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

One Shot UI

von TN0123Version 0.7.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.TN0123/one-shot-ui

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Deterministic UI extraction and screenshot diffing for AI coding agents.

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": {
    "one-shot-ui": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "one-shot-ui",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add one-shot-ui -- npx -y one-shot-ui mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "one-shot-ui": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "one-shot-ui",
        "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": {
    "one-shot-ui": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "one-shot-ui",
        "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 TN0123 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 32700 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 11 % der anderen 32700 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32700 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 One Shot UI 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 (0.7.0) kam vor 5 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, Agent Data Tools: Utilities

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 vorgestern
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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.

one-shot-ui

Catch what the eye can't.

Deterministic screenshot diffing for AI coding agents. Turn a reference screenshot into structured data, diff any build against it — pixel, layout, color, and type — then get the exact CSS to fix. Or copy a UI's design language onto a brand-new screen.

The problem

AI agents get UI ~90% of the way there — then stall. The layout looks right, but a card is 8px too tall, a panel is the wrong shade of gray, a shadow is flat, a gap is off by 24px. Asking the model to "look at the screenshot again and fix it" is slow, and you get a different answer every time.

one-shot-ui closes that last 10% deterministically. It extracts structured data from a reference screenshot — layout regions, colors, typography, spacing, design tokens — diffs your implementation against it, and returns specific, ranked fixes, not "make it look more like this."

Set width to 616px (currently 640px)

Change the fill color to #303040. Set box-shadow to -3px 0px 24px 0px rgba(28, 29, 38, 0.32). gap: 176px; /* currently ~152px */

Copy-paste CSS, ranked by visual impact — every example above is real output from the run below.

Watch it converge

The run command loops extract → capture → compare → fix until the heatmap goes quiet. In the run above, the agent's first build looked identical to the eye — one-shot-ui flagged 15 concrete deltas (position, size, color, shadow, spacing) and the loop drove the build to ~2.5% pixel mismatch, within ~0.5% of the tool's own estimated *irreducible* floor (≈2%, sub-pixel font rendering) for this design.

Why one-shot-ui

  • Deterministic, not vibes. Stable pixel + structural diff scores — same input, same numbers — so you can gate CI on "is this pixel-close enough?"
  • Exact fixes, not nudges. It returns concrete CSS (width: 616px, #303040, gap: 176px), grouped by component and ranked by visual impact.
  • Structural, not just pixels. Detects missing/extra elements, position & size shifts, color, shadow, spacing, and typography — and labels which differences are *irreducible* (anti-aliasing, photographic content) so agents don't chase ghosts.
  • Not gameable. converge scores structural fidelity — is the reference's content present, placed, and legible? — not just pixel mismatch, and it refuses to win pixels by hiding, overlapping, or recoloring text into its background. It even flags reference text your build renders but clips out of view (a fixed-height overflow:hidden box) — the failure a pixel diff *rewards*, because cropped text lowers the mismatch.
  • Agent-native. Ships an AGENTS.md (auto-discovered by Claude Code, Cursor, Codex, …) plus a Claude Code skill, so your agent drives it without hand-holding.
  • Local & private. Pixel diffing, OCR, and layout extraction all run on your machine. No images leave your box, no API keys.

Copy a UI's *style*, not just match it

Matching a screenshot pixel-for-pixel is one job. The other: building a different screen that feels like it belongs to the same design system. one-shot-ui extracts the *design language* from a reference and verifies a new UI conforms to it — deterministically, with no pixel oracle to lean on.

# Extract a reusable style system — palette, spacing scale, type ratio, radii, elevation

one-shot-ui tokens reference.png --emit shadcn # or: tailwind | json

Build a different screen in that style, then check it conforms

one-shot-ui style-check reference.png ./pricing.html

It reports measured facts and leaves the taste to the agent: it won't name your "primary" color or classify the mood — you decide those from the image (you're the vision model; the tool is your exact, hallucination-free eyes). Conformance is judged on what a screenshot grounds reliably — palette, spacing rhythm, type scale — while roundedness and elevation are flagged as advisories, since a raster can't pin them down.

Install

npm install -g one-shot-ui

For commands that need a browser (capture, run):

npx playwright install chromium

Quick start

# Diff your implementation against a reference and see exactly what's off

one-shot-ui compare reference.png build.png --json --heatmap heatmap.png

Get copy-paste CSS fixes, ranked by impact

one-shot-ui suggest-fixes reference.png build.png --json

The step that gets you pixel-perfect: trial fixes in a live browser and keep

only the ones that provably reduce pixel mismatch — outputs a verified patch,

a structural fidelity score, and any reference text your build hides or clips

one-shot-ui converge reference.png --impl ./index.html

Or run the full automated loop until it converges

one-shot-ui run reference.png --impl ./index.html --max-passes 5 --threshold 0.02

Every command supports --json for structured, agent-friendly output.

Use it with your coding agent

one-shot-ui ships an AGENTS.md (auto-discovered by Claude Code, Cursor, Codex, and other agent tools) plus a skill/SKILL.md for Claude Code.

Install the skill in one line:

mkdir -p .claude/skills/one-shot-ui && cp "$(npm root -g)/one-shot-ui/skill/SKILL.md" .claude/skills/one-shot-ui/

Use it as an MCP server

one-shot-ui also runs as a local MCP server, so any MCP-capable agent (Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, VS Code) can call compare, converge, suggest_fixes, extract, tokens, plan, and style_check as tools — no shell glue. It runs over stdio, makes no network calls, and needs no API keys.

claude mcp add one-shot-ui -- npx -y one-shot-ui mcp

Or add to any client's MCP config:

{

"mcpServers": { "one-shot-ui": { "command": "npx", "args": ["-y", "one-shot-ui", "mcp"] } } }

See docs/MCP.md for per-client setup and registry publishing.

Commands

CommandPurposeKey Flags
extractAnalyze a screenshot into layout, color, and text data--json, --no-ocr, --overlay, --fine
comparePixel + structural diff between two screenshots--json, --heatmap, --dom-diff
tokensDesign tokens + a reusable style system (palette, spacing, type, radii)--json, `--emit shadcn\tailwind\json`
style-checkCheck a new UI conforms to a reference's design language--json (new UI = URL / HTML / screenshot)
planGenerate an implementation strategy--json
captureScreenshot a URL or local HTML file--url, --file, --output
suggest-fixesTailwind/CSS fix suggestions from a diff--json, --top, --dom-diff, --framework
convergeClosed-loop optimizer: pixel-verified CSS patch + structural fidelity score, flags hidden/clipped text--impl, --out, --json, --budget-seconds
runMulti-pass extract→capture→compare→fix loop--impl, --max-passes, --threshold
benchmarkRun benchmark suites--json, --output

How it works

  1. extract — segments the reference into layout regions, samples colors/tokens, and OCRs text.
  2. capture — screenshots your implementation (URL or local HTML) at a matched viewport.
  3. compare — aligns the two, computes a pixel heatmap *and* a structural diff, and classifies each issue (layout / color / typography / spacing) plus whether it's actionable.
  4. suggest-fixes — turns issues into concrete, ranked CSS edits.

run chains all four in a loop until the diff drops below --threshold.

Development

Requires Bun.

bun install

bun run install:browsers # Playwright Chromium bun run typecheck

Dev scripts run directly from source:

bun run dev:extract -- ./reference.png --json

bun run dev:compare -- ./reference.png ./build.png --json

Build for npm:

bun run build

License

MIT

PopNx fragen