Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Crochet Engine

de dengyu123456versión 0.1.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.dengyu123456/crochet-engine

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Deterministic photo-to-crochet-chart engine: stitch counts, 5 techniques, yarn estimates.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Diseño, imágenes y audio

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "crochet-engine": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crochetpatterngen-engine",
        "--from",
        "crochetpatterngen-engine[mcp]",
        "crochetpatterngen-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add crochet-engine -- uvx crochetpatterngen-engine --from 'crochetpatterngen-engine[mcp]' crochetpatterngen-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "crochet-engine": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crochetpatterngen-engine",
        "--from",
        "crochetpatterngen-engine[mcp]",
        "crochetpatterngen-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "crochet-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "crochetpatterngen-engine",
        "--from",
        "crochetpatterngen-engine[mcp]",
        "crochetpatterngen-mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub dengyu123456, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 2801 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 18% de los otros 2801 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2801 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Crochet Engine?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 4 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

de GLipsMuy usado↓ 161,2 mil/sem★ 16,2 milActualizado hace 5 meses

Se ejecuta en tu computadora

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

de HUANGCHIHHUNGLeoMuy usado↓ 1,1 mil/sem★ 2,3 milActualizado hace 2 meses

Se ejecuta en tu computadora

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

de figmaMuy usado★ 2,2 milActualizado hace 13 meses

Se ejecuta en la nube✓ mcp.figma.com

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

crochetpatterngen-engine

The deterministic photo-to-crochet-chart engine behind crochetpatterngen.com — packaged as a Python library, CLI, and MCP server so AI agents (Claude Desktop, Cursor, etc.) can turn photos into crochet charts with exact stitch counts.

Deterministic, not generative. There is no AI image generation here — just resize, median-cut color quantization, and confetti cleanup. Same input, same chart, same stitch counts, every time. No hallucinated rows.

Why this engine

  • Real stitch counts — every chart comes with per-color hex + stitch counts that sum exactly to the grid size. What you see is what you crochet.
  • C2C block aspect correction — C2C blocks are physically wider than tall (0.7:1 h:w). The engine adjusts grid dimensions so the *worked piece* keeps the photo's proportions instead of coming out squashed.
  • 5 technique presets — graph, c2c, tapestry, mosaic, filet.
  • Yarn estimation — per-color yardage for 6 yarn weights (fingering → super bulky).
  • Zero heavy deps — Pillow + numpy only. Optional rembg extra for background removal.

Install

pip install crochetpatterngen-engine          # core

pip install crochetpatterngen-engine[mcp] # + MCP server pip install crochetpatterngen-engine[rembg] # + background removal

Python API

from PIL import Image

from crochet_chart_engine import generate_chart, render_design, estimate_yarn

png_bytes, meta = generate_chart( Image.open("photo.jpg"), technique="c2c", # graph | c2c | tapestry | mosaic | filet grid_w=60, # 20..120 n_colors=8, # 2..16 )

meta: {"grid_w", "grid_h", "colors": [{"hex", "count"}],

"total_stitches", "technique", "warning"}

yarn = estimate_yarn(meta, weight="worsted")

{"total_yards": ..., "colors": [{"hex", "count", "yards"}], ...}

png_bytes, meta = render_design("designs/frog.txt") # ASCII design -> chart

CLI

crochet-chart chart photo.jpg out.png --technique c2c --grid-w 60 --colors 8

crochet-chart design designs/frog.txt frog.png crochet-chart yarn photo.jpg --technique graph --weight worsted

MCP server (Claude Desktop & friends)

Add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "crochet": { "command": "uvx", "args": ["--from", "crochetpatterngen-engine[mcp]", "crochetpatterngen-mcp"] } } }

Or with a regular pip install:

{

"mcpServers": { "crochet": { "command": "python", "args": ["-m", "crochet_chart_engine.mcp_server"] } } }

Tools exposed (stdio transport):

ToolWhat it does
photo_to_chartLocal image path → chart PNG (base64 or saved to output_path) + per-color stitch counts JSON
render_ascii_designASCII design file → chart PNG + stitch counts
estimate_yarn_toolStitch counts → per-color yardage for one yarn weight or all

ASCII design format

See designs/frog.txt and designs/dragon.txt:

# comment

palette: G=#58A05C, W=#FFFFFF, .=#FAFAF7 title: Frog Face technique: graph


..GGGG..........GGGG.... .GGWWGG........GGWWGG...

One character per stitch; . is the background/padding color. Rows are padded to the longest row.

Development

pip install -e .[dev,mcp]

pytest tests/

License

MIT — see LICENSE.


Free web tool + pattern library at [crochetpatterngen.com](https://crochetpatterngen.com).

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