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

Visuals MCP

von harrybinVersion 1.6.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.harrybin/visuals-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for interactive visualizations: tables, images, trees, lists, master-detail

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": {
    "visuals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@harrybin/visuals-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add visuals -- npx -y @harrybin/visuals-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "visuals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@harrybin/visuals-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": {
    "visuals": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@harrybin/visuals-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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto harrybin 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 32545 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 6 % der anderen 32545 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32545 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 Visuals MCP 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 (1.6.0) 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 Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP

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
Installieren

Python MCP

von Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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 Visuals Server

An MCP (Model Context Protocol) server that provides interactive visualizations for AI agents. Display data in rich, interactive formats including tables with TanStack Table, charts with Recharts, image previews with metadata, master-detail views for browsing collections, tree views for hierarchical data, and customizable lists with drag-and-drop reordering.

Quick Install

°°°

Features

Table Visualization
  • Interactive Table Display: Full-featured data table with TanStack Table v8
  • Sorting: Click column headers to sort ascending/descending
  • Filtering: Per-column text filters with apply button
  • Pagination: Customizable page sizes (5, 10, 20, 50, 100 rows)
  • Column Visibility: Toggle which columns are displayed
  • Row Selection: Select individual rows or all rows
  • Export: Copy as CSV/TSV or export to PDF
  • Agent Integration: Table state (selections, filters, sorting) automatically sent back to the LLM via updateModelContext
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
  • Responsive: Works on different screen sizes
  • Generic Data Support: Accepts any column structure and data types
Chart Visualization
  • Interactive Charts: Render line, bar, area, pie, scatter, and composed charts
  • Multiple Charts Per View: Show several charts together in vertical, horizontal, or grid layouts
  • Flexible Series Configuration: Configure named series, custom colors, stacked bars/areas, and mixed composed charts
  • Rich Chart Features: Optional legends, tooltips, grid lines, and dual Y-axes
  • Export Options: Copy chart payloads as JSON or CSV directly from the UI
  • Agent Awareness: Active chart selection and hover state can be reported back to the host app
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
  • Responsive: Adapts to narrow panels and wider layouts
Image Preview
  • Rich Image Cards: Display images with title, caption, and metadata
  • Metadata Display: Show filename, dimensions, and file size
  • Flexible Sources: Support URLs and data URIs
  • Local File Support: Automatically converts local file paths to data URIs
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
Master-Detail View
  • Flexible Layout: Display a list of items with detailed content panel
  • Multiple Content Types: Detail panel supports tables, images, or custom text/HTML
  • Reusable Components: Leverages existing table and image visualizations
  • Configurable Layout: Choose horizontal (side-by-side) or vertical (stacked) orientation
  • State Management: Selection state automatically sent back to LLM
  • Rich Master List: Display items with icons, labels, and descriptions
  • Theme Integration: Consistent theming across all components
Tree View
  • Hierarchical Data Display: Interactive tree structure for nested data
  • Expand/Collapse: Click to expand or collapse nodes
  • Node Selection: Select individual nodes to highlight them
  • Metadata Support: Display optional metadata for each node
  • Icons: Add custom icons/emojis to nodes
  • Bulk Operations: Expand all or collapse all nodes at once
  • Export Options: Copy tree to clipboard, export as HTML, or save as image (PNG)
  • Agent Integration: Tree state (expanded nodes, selection) sent back to the LLM
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
  • Use Cases: File systems, org charts, nested categories, JSON/XML structures
List Visualization
  • Interactive Lists: Display any type of list with rich formatting
  • Drag-and-Drop Reordering: Easily reorder items by dragging
  • Checkboxes: Optional checkboxes for task lists and selections
  • Image Thumbnails: Show images alongside list items
  • Compact Mode: Toggle between comfortable and compact layouts
  • Export Options: Copy as plain text, CSV, or JSON
  • Individual Item Copy: Quick copy button for each item
  • Subtext Support: Secondary text/description for each item
  • Metadata: Attach custom metadata to items
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts

Screenshots

*Interactive table with sorting, filtering, pagination, and row selection*

*Interactive chart dashboard with multiple chart types and grid layout*

*Master-detail view for browsing collections with tables, images, or custom content*

*Interactive list with drag-and-drop reordering, checkboxes, and image thumbnails*

*Interactive tree view with expand/collapse, node selection, and export options*

Installation

VSCode Extension (Easiest)

Install directly from the VS Code Marketplace:

  1. Open VS Code
  2. Go to Extensions (Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X)
  3. Search for "Visuals MCP"
  4. Click Install

The extension will automatically register the MCP server with VS Code and GitHub Copilot Chat.

npmjs (Recommended for other MCP Clients)

In VSCode github Copilot Chat

  • click on the tools icon (Configure tools...)
  • click on "Add MCP Server"
  • click on "Install from npm"
  • enter @harrybin/visuals-mcp
  • press enter / click "Install"

Using command line:

npm install -g @harrybin/visuals-mcp

visuals-mcp

GitHub Packages
  1. Authenticate npm with GitHub Packages:
npm config set @harrybin:registry https://npm.pkg.github.com

npm config set //npm.pkg.github.com/:_authToken=YOUR_GITHUB_TOKEN

  1. Install and run:
npm install -g @harrybin/visuals-mcp

visuals-mcp

Local Development
# Install dependencies

npm install

Build all UI bundles and the server

npm run build

Optional: rebuild only the chart UI bundle

npm run build:charts

Run the server

npm run serve

Chart Tool

Use display_chart to render one or more interactive charts in the MCP client.

Supported chart types:

  • line
  • bar
  • area
  • pie
  • scatter
  • composed
Repository Metrics Dashboard Example

Generate fresh metrics first:

npm run metrics:repo:write

This writes a snapshot to doc/repo-metrics.json.

Then render a dashboard that uses all chart types (line, bar, area, pie, scatter, composed):

For release-quality docs, always regenerate doc/repo-metrics.json right before updating README examples.

1. Configure MCP Server

For VS Code: This workspace includes MCP configuration in .vscode/settings.json.

To add globally, update your VS Code settings:

{

"github.copilot.chat.mcpServers": { "visuals-mcp": { "type": "stdio", "command": "node", "args": [ "dist/server.js" ] } } }

For Claude Desktop: See claude_desktop_config.json for example configuration.

License

MIT

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