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

Chalkcast

von FredMichelVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.FredMichel/chalkcast

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Author, render and visually verify Manim math animations from natural language

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": {
    "chalkcast": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chalkcast"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add chalkcast -- uvx chalkcast

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "chalkcast": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chalkcast"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "chalkcast": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chalkcast"
      ]
    }
  }
}

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 FredMichel 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 32537 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 74 % der anderen 32537 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32537 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 Chalkcast 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 (0.1.0) kam vor 12 Tagen 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, TF Rooms

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
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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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TF Rooms

von tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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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.

Chalkcast

Describe a concept. Get a *verified* animated explainer.

Chalkcast is an MCP server that lets an agent author, render, and visually verify Manim animations — so the output is a video that's actually correct on screen, not a plausible script that renders wrong.

One continuous animation, authored, verified and rendered entirely through the MCP server (passed on the first render): a Fourier series grows harmonic by harmonic into a square wave, and the Gibbs overshoot (the true one, ≈ 1.179) stays at the edges. Reproduce it with python examples/showcase.py .


Who it's for

  • Educators & students — turn "explain the Fourier series" into a clean animated explainer, without learning Manim or writing LaTeX by hand.
  • STEM content creators — produce 3Blue1Brown-style animations in minutes instead of hours of coding and debugging renders.
  • Agents & tooling — a typed, verifiable MCP surface an AI can drive end to end, with a verdict it can act on instead of a video it can't inspect.

Why another Manim MCP?

Existing Manim MCP servers give the agent one tool: *run this code, return the video.* The agent writes Manim blind and hopes — but Manim is unforgiving (a LaTeX typo, an off-screen label, two terms overlapping, a transition firing before its target exists). The video "renders" and is still wrong, and the agent has no way to know.

Chalkcast gives the agent eyes and a correction loop:

author scene ──► render ──► inspect (verification lanes) ──► verdict

▲ │ └──────────────── fix obligations ◄──── needs_fix ─────────┘

Every render returns evidence (the artifact + sampled frames) and a structured verdict. Problems become obligations that block export until resolved. See docs/SPEC.md for the full design.

Install

One command (Claude Code; needs uv):

claude mcp add chalkcast -- uvx --python 3.12 --from "chalkcast[render]" chalkcast serve

--python 3.12 matters: Chalkcast needs Python ≥ 3.11, and uv downloads one if the system Python is older (macOS ships 3.9). Then just ask in natural language.

Or with pip, into any Python ≥ 3.11 environment:

pip install "chalkcast[render]"

claude mcp add chalkcast -- chalkcast serve

[render] brings Manim and a bundled ffmpeg. Equations also need a LaTeX distribution. chalkcast doctor checks everything and prints the exact fix command for your OS:

chalkcast doctor               # Manim / LaTeX / dvisvgm / physics.sty / ffmpeg

chalkcast demo # builds + verifies + renders the demo scene

macOS: pycairo (pulled in by Manim) has no macOS wheel and builds from

source, so it needs brew install cairo pkg-config first. On a machine where

Manim's native deps were built by hand, see scripts/dev-env.sh and

scripts/serve.sh.

