & bit utilities — squared Euclidean/L1/Minkowski/L∞/Hellinger/ chi-square/KL distances (ported from FLANN), Morton (Z-order) keys, float bit-flips for radix sorting, octagonal approximate distance. See THIRD_PARTY_NOTICES.md for provenance and licenses.

For agents

Building a little three.js game or demo? Two ways in:

  • Skill: skills/flit/SKILL.md — copy the skills/flit/ directory into your agent's skills path (e.g. .claude/skills/, ~/.code_puppy/skills/). It carries the 30-second integration recipe, the MCP option, measured performance envelope, and contributor rules.
  • MCP server (no code needed): npm run mcp, or point your client at it:
{

"mcpServers": { "flit": { "command": "npx", "args": ["vite-node", "mcp/server.ts"], "cwd": " " } } }

Tools: flit_info, flit_reset (gravity/restitution/ground/bounds/ settleSpeed/heightfield), flit_spawn (rain/explosion/grid/fountain presets), flit_add_particles, flit_step, flit_state, flit_raycast — step/state return flat xyz positions shaped for InstancedMesh syncing plus settledCount, so you can watch a pile go quiet.

Usage

npm i flit-physics
import { World } from 'flit-physics';

const world = new World({ restitution: 0.4 }); // gravity and a floor at y=0 included

const ball = world.addParticle({ position: [0, 10, 0], radius: 0.5, mass: 1 });

// fixed timestep, e.g. from your rAF loop world.step(1 / 60);

// sync to three.js: positions is a live Float32Array, 3 floats per particle mesh.position.set( world.positions[ball * 3], world.positions[ball * 3 + 1], world.positions[ball * 3 + 2], );

Terrain and sleep are one option each:

import { Heightfield, World } from 'flit-physics';

const terrain = new Heightfield({ rows: 64, cols: 64, cellSize: 1, heights }); const world = new World({ groundY: null, heightfield: terrain }); // bodies collide with the terrain and settle on it; // world.raycast(...) reports terrain hits as index -1

// sleep is on by default (settleSpeed 0.01 m/s); opt out per world: const wideAwake = new World({ settleSpeed: 0 });

Develop

npm install

npm test # vitest npm run build # tsc -> dist/ npm run bench # broadphase + full-step micro-benchmarks npm run demo # three.js demo scene (vite dev server)

Benchmarks

Deterministic seeds; numbers from a local dev machine, recorded at commit time (see commit messages for the full series, including rejected designs).

  • bench/broadphase.bench.ts — broadphase only, N=4096: xor-hash 3.4–3.7 ms (444 pairs, ~90% collision bloat) → Morton keys with ordered probing 3.5–3.7 ms (234 pairs, exact).
  • bench/world.bench.ts — full World.step, N=1024: xor-hash 0.85 ms/step → Morton ordered-probing 0.83 ms/step → 0.93 ms/step with the sequential-impulse velocity solver (4 iterations + LUT friction). Exact keys, real contacts, +11%.
  • bench/scaling.bench.ts — two regimes. Fixed box (density rises): pairs scale ~N² from crowding physics. Scaled box (constant *spawn* density): flat O(N) ≈ 1.2 ms per 1000 through N=8000 while bodies are scattered. With gravity on, everything rains into a dense floor pile over ~2-4s (WARMUP=240 to reproduce) — and since 0.3.0 the pile SETTLES: 34.2 → 9.2 ms/step at N=8000 (3.7x, inside the 60fps budget) as bodies fall asleep bottom-up. Settled bodies are skipped by integration, planes, and mutual contacts until a >1 m/s impact wakes them. (docs/issues/001 — resolved; brief kept for the analysis and the remaining ideas: warm starting, adaptive iterations.)
  • bench/raycast.bench.ts — 2000 seeded rays at N=4096: 63–68 µs/ray (vs ~160 µs for a brute-force O(N) oracle at the same density; the grid walk pulls further ahead as N grows).
  • bench/morton-libs.bench.ts — codec bake-off vs npm libs (npm run bench:libs): ours 3.8 ns/encode, fast-morton MB 26.1, fast-morton LUT 43.8, @thi.ng/morton 539.9. In-house wins; the libs stay as devDependencies purely so the bake-off stays runnable.
  • bench/threaded.bench.ts — WorkerWorld over a real worker thread (SAB ping-pong): kick() costs 0.014 ms on the main thread; with a 4 ms render workload a frame costs 8.84 ms pipelined vs 14.96 ms serial at N=8192 (113 fps vs 67). At N=1024 the 0.8 ms step hides entirely behind render (4.03 vs 4.80 ms).
  • Rejected on measurement (see commits): 63-bit BigInt keys (13× alloc regression); sorted-array + binary-search broadphase (1.4× slower than Map probing in JS — negative result recorded).

Roadmap

  • ~~Morton-ordered broadphase cells~~ — done, measured, shipped
  • ~~three.js demo scene~~ — npm run demo, 220 balls in a box (?terrain for heightfield hills, ?n=8000 for load testing)
  • ~~Worker-threaded stepping~~ — WorkerWorld: kick/waitForUpdate, SAB ping-pong zero-copy rendering
  • ~~Settled-pile solver cost~~ — per-body sleep shipped (34.2 → 9.2 ms at N=8000); issue brief kept for the remaining ideas (warm starting, adaptive iterations)
  • ~~Heightfield terrain~~ — shipped, no meshing; hooks left for more collider shapes
  • Raycast coarse occupancy filter (skip empty space faster) if ray-heavy workloads show up — see commit 3173a6f for the analysis
  • WebGPU compute backend once the CPU reference settles

License

MIT — see LICENSE. Third-party portions and their licenses are listed in THIRD_PARTY_NOTICES.md.

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