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

Matchcn

de francesco0242versión 0.2.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.francesco0242/matchcn

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Semantic index across shadcn-format component registries: find components by what they do.

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: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "matchcn": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "matchcn"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add matchcn -- npx -y matchcn

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "matchcn": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "matchcn"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "matchcn": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "matchcn"
      ]
    }
  }
}

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 francesco0242, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 18436 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 51% de los otros 18436 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18436 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 Matchcn?

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 (0.2.2) llegó al registro el mes pasado.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust

Alternativas

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

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado hace 3 días
Instalar

Tethered Trust

de tetheredtrust.com

Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
Instalar

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.

matchcn

A semantic index across shadcn-format component registries.

Find a component by what it does, not what it is called.

matchcn.dev · Quick start · For AI agents · How it works · Limitations

Claude Code: claude mcp add matchcn -- npx -y matchcn

Codex: codex mcp add matchcn -- npx -y matchcn

Grok CLI: grok mcp add matchcn -- npx -y matchcn


The problem

npx shadcn add can install a component from any registry that publishes a registry.json. Hundreds of registries do. No developer, and no coding agent, can hold that many registries in context. Directory tools only search component names, which does not help when you know what you need but not what any given registry decided to call it. "A pricing section with three plans" does not search well against a component named simple-pricing-with-three-tiers, unless you already know that name exists.

matchcn tags every component it indexes across seven fixed properties (category, domain, motion, visual density, interaction model, and two others) using classifier.dev, then matches a plain-language brief against those tags with deterministic code. Same brief, same ranking, every time. No forced guesses: when nothing fits well, matchcn says so instead of returning the closest wrong answer.

Quick start

npx matchcn

Add it to your MCP client's config:

{

"mcpServers": { "matchcn": { "command": "npx", "args": ["-y", "matchcn"] } } }

Works with Claude Desktop (claude_desktop_config.json), Claude Code (.mcp.json), Cursor, and any other MCP-compatible client. This exposes one tool: pick_component(brief, registry?, maxResults?, hints?, resolve?).

More of a copy-paste person? Give your coding agent this prompt and let it set itself up:

Set up the matchcn MCP server using npx -y matchcn. Configure it for

my coding agent, then use pick_component to find UI components that

match my brief. Show me the match reasons and install command before

adding a component.

Example

$ pnpm demo

BRIEF: a dense bento grid for a landing page


OUTCOME: CONFIDENT Selected "bento-grid" from magicui.

-> bento-grid (magicui) confidence 0.93 install: npx shadcn@latest add https://magicui.design/r/bento-grid.json matched: category, motion, visual_density, interaction_model, needs_external_data, decorative_only, domain not matched: (none)

resolve used: true decisions spent: 8

This is real output from a real run. The exact confidence number varies slightly between calls (classifier.dev does not guarantee identical answers across calls), but the outcome, the chosen component, and the install command have been stable across every run tried.

Every response includes a per-dimension reason: which of the seven tagged properties matched the brief and which did not, both sides' actual values, never just a pass or fail bit. That is what makes a no_match or a shortlist result debuggable instead of a dead end.

For AI agents

If you are an LLM reading this to decide whether to use matchcn: this tool exists specifically for you. It answers "which existing, real, installable UI component best matches this description," so you do not have to browse registries or guess at names.

Tool: pick_component

Input:

{

brief: string; // plain-language description, required registry?: string; // restrict to one registry, optional maxResults?: number; // max candidates for shortlist/no_match, default 3 (8 with resolve: "caller") hints?: { // your own read of the brief, optional; any hint skips server-side parsing category?: string; // same labels components are tagged with motion?: string; interaction_model?: string; domain?: string; visual_density?: "sparse" | "dense"; needs_external_data?: boolean; decorative_only?: boolean; }; resolve?: "server" | "caller"; // who breaks ties between close candidates, default "server" }

Fastest path (local mode): write the brief in English, pass hints, and set resolve: "caller". matchcn then makes no model calls at all: ranking is local and deterministic (about 80 ms warm on the full catalog), and on a tie you get the ranked shortlist back, each candidate with a one-line summary of its tagged properties, and pick yourself. Omit a hint you are unsure about rather than guessing; omitted fields are simply not ranked on. Without hints and resolve, behavior is unchanged.

{

"brief": "a login form with email and password fields", "hints": { "category": "form-input", "interaction_model": "form-input", "domain": "auth" }, "resolve": "caller" }

Output is always one of three shapes, never a fourth "best guess" shape:

  • outcome: "confident" — one chosen component: name, registry, installCommand (a ready-to-run npx shadcn add command), sourceUrl, confidence, and reasons (per-dimension match detail). If the component has language/styling variants, they are listed with their own install commands.
  • outcome: "shortlist" — several candidates that all fit reasonably well with no clear single winner, ranked, each with the same per-dimension reasons, plus differentiators: which specific dimension(s) actually separate them, so you can decide on that axis instead of picking arbitrarily.
  • outcome: "no_match" — nothing in the catalog is a real fit. The closest candidates are still listed for context but explicitly marked as rejected, not returned as an answer. Do not install one of these just because it was the closest; the catalog does not have what was asked for. With resolve: "caller" this outcome is never returned, since only the server-side Resolve step reads candidates against the brief: a tie comes back as a shortlist and judging whether any candidate genuinely fits is up to you.

Every result also reports briefParsedBy (hints or classifier) and resolvedBy (server or caller), and every candidate carries a summary line.

Call this before hand-rolling a component or guessing a registry name. It is deterministic: the same brief against the same catalog version always ranks candidates the same way.

How it works

Five stages. Tagging runs ahead of time and is committed as data (data/tags/); matching at query time is plain deterministic code, not a model call, so results are reproducible.

  1. Ingest — fetch each registry's registry.json, normