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

Perfonext Render MCP

von souvikduVersion 0.5.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.souvikdu/perfonext-render-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

MCP server for analyzing React Profiler exports: rerenders, commit spikes, slow components.

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": {
    "perfonext-render": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@perfonext/render-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add perfonext-render -- npx -y @perfonext/render-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "perfonext-render": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@perfonext/render-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": {
    "perfonext-render": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@perfonext/render-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 souvikdu 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 33 % 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 Perfonext Render 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 (0.5.2) 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, 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
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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.

perfonext-render-mcp

Analyze React render behavior in Next.js apps and apply fixes in the editor.

perfonext-render-mcp is a Model Context Protocol (MCP) server that gives GitHub Copilot, Claude Desktop, Claude Code, and other MCP clients structured, machine-readable React render analysis for Next.js performance work. It turns live capture sessions and React DevTools Profiler exports into component costs, exact rerender causes, and regression diffs — evidence an MCP client can act on directly.

Quick Start

perfonext-render-mcp is a standard MCP stdio server, so it works with any MCP-compatible client (GitHub Copilot in VS Code, Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and others). Run it directly with npx:

npx -y @perfonext/render-mcp

Or install globally:

npm install -g @perfonext/render-mcp

The executable command remains perfonext-render-mcp after installation.

VS Code

Add the server to .vscode/mcp.json (the workspace MCP configuration file):

{

"servers": { "perfonext-render": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@perfonext/render-mcp"] } } }

Reload the VS Code window and run MCP: List Servers to start it, or accept the trust prompt when it appears.

Claude Desktop

Add the server to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "perfonext-render": { "command": "npx", "args": ["-y", "@perfonext/render-mcp"] } } }

Restart Claude Desktop to pick up the new server.

Claude Code

Add the server with the CLI:

claude mcp add perfonext-render -- npx -y @perfonext/render-mcp

Or add the same mcpServers entry to .mcp.json.

Other MCP clients

Any client that supports stdio MCP servers can launch npx -y @perfonext/render-mcp. Consult your client's documentation for its MCP server configuration format.

For a locally-built checkout, point command/args at node and the repo's dist/index.js instead.

Troubleshooting

spawn npx ENOENT / spawn node ENOENT on macOS with nvm

If the server fails to start with this error, your GUI MCP client likely cannot see nvm. GUI apps on macOS do not load shell config (.zshrc/.bashrc), so nvm-installed npx/node are not on PATH. Use an absolute npx path and include the same Node directory in PATH:

{

"servers": { "perfonext-render": { "type": "stdio", "command": "/Users/YOU/.nvm/versions/node/v /bin/npx", "args": ["-y", "@perfonext/render-mcp"], "env": { "PATH": "/Users/YOU/.nvm/versions/node/v /bin:/usr/bin:/bin" } } } }

Merge these fields into your client's server entry, under servers for VS Code or mcpServers for Claude Desktop/Code. Then ask your assistant: _"Run a render analysis on my app."_

What It Does

perfonext-render-mcp is the agent companion to React DevTools Profiler and react-scan — best at machine-readable summaries, exact rerender-cause attribution, source-aware follow-up, and diffing. The loop is collect → analyze → fix, all locally:

  • collect — choose live capture (react-scan/lite streams events in real time) or manual DevTools export
  • analyze — the MCP returns structured, machine-readable evidence: component costs, rerender causes, commit breakdowns, and regressions
  • fix — your MCP client uses that evidence to propose and apply concrete code changes

Note: while a live capture session is active, React DevTools Timeline Profiler will not receive events

(react-scan/lite takes over the profiling channel). Calling stop_render_capture restores it.

Capabilities:

  • live capture — streams per-commit fiber events from a running React app directly into the MCP over a local HTTP endpoint; no manual export required
  • manual export — loads exported React DevTools Profiler JSON files as an alternative input path
  • summarizes commits, the most expensive components, and detected render issues in one call
  • ranks the hottest commits and shows the top components inside each spike
  • identifies the slowest components by total render cost
  • highlights components with repeated rerenders, reporting the exact changed props/state/hooks when live capture provides changeDescription data, and falling back to deterministic heuristics otherwise
  • annotates ranked components with their source file and line when available
  • filters DOM host elements (div, span, …) and unnamed components out of ranked output so findings stay actionable
  • compares two render profiles to surface regressions and improvements
  • keeps profiles in memory so an MCP client can iterate without re-loading

Tools

Entry point
ToolDescription
begin_render_analysisEntry point. Accepts `approach: "live" \"manual". For live: starts a capture session and returns the instrumentation snippet. For manual`: returns React DevTools Profiler export steps.
Live capture
ToolDescription
run_render_captureCalled after instrumentation is wired up. Accepts `method: "manual-interaction" \"test-suite"`. Returns focused instructions for whichever method the user picks.
stop_render_captureStop the session, finalize buffered events into a profile, and return a profileId plus dataQuality (exact \heuristic) for analysis
get_captured_rendersOptional diagnostic: peek at session progress without stopping (commit count, unknown events). Only call if something seems wrong.
Analysis
ToolDescription
load_render_profileParse and load an exported React DevTools Profiler JSON file from disk (manual path entry point)
get_render_summarySummarize a loaded profile: top components by render cost, hottest commits, and detected render issues
get_hot_commitsRank the most expensive commits and show the top components inside each spike
get_slow_componentsRank the slowest components by total actual render time
get_rerender_causesExplain rerender causes with evidence, confidence, and a risk score. Reports exact changed props/state/hooks when changeDescription data is present (dataQuality: "exact"), heuristics otherwise
compare_rendersDiff two loaded render profiles and rank regressions, improvements, additions, and removals

Usage Walkthrough

Ask your assistant: _"Run a render analysis on my app."_

Your MCP client calls begin_render_analysis and asks you to choose:

Option A — Live capture (recommended)

Your MCP client will:

  1. Start a capture session (ingest server on 127.0.0.1:7721)
  2. Install react-scan as a devDependency if not present
  3. Write instrumentation-client.js at your project root with the session snippet
  4. Import it from your app's client-side entry point
  5. Ask whether you want to interact manually or run a test suite (run_render_capture)
  6. Stop the session and run analysis

Running a test suite? Use npx playwright test as usual. react-scan/lite installs

__REACT_DEVTOOLS_GLOBAL_HOOK__ itself, so a visible window and the React DevTools extension are not

required. The run still yields changeDescription data and dataQuality: "exact".

Two preconditions commonly cause a silent `commitCount: 0`:

- Build flavor. A plain next build/next start compiles out React's profiling hooks entirely.

Choose one of:

- next dev — real component names, but dev-mode overhead means render timings and proportions

may not match what real users experience in production.

- next build --profile then next start — production-accurate timings, but component names get

minified to 1-2 letters (e.g. "V") by production minification, regardless of the profiling flag.

get_render_summary surfaces a warning when this is detected.

- Instrumentation timing. instrument() must run before React initializes — a static top-level import

(as shown in the generated snippet) works; mounting it as a React component, or calling it inside a

useEffect, runs too late and silently captures nothing.

The ingest server runs on a fixed port (7721). Only the sessionId line in instrumentation-client.js changes between sessions — the file does not need to be re-wired each time.

Option B — Manual DevTools export

  1. Open React DevTools in the browser → Profiler tab → Record
  2. Interact with the app
  3. Export the JSON and share the file path
  4. Your MCP client calls load_render_profile({ filePath: "..." })

Example Prompts

  • "Run a render analysis on my app."
  • "Stop the capture and show me the slowest components."
  • "Which components are re-rendering the most and why?"
  • "Compare this run to the profile I captured before the refactor."
  • "I already have a React DevTools export — load it and tell me what's slow."
  • "Show me the hottest commits and which components dominated each spike."

Related Perfonext Tools

Development

npm install

npm run build npm test

Sample fixtures live under tests/fixtures/.

License

MIT

PopNx fragen