What the agent gets

GroupTools
Sessionopen_project · inspect_project · close_project
Authoringadd_scene · add_equation · add_plot · add_area · add_riemann · add_text · add_shape · add_parameter · add_step
Editingupdate_object · remove_object (cascade) · remove_step
Verificationinspect_render (measured, no video) · fix_scene (auto-repair)
Renderingrender_scene · render_frame
Exportexport_gif (blocked while error obligations remain)
Discoveryinspect_environment
  • Continuous animation: add_parameter("t"), use t in plot expressions or shape anchors (at_x="t"), then add_step("tween", param="t", value=6.28). Curves, areas and anchored dots follow it frame by frame. with_previous=True plays a step at the same time as the one before.
  • Fail fast, nothing implicit: expressions are validated when authored (an AST whitelist: x, math functions, np. , declared parameters). Colors, ranges, step targets, timeline order, and arguments that don't apply to a shape or step are rejected with a message saying what to do. Edits are all-or-nothing. Side effects (cascade removals, regrouped steps, redeclared parameters, default ranges) are reported in the result. export_gif refuses a render that predates the latest edit. Thirty-two independent audits (22, then 17, 14, 8, 4, 9, 4, 7, 5, 5, 7, 8, 5, 8, 7, 7, 10, 4, 5, 5, 8, 7, 7, 5, 7, 9, 7, 4, 10, 9, 7 and 6 findings, the last with no high-severity one; in the last thirteen, 9, 10, 8, 10, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 8, 9 and 10 of 10 fresh explainers reached a correct GIF within two renders, and in the last one every verdict matched its frames; the last twenty-three built realistic explainers end to end and compared verdicts with frames, one of them over the real MCP stdio protocol) are pinned one test per finding in tests/test_ergonomics.py.
  • Faithful plots: dense sampling, curves split at jumps and poles (no invented risers or overshoot), clipping to the axes. A *fidelity* lane measures the drawn curve against the true function. Areas and Riemann sums are refused when they could not show the integral (function undefined or off the axes, y = 0 not visible).
How verification works

inspect_render builds the real Manim objects without encoding video (1–3 s) and measures them: exact bounding boxes, curve and axis ink, the drawn-vs-true error of every graph, and a strict LaTeX compile (Manim's batch mode silently "recovers" from LaTeX errors). Lanes: framing · collision · legibility · timing · compile · fidelity · range. fix_scene repairs the mechanical problems (moves, rescales, resampling) and leaves the rest as obligations for the agent.

Measured on labelled scenes (chalkcast bench, chalkcast bench --holdout N). Each held-out set was written and labelled (and checked frame by frame) by an author who never read the verifier. The first run of each set is the honest out-of-sample figure:

SetCasesFirst run: detection / false positivesBugs that run exposed
Held-out 139 (24 defective)95.8 % / 7.7 %over-strict safe margin; aliasing taken for a jump
Held-out 247 (31 defective)90.3 % / 12.8 %estimated noise after a compile error; straight arrows and box sides sampled only at their ends; equation size judged by box height
Held-out 344 (26 defective)96.2 % / 0 %an arrow's shaft was never sampled (only its tip)
Held-out 446 (25 defective)96.0 % / 0 %a label written *during* a zoom-in was excused as an intentional crop

After each set's bugs were fixed, every set (and the 40-case development set) scores 100 % / 0 %. From then on they are regression tests (tests/test_measured.py), not independent measures. Held-out 3 was written after the fixes for sets 1 and 2, and held-out 4 (continuous tweens, simultaneous beats, transforms, camera moves) after eleven ergonomics audits; each was run once, untouched. Held-out 4 is the current out-of-sample estimate.

Example (what the agent does)

open_project(theme="chalkboard")

add_scene(title="Area under a parabola") add_text("Area under y = x^2", y=3) add_plot(functions=[{"expr":"x**2","color":"YELLOW"}], x_range=[0,2,1], y=-0.8) add_equation(r"\int_0^1 x^2 \, dx = \tfrac{1}{3}", y=2) add_step("write", targets=["text_1"]) add_step("write", targets=["plot_1"]) add_step("write", targets=["equation_1"]) add_step("highlight", targets=["equation_1"]) inspect_render() # -> measured verdict in ~2 s, no video fix_scene() # -> repairs framing / collision / fidelity if needed render_scene() # -> video + frames + verdict + obligations export_gif() # -> shareable GIF (blocked if error obligations remain)

Status

Alpha. Scientific correctness is tested numerically (tests/test_science.py): shaded areas equal their integrals, Riemann rectangles their sum, drawn curves their function (including sin 30x), and the Gibbs peak its theoretical value. On PyPI and the MCP Registry (io.github.FredMichel/chalkcast). Vision-based intent verification is next (see docs/SPEC.md).

License

MIT.

PopNx fragen