Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Search, retrieve, compare, and render SVG icons visually for AI agents.
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": {
"icon-visual": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br-ai-n/mcp-icon-visual"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add icon-visual -- npx -y @br-ai-n/mcp-icon-visualIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"icon-visual": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br-ai-n/mcp-icon-visual"
]
}
}
}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": {
"icon-visual": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br-ai-n/mcp-icon-visual"
]
}
}
}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 n0isy 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 (0.1.1) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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 server that gives AI agents the ability to search, retrieve, compare, and render SVG icons. Built with Rust and the rmcp SDK.
Combines local filesystem access with a remote rendering API to resolve SVGs from any source — inline strings, URLs, local files, or Iconify IDs — and render them onto visual comparison grids.
The key insight: every tool returns images. A vision-capable LLM doesn't just get metadata — it *sees* the icons. This turns icon selection from guesswork into a visual conversation.
search_icons("machine learning") — 4x4 grid, cells 0–15, returned as PNG
These tools are designed to be composed by AI agents with vision. Below are three proven patterns.
An agent searches for icons and visually picks the best match — no blind URL selection.
┌─────────────────────────────┐
│ Agent + Vision │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌────────────────┼────────────────┐ v v v search_icons search_icons search_icons "cloud" "upload" "storage" │ │ │ v v v ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ (sees) │ │ (sees) │ │ (sees) │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ └───────────────┼───────────────┘ v "cells 3, 7, 12 match the project style" │ v render_grid [3 winners] │ v ┌──────────────────┐ │ final comparison │ │ grid (sees) │──> pick best └──────────────────┘
The agent runs multiple searches, looks at each grid, picks candidates by cell number, then renders a final side-by-side comparison to make the choice. Works especially well when the agent has context about the project's visual style.
An agent modifies SVG code and uses render_grid as a visual diff to track progress across iterations.
get_svg "mdi/cloud"
│ v ┌───────────┐ │ raw SVG │ │ markup │ └─────┬─────┘ │ ┌────────┴─────────────────────────────────────┐ │ Edit Loop │ │ │ │ Agent modifies SVG code │ │ │ │ │ v │ │ render_grid [original, v1, v2, v3] │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │ │ cell 0: original │ │ │ │ cell 1: thicker strokes │ │ │ │ cell 2: rounded corners │ │ │ │ cell 3: filled variant │ │ │ └──────────────┬───────────────┘ │ │ │ │ │ agent sees all versions │ │ decides next edit │ │ │ │ │ └──── loop ──────────────────┘ │ v save final SVG to disk
Each iteration, the agent passes all versions (original + edits) as inline SVGs to render_grid. It sees them side-by-side in one image and decides whether to keep iterating or stop. The original always stays in cell 0 as a reference.
An agent ensures new icons match the visual style of existing project icons.
Project icons on disk Candidate sources
───────────────────── ───────────────── /app/icons/nav-home.svg search_icons "settings" /app/icons/nav-search.svg │ /app/icons/nav-profile.svg v │ picks cells 2, 5, 9 │ │ └──────────┬───────────────────┘ v render_grid [ /app/icons/nav-home.svg, ← cell 0: existing /app/icons/nav-search.svg, ← cell 1: existing /app/icons/nav-profile.svg, ← cell 2: existing candidate_url_1, ← cell 3: candidate candidate_url_2, ← cell 4: candidate candidate_url_3, ← cell 5: candidate " ...custom edit... " ← cell 6: agent's edit ] │ v ┌────────────────────────────────┐ │ grid image: │ │ existing icons vs candidates │ │ (agent sees style match/clash) │ └────────────────┬───────────────┘ │ agent judges: "cell 4 matches stroke weight and corner radius of cells 0-2, cell 3 is too thin, cell 5 wrong fill style" │ v get_svg cell_4_url │ v save to /app/icons/nav-settings.svg
By mixing local file paths and remote sources in a single grid, the agent can visually compare existing project icons against candidates in one shot. The grid becomes a style audit tool.
These patterns compose naturally. A real-world workflow might:
All driven by a single agent with vision, using three tools.
search_iconsSemantic icon search. Returns a 4x4 PNG grid (512x512, cells 0-15) and a mapping of cell numbers to SVG URLs.
| Parameter | Type | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|
keyword | string | *required* | Semantic search query (e.g. "cloud computing", "arrows") | |
background | string | "#FFFFFF" | Grid background color, CSS hex | |
color | string \ | null | null | Recolor all icons to this CSS hex color |
get_svgRetrieve raw SVG markup from any source. Returns the complete SVG string for inspection or modification.
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
source | string | URL, Iconify ID (mdi/cloud), absolute file path, or inline |
render_gridRender 1-16 SVGs onto a 4x4 comparison grid (512x512, cells 0-15). Useful for comparing icon variants side-by-side or previewing local icons alongside search results.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
sources | string[] | *required* | 1-16 SVG sources (URLs, Iconify IDs, file paths, or inline SVGs) |
background | string | "#FFFFFF" | Grid background color, CSS hex |
All tools share a unified resolution pipeline that classifies sources automatically:
| Source type | Example | Resolution |
|---|---|---|
| Inline SVG | ... | Returned as-is |
| URL | https://mdn.alipayobjects.com/.../original | Resolved via API |
| File path | /home/user/icons/logo.svg | Read from local disk |
| Iconify ID | mdi/cloud, lucide/home | Resolved via API |
File paths are detected by prefix (/, ./, ~/) or .svg extension. Everything else without http:///https:// is treated as an Iconify ID.
All grid outputs are 512x512 PNG images with a 4x4 layout (128x128 cells), numbered 0-15 left-to-right, top-to-bottom:
┌────┬────┬────┬────┐
│ 0 │ 1 │ 2 │ 3 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 8 │ 9 │ 10 │ 11 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 12 │ 13 │ 14 │ 15 │ └────┴────┴────┴────┘
Cell numbers appear at the bottom-left of each cell. Unused cells show the number only.
No build needed. Works on Linux (x64/arm64), macOS (Intel/Apple Silicon), and Windows (x64).
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }
Requires Rust (edition 2024):
cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl
The release profile produces a fully static binary (musl libc, rustls-tls, LTO, stripped).
# Default upstream API
./mcp-icon-visual
./mcp-icon-visual --api-base http://localhost:3000
The server communicates over stdio using the MCP protocol.
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "/path/to/mcp-icon-visual", "args": ["--api-base", "http://localhost:3000"] } } }
src/
├── main.rs # Entrypoint, CLI args, stdio transport ├── server.rs # IconServer + MCP tool routing + response builders ├── api_client.rs # HTTP client for upstream rendering API ├── resolve.rs # Source classification and SVG resolution ├── error.rs # Error types └── tools/ ├── mod.rs ├── search_icons.rs # SearchIconsParams ├── get_svg.rs # GetSvgParams └── render_grid.rs # RenderGridParams
# Unit tests (source classification)
cargo test
cargo test -- --ignored
| Crate | Purpose |
|---|---|
rmcp | MCP server SDK (tool routing, stdio transport) |
tokio | Async runtime |
reqwest | HTTP client (rustls-tls, no OpenSSL) |
serde / serde_json | Serialization |
schemars | JSON Schema generation for tool parameters |
clap | CLI argument parsing |
base64 | Base64 encoding |
tracing | Logging |
thiserror | Error derive macros |
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