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

Reftrixmcp

von TKMDVersion 0.1.8i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.TKMD/reftrixmcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Web design analysis with 26 MCP tools: layout, motion, quality, semantic search via pgvector

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: Design, Bilder & Audio
  • Das musst du eintragen: DATABASE_URL

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).
  • Das trägst du selbst ein: DATABASE_URL, REDIS_URL, OLLAMA_BASE_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "reftrixmcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reftrixmcp/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "your-value",
        "REDIS_URL": "your-value",
        "OLLAMA_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add reftrixmcp --env DATABASE_URL=your-value --env REDIS_URL=your-value --env OLLAMA_BASE_URL=your-value -- npx -y @reftrixmcp/mcp-server

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "reftrixmcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reftrixmcp/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "your-value",
        "REDIS_URL": "your-value",
        "OLLAMA_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "reftrixmcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reftrixmcp/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "your-value",
        "REDIS_URL": "your-value",
        "OLLAMA_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • DATABASE_URL geheim erforderlich env
    PostgreSQL connection string with pgvector extension
  • REDIS_URL env
    Redis/Valkey connection URL for BullMQ job queue
  • OLLAMA_BASE_URL env
    Ollama API base URL for Vision LLM integration (default: http://localhost:11434)

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 TKMD 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 Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2175 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 2175 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2175 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 Reftrixmcp 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?

Das musst du eintragen: DATABASE_URL

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 (0.1.8) kam vor 8 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: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

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

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Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
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Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
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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.

ReftrixMCP

Web design knowledge base platform -- layout analysis, motion detection, and quality evaluation via MCP tools.

For frontend engineers, designers, and AI-agent builders who want to analyze real websites and retrieve reusable UI patterns via Claude or any MCP client.

Japanese / 日本語の概要

ReftrixMCPは、Webデザインパターンをベクトル検索(pgvector HNSW)と RAGで検索可能なナレッジベースに集約し、MCPツール経由でClaude等の AIエージェントと統合するプラットフォームです。

主要機能: レイアウト分析 / モーション検出 / 品質評価 / セマンティック検索 / 横断検索 / 画像類似検索 / レスポンシブ解析 / パーツ分析 / レート制限 / 検索キャッシュ / BullMQ UI / SBOM

27 のMCPツールを提供: Layout(4) / Motion(2) / Quality(1) / Page(3) / Narrative(1) / Background(1) / Responsive(2) / Part(3) / System(1) / Search(1) / Design(3) / Data(2) / Audit(1) / Accessibility(1) / Performance(1)

詳細な日本語ドキュメント: docs/README.ja.md

What it does

  • Layout analysis -- auto-detect sections (hero, feature, CTA, etc.), extract grid/typography, and generate React/Vue/HTML code
  • Motion detection -- discover CSS/JS animations with frame capture (15 px/frame video mode), CLS detection via Pixelmatch
  • Quality evaluation -- score designs on three axes (originality, craftsmanship, contextuality) with anti-AI-cliche detection
  • Semantic search -- find layout, motion, narrative, background, and responsive patterns via pgvector HNSW hybrid search
  • Part-level analysis -- extract 16 UI part types (button, icon, heading, etc.) with DINOv2 visual embeddings for visual similarity search
  • Vision integration -- Ollama llama3.2-vision for richer layout, motion, and narrative understanding
  • Section post-processing -- auto merge/split sections by type, heading, and height (Rule 1-4) for optimal structure
  • Multi-tile capture -- split large sections (>viewport height) into tiles for complete DINOv2 visual coverage
  • Blank image detection -- detect lazy-loading unrendered sections and re-capture via Playwright for full coverage
  • Code generation -- convert analyzed sections to React, Vue, or plain HTML with matched motion patterns
  • Unified search -- cross-service search across layout, part, motion, background, and narrative patterns in a single query
  • Image similarity search -- find visually similar designs via DINOv2 embeddings from Base64/URL input (RRF 3-source)
  • Rate limiting -- Token Bucket + Redis Lua (CWE-770 DoS prevention), 3-tier (analysis 10 RPM / search 120 RPM / default 60 RPM)
  • Search cache -- LRU in-memory cache (lru-cache v11) with TTL-based natural expiry (5 min)
  • BullMQ UI -- Bull Board dashboard for monitoring async page.analyze jobs (port 21080)
  • SBOM -- CycloneDX 1.6 auto-generation for EU CRA vulnerability reporting compliance

Why ReftrixMCP

Layout-awareSections, grids, and typography extracted as structured data -- not just screenshots
Motion-awareCSS static analysis + frame-by-frame video capture for real animation behavior
Quality-awareThree-axis scoring with actionable improvement suggestions
Searchable768-dim multilingual embeddings (e5-base) with HNSW index and hybrid RRF ranking
Preference-awareSearch tools accept an optional profile_id and rerank with an existing profile from an older version; profile creation was removed on 2026-11-04
Part-aware16 UI part types extracted with DINOv2 visual embeddings for cross-site component comparison
MCP-native27 tools purpose-built for Claude Desktop and MCP Client CLI

Quickstart

Run page.analyze on any URL in under 5 minutes.

Prerequisites

Node.js ^22.23.4 || ^24.22.1 || ^26.12.1, pnpm 10+, Docker & Docker Compose, Ollama

Setup
git clone https://github.com/TKMD/ReftrixMCP.git && cd ReftrixMCP

pnpm install # CUDA skip is default; see GPU note below cp .env.example .env.local # edit DATABASE_URL / REDIS_URL as needed cp .env.local packages/database/.env # Prisma CLI requires this copy pnpm docker:up # PostgreSQL 18 + pgvector + Redis pnpm db:migrate && pnpm db:seed pnpm build pnpm exec playwright install chromium # browser for page crawling pnpm --filter @reftrixmcp/ml download:dinov2 # DINOv2 visual embedding model (~330 MB) pnpm --filter @reftrixmcp/ml repair:e5-cache --check # (optional) verify multilingual-e5-base ONNX cache (~1.1 GB) integrity curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # install Ollama ollama pull llama3.2-vision # vision model (~7.9 GB) ollama serve # keep running in a separate terminal

Note: If you change .env.local, also update packages/database/.env.

page.analyze workers are auto-forked by WorkerSupervisor when the MCP server starts (v0.4.0 PR7d-2+). Manual start via pnpm --filter @reftrixmcp/mcp-server worker:start:page is developer-only and requires REFTRIX_ALLOW_MANUAL_WORKER=true to bypass the Redis-based dual-run guard if the MCP server is also running.

See Getting Started for GPU configuration and details.

GPU / CUDA: CUDA binary download is skipped by default (CPU fallback). For GPU acceleration setup, see Troubleshooting: CUDA Detection.

pnpm "Ignored build scripts": On pnpm install, pnpm 10 prints Ignored build scripts: @prisma/client, esbuild, sharp, ... and suggests Run "pnpm approve-builds". This is expected, not an error — pnpm 10 blocks dependency build/lifecycle scripts by default as a supply-chain safeguard. Setup still completes because sharp and esbuild ship prebuilt binaries, and the Prisma client is generated by the @reftrixmcp/database workspace package's own postinstall (prisma generate) during pnpm install — a workspace lifecycle script, which pnpm does not gate behind the dependency build-script allowlist. Only run pnpm approve-builds if you have a specific reason to let one of these blocked dependencies run its own native build step (onnxruntime-node is already allow-listed via pnpm.onlyBuiltDependencies, so it never appears in the ignored list; and CUDA acceleration is a separate opt-in — see the GPU / CUDA note above — not pnpm approve-builds).

Using the npm package

If you install @reftrixmcp/mcp-server from npm instead of cloning, the Playwright browser is not included: get it with npx playwright@1.57.0 install chromium (any directory). See "Using the npm Package" in the MCP Server README for the browser notice (third-party software, not covered by this project's license, not redistributed, not in the SBOM) and the --ignore-scripts step (npm rebuild @prisma/client).

Connect to Claude

Add to your MCP config:

  • Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
  • MCP Client CLI: .mcp.json in the project root or ~/.claude/.mcp.json
{

"mcpServers": { "reftrix": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/ReftrixMCP/apps/mcp-server/dist/index.js"], "env": { "NODE_ENV": "development", "DATABASE_URL": "postgresql://reftrix:change_me@localhost:26432/reftrix?schema=public", "REDIS_URL": "redis://localhost:27379", "OLLAMA_BASE_URL": "http://localhost:11434", "OLLAMA_HOST": "http://localhost:11434", "ENABLE_SECTION_SCREENSHOT_FALLBACK": "true" } } } }

Replace change_me with a secure password. Port 26432 = standard 5432 + 21000 offset.

OLLAMA_BASE_URL is used by the MCP server process; OLLAMA_HOST is used by the worker process. Both must match if Ollama runs on a non-default port.

ENABLE_SECTION_SCREENSHOT_FALLBACK enables Playwright-based individual section screenshots for sections outside the initial screenshot range (WebGL/lazy-rendered pages). This significantly improves DINOv2 visual embedding coverage. Set to "false" to disable.

Optional environment variables (defaults work out of the box):

MAX_TILES_PER_SECTION (default 20, max 100) -- max tiles per section for multi-tile capture.

BLANK_IMAGE_STDDEV_THRESHOLD (default 5.0) -- stddev threshold for blank image detection.

DUPLICATE_VECTOR_THRESHOLD (default 0.995) -- cosine similarity threshold for vision embedding dedup.

EMBEDDING_IDLE_TIMEOUT_MS (default 30000) -- ONNX Worker VRAM auto-release timer (0 to disable).

DINOV2_MODEL_PATH -- custom DINOv2 ViT-B/14 ONNX model path.

EMBEDDING_CACHE_ENABLED (default true) -- enable/disable the Layout Embedding disk cache (additive opt-out flag; set "false" to write no cache files).

REFTRIX_EMBEDDING_CACHE_ROOT (default /tmp/reftrix-embedding-cache) -- embedding cache root; a root resolving outside os.tmpdir() is rejected by default (fail-closed). Set REFTRIX_EMBEDDING_CACHE_ROOT_ALLOW_FALLBACK=true to instead degrade to the default root with a warning.

Example tools

ReftrixMCP provides 27 MCP tools. Key examples:

  • layout.ingest -- fetch a web page, take a screenshot, and extract section patterns
  • layout.search -- semantic search over layout sections by natural-language query
  • motion.detect -- detect CSS/JS animations with video-mode frame capture
  • quality.evaluate -- score design quality on originality, craftsmanship, and contextuality
  • page.analyze -- unified analysis: layout + motion + quality + responsive in one call (async via BullMQ), with opt-in Phase 7.5: accessibility audit, performance evaluation, and auto snapshot
  • responsive.search -- search responsive analysis results by viewport and breakpoint
  • part.search -- semantic search over UI parts with visual (DINOv2) or text embeddings
  • part.inspect -- get detailed part info including computed styles, bounding box, and accessibility
  • part.compare -- compare 2-5 parts side by side on styles, layout, and interaction

Full tool reference: MCP Tools Guide

Architecture

MCP Client (Claude Desktop / Code)  --stdio-->  MCP Server (<!-- gen:tool-count -->27<!-- /gen:tool-count --> tools, Zod)

+-- Service Layer: Playwright, Sharp+Pixelmatch, DOMPurify +-- ML Layer: ONNX Runtime (multilingual-e5-base + DIN

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

PopNx fragen