Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Convert DOCX/XLSX to Markdown — native chart-data extraction, optional VLM for figures
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
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": {
"refigure": {
"command": "uvx",
"args": [
"refigure"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add refigure -- uvx refigureIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"refigure": {
"command": "uvx",
"args": [
"refigure"
]
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"refigure": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"refigure"
]
}
}
}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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto HelgDemidov bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.5) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Claude Checkpoint MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
MCP server that checkpoints Claude Code session context to survive crashes and token limits
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.
Converters where figures survive.
DOCX/XLSX → Markdown that keeps charts and infographics machine-readable instead of losing them to OCR or a vision model: native OOXML chart data (numCache/strCache) recovers exact numbers with zero GPU calls, zero VLM calls, zero lost precision — by default, not as a fallback.
That default path is also why the base install (pip install "refigure[docx,xlsx]") is ~500x lighter than PyTorch-based alternatives (5.6MB vs. multi-GB) — the core conversion needs no ML model at all. That number is about the core architecture, not every distribution format: the Docker image trades it back deliberately, bundling VLM providers + LibreOffice for a turnkey composite-figure path (see Docker below).
VLM interpretation itself is there for the rare figure with no native data at all (a dashboard screenshot) — never required just to get real numbers out of a chart, on any distribution format.
Ships as a library, CLI, MCP server, and a one-click Claude Desktop bundle — every surface returns the same native-fidelity output, not a degraded summary for agents.
numCache/strCache directly; no rasterize/OCR/VLM step for charts, real numbers every time.[vlm] extra, --vlm/Config(use_vlm=True)) — cloud description + a real rendered mermaid diagram (26 supported diagram types — flowcharts, pie/xy charts, sequence/state/ER diagrams, Gantt/timeline/sankey/treemap and more, see Status below) on top of the zero-loss floor, for figures with no native chart data at all (e.g. a dashboard screenshot). Provider-agnostic — OpenRouter by default, or direct OpenAI/Ollama/vLLM/LM Studio/Anthropic via --vlm-provider ([vlm-direct] extra). --strict upgrades one specific failure (the system soffice/LibreOffice binary missing) from a graceful skip to a hard error; every other VLM failure still degrades.ConversionResult (markdown + warnings + chart/group counts + vlm_used), not a bare string.refigure console command, stdin/stdout-first, native batch mode, typed exit codes (see below).refigure-mcp console command ([mcp] extra), stdio or Streamable HTTP, tools/resources/prompts, batch conversion with per-file isolation (see below).ghcr.io/helgdemidov/refigure, both console commands on PATH, soffice/LibreOffice baked in — the VLM composite-figure path works turnkey, no manual LibreOffice install. Multi-arch — linux/amd64 + linux/arm64, native Apple Silicon (see below).docx+xlsx only, see below).Optional VLM interpretation — for a figure with no native chart data at all (a screenshot, not an OOXML chart part) AND no matching mermaid construct either (a dense radial sunburst — nothing in the 4 original mermaid types could represent it), --vlm both recovers the real content and produces a genuinely renderable diagram, not just recovered text:
Native chart-data extraction — real OOXML numCache, not a screenshot, not OCR:
Same extraction, from DOCX — Word embeds native charts too, not just Excel; refigure reads the same cached OOXML data either way:
Composite figures — positioned, zero-loss, even when the figure itself can't be rendered (no incumbent does this — see Docling issue #1287, open >1 year):
pip install "refigure[docx,xlsx]"
refigure report.docx # markdown to stdout
from refigure.docx import convert
result = convert("report.docx") print(result.markdown) print(f"{result.charts_found} charts, {result.groups_found} composite figures")
Or without a permanent install, via uv/uvx:
uvx --from "refigure[docx,xlsx]" refigure report.docx
Optional VLM interpretation, for a composite figure the chart engine can't reconstruct on its own (see Features above):
pip install "refigure[docx,vlm]"
export OPENROUTER_API_KEY=... # or --vlm-api-key-file/--vlm-provider refigure report.docx --vlm # needs the system soffice/LibreOffice binary too
One converter, four ways to run it — pick whichever fits your pipeline. Click a heading to expand it.
CLI — a console command, stdin/stdout-first, native batch mode
refigure installs a console command — a thin wrapper over the same convert() used programmatically, no separate logic:
refigure report.docx # markdown to stdout
refigure report.docx -o report.md # markdown to a file cat report.docx | refigure --format docx # stdin, format hint required refigure reports/ -o out/ # batch: directory, walked recursively refigure a.docx b.xlsx -o out/ # batch: 2+ explicit sources
Batch mode (2+ sources, or a single directory) requires -o DIR, keeps going past a failed source by default (--fail-fast aborts on the first one instead), and always prints a summary (N/M converted, K failed) to stderr. --json emits the full result — markdown plus chart/group counts and warnings — instead of plain markdown. -v/-q control verbosity; --strict is forwarded to the same Config.strict the Python API uses.
Exit codes:
| Code | Meaning |
|---|---|
| 0 | success |
| 1 | batch mode: 1+ sources failed (keep-going default) |
| 2 | usage error (bad arguments/flags) |
| 3 | input isn't a valid document of its format |
| 4 | input isn't a valid/safe archive |
| 5 | the format's extra ([docx]/[xlsx]) isn't installed |
| 6 | unexpected internal error |
MCP server — for agents/IDEs that speak the protocol directly
refigure-mcp — the same converters as an MCP server, for agents/IDEs that speak the protocol directly instead of shelling out to a CLI or importing the library. Listed on the official MCP Registry as io.github.HelgDemidov/refigure:
pip install "refigure[mcp,docx,xlsx]"
refigure-mcp # stdio — the MCP client launches it
{
"mcpServers": { "refigure": { "command": "refigure-mcp" } } }
Or point the client at uvx instead, with no permanent install at all:
{
"mcpServers": { "refigure": { "command": "uvx", "args": ["--from", "refigure[mcp,docx,xlsx,vlm-direct]", "refigure-mcp"] } } }
refigure[full] is a shortcut for refigure[mcp,docx,xlsx,vlm-direct] — every tool, both formats, every VLM provider, one extras string.
Three tools — convert_docx, convert_xlsx, and convert_batch (multiple files in one call: one bad file reports its own error without aborting the rest) — each registered only if its format extra is actually installed. use_vlm/--vlm-provider and friends work the same as the CLI. A result too large to inline is stored and handed back as a refigure://conversion/{id} resource instead of inflating the tool response. Two prompts (ingest_for_rag, explain_conversion_warnings) help a client pick the right tool/VLM settings for the job.
Streamable HTTP is opt-in, for a shared/remote deployment — bearer-token auth is required, not optional:
echo "sk-... = alice" > tokens.txt
refigure-mcp --transport http --mcp-auth-token-file tokens.txt
Per-caller rate-limiting (protects the operator's own spend from a leaked/runaway token) applies automatically over HTTP, together with a fairness soft-cap once 2+ callers are configured; refigure-mcp --help covers every tuning flag (concurrency, timeouts, resource-store limits, batch size, VLM ceiling).
Docker — one image, CLI and MCP server both on PATH, soffice baked in
One image, both surfaces — refigure and refigure-mcp are already on PATH, no separate CLI/MCP builds to choose between. The one thing this format buys over pip/uvx that neither can: the system soffice/ LibreOffice binary the VLM composite-figure path needs is baked in, not a manual install. Multi-arch manifest (linux/amd64 + linux/arm64) — docker pull resolves the right layer automatically, including on Apple Silicon.
docker pull ghcr.io/helgdemidov/refigure:latest
Pin an exact version instead of :latest for reproducibility — e.g. :0.3.4 — see the package page for
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo