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

Aidemo

von tandryukhaVersion 0.20.6i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.tandryukha/aidemo

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Narrated, captioned product-demo MP4 from a storyboard.json; re-renders itself in CI at ~$0.

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": {
    "aidemo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tandryukha/aidemo",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add aidemo -- npx -y @tandryukha/aidemo mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "aidemo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tandryukha/aidemo",
        "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": {
    "aidemo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tandryukha/aidemo",
        "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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto tandryukha 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 32479 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 99 % der anderen 32479 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32479 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 Aidemo 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 (0.20.6) kam heute 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, Binggio

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

Binggio

von binggio

Governed answers from your data: approved meanings only, refusals instead of guesses.

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.

aidemo — your coding agent makes the demo video

[aidemo.top](https://aidemo.top) · watch a real 51s output ▶ · authoring guide · render in CI

Tell your coding agent *"record a 45s demo of the checkout flow"* — get back a polished MP4 with voiceover, synced captions, and auto-zoom. Any MCP-capable agent (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI) writes one storyboard.json; the headless engine drives a real Chrome, records a deterministic replay, voices it, captions it, and trims the dead time. Because the replay is deterministic, the demo re-renders itself in CI when the product changes — no re-recording, no API key, about $0 a render. An open-source (MIT) alternative to Screen Studio, Clueso, or Demosmith for when you'd rather your coding agent make the demo.

Install: Claude Code /plugin marketplace add tandryukha/aidemo · any agent npx skills add tandryukha/aidemo (skill only; add the MCP server with repo-init) · CI uses: tandryukha/aidemo@stable · CLI npx -y @tandryukha/aidemo · Homebrew brew install tandryukha/aidemo/aidemo

Published on the GitHub Marketplace, npm, a Homebrew tap, and the MCP Registry.

Real output — a ~51 s self-narrated tour of Wikipedia (portal search → Ada Lovelace → focus-zoom → click through to the Analytical Engine → glide scroll), authored by Claude from one storyboard.json and recorded as a deterministic replay. The preview GIF is silent; [watch the full version with narration ▶](https://github.com/tandryukha/aidemo/releases/download/v0.3.0/wikipedia-showcase-demo.mp4).

Three ways to use it

  1. From your coding agent — the fastest path. In Claude Code: /plugin marketplace add tandryukha/aidemo then /plugin install record-demo@aidemo (bundles the skill and the MCP server). In Codex / Gemini / any MCP agent: npx -y github:tandryukha/aidemo#stable repo-init. Then just say *"record a 45s demo of <flow>"* and the agent authors + renders it.
  2. Locally, free & offline — AIDEMO_TTS_PROVIDER=local aidemo render --headless. An in-process voice model + script-timed captions mean no API key, ~$0, fully offline. See docs/LOCAL_MODELS.md.
  3. In CI, self-maintaining — drop uses: tandryukha/aidemo@stable into a workflow. When the product changes, it replays the committed storyboard and commits fresh media — no key, no LLM tokens, ~$0 on free runner minutes. See docs/CI.md.

Free & open source. MIT-licensed. Runs on GitHub's free Actions tier, or fully local at $0 with the in-process voice — no API key, no cloud upload, no telemetry. Works against localhost and auth-walled apps (your own Chrome).

From one sentence to a narrated MP4

You type a sentence, the agent writes an artifact you can read and edit, the engine records and cuts it:

1 · What you type — one line to any MCP-capable agent (Claude Code here):

claude "record a 45s demo touring Wikipedia: search for Ada Lovelace,

open the Analytical Engine, then glide down the article"

2 · What the agent authors — a plain, editable storyboard.json (excerpt: narration + a fixed browser action-spec, side by side — no generated code):

{

"title": "A quick tour of Wikipedia", "zoom": {}, // Screen-Studio-style auto-zoom "scenes": [ { "id": "search", "narration": "Start at the Wikipedia portal and search for Ada Lovelace.", "actions": [ { "op": "goto", "url": "https://www.wikipedia.org/" }, { "op": "type", "target": { "selector": "#searchInput" }, "text": "Ada Lovelace" }, { "op": "click", "target": { "selector": "button[type=submit]" } } ] }, { "id": "engine", "narration": "Her notes on Babbage's Analytical Engine hold the first computer program.", "actions": [ { "op": "focus", "target": { "selector": "#firstHeading" } }, { "op": "click", "target": { "selector": "a[href*='Analytical_Engine']" } }, { "op": "scrollBy", "dy": 900, "easing": "glide" } ] } ] }

3 · How it's recorded + cut — aidemo render drives a real Chrome (smooth animated cursor, human-cadence typing, auto-zoom), then trims the dead time and syncs to the narration:

storyboard.json

→ voice OpenAI / ElevenLabs / local TTS → audio/narration.mp3 + voice.json → record drives Chrome, animated cursor → recordings/raw.{webm,mp4} + timeline.json → captions Whisper word timestamps → generated/captions.{srt,vtt,cues.json} → compose trim idle · sync · auto-zoom · cards · caption · mux → output/final-demo.mp4

4 · What you get — output/final-demo.mp4 with final-demo.srt/.vtt captions beside it (timed to the video; captions.track also embeds them as a subtitle track viewers can toggle), plus a README-ready GIF (aidemo gif) and named stills (aidemo stills) from the same take. UI changed? Re-run against the same storyboard — no re-recording by hand.

The design goal: demos that look human-made and snappy, not like an AI clicking around and waiting between screenshots — by separating authoring (slow, one-time — figure out the flow) from recording (a fast deterministic replay with a smooth animated cursor).

What teams render with it

  • GitHub README demos — aidemo gif demos/onboarding, drop the autoplaying GIF into the readme (the GIFs on this page are exactly that).
  • Landing-page hero videos — the muted-autoplay MP4 on aidemo.top is a rendered demo, poster frame and all.
  • Release / what-shipped demos — narrate the new feature, then gh release upload v1.4.0 demos/whats-new/output/final-demo.mp4.
  • Customer & prospect demos — personalized flows against your real app: localhost, auth walls, your own logged-in Chrome; nothing leaves the machine.

Render in CI (self-maintaining demos)

Commit a storyboard and the [aidemo GitHub Action](docs/CI.md) keeps its demo media in sync — a fresh narrated, captioned MP4 (and GIF) on every relevant change. Deterministic replay + a local voice mean no API key, no LLM tokens, about $0 (just free runner minutes). It's the loop a screen recorder can't run: your demo maintains itself.

# .github/workflows/demo.yml
  • uses: actions/checkout@v4
  • run: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ffmpeg # ubuntu ships Chrome, not ffmpeg
  • uses: tandryukha/aidemo@stable with: demos: demos/* tts: local # in-process voice → no keys, no tokens gif: "true"

Full recipe, templates (auto-commit / PR-comment / cron-refresh), and the always-fresh-embeds trick: [docs/CI.md](docs/CI.md), [docs/EMBEDS.md](docs/EMBEDS.md), [docs/recipes/](docs/recipes/).

Quick start (self-contained smoke test)

A bundled fixture store (search → results → cart → checkout) that renders a finished demo with zero external dependencies:

npm install                                # Node 22.12+, system Chrome, ffmpeg on PATH

node examples/local-demo/serve.mjs # terminal 1: fixture on :8787 node bin/aidemo.mjs render examples/local-demo --headless # terminal 2 open examples/local-demo/output/final-demo.mp4 # xdg-open on Linux, start on Windows

Voice/captions need OPENAI_API_KEY in .env — or AIDEMO_TTS_PROVIDER=local (no key, offline), or OPENAI_BASE_URL at a local server. See docs/LOCAL_MODELS.md. No Playwright browser download is needed — the engine uses your system Chrome (channel: "chrome"; see Setup to use a different browser). The one Playwright download is its ~2 MB ffmpeg helper, which encodes the take: the first take installs it automatically (AIDEMO_NO_AUTO_INSTALL=1 to manage it yourself with npx playwright install ffmpeg).

The bundled fixture rendered end-to-end — narrated, captioned, auto-trimmed. Silent preview; [full version ▶](https://github.com/tandryukha/aidemo/releases/download/v0.3.0/quickstart-demo.mp4).

CLI

Each step is independently runnable and re-runnable — regenerate voice without re-recording, recompose without re-transcribing, etc.

aidemo init <name>            # scaffold demos/<name>/ with a starter storyboard

aidemo init --from-url # …drafted from the live page's headings + real selectors aidemo import-trace trace.zip --name # …or from a Playwright trace / *.spec.ts (actions + selectors → scenes) aidemo voice # per-scene TTS → narration.mp3 + voice.json aidemo record # drive Chrome → raw video + timeline.json aidemo probe # record-only dry run (verify selectors), no key needed aidemo validate # schema-check the storyboard, no browser (non-zero exit on issues) aidemo lint # predict freezes/cuts + selector pitfalls before spending a take aidemo captions # Whisper → captions.{srt,vtt,cues.json} (--offline for no network) aidemo compose # trim + sync + zoom + cards + caption + mux → final-demo.mp4 aidemo gif # final-demo.mp4 → README-ready GIF (autoplays on GitHub) aidemo frames # evenly spaced PNGs from the video for review (--source raw) aidemo render # voice → record → captions → compose aidemo guide # print the canonical authoring guide aidemo doctor # check Node, ffmpeg, Chrome, voice endpoint

Add --headless for CI/fixtures; omit it for real sites that need your logged-in session. --profile picks the Chrome user-data dir; --fresh records on a wiped one; --storage-state / --cookie "name=value;domain=host" seed a cookie-gated site before the first action (or declare setup in the storyboard, which can also run a preflight script before every take); --capture native|obs switches to high-fide

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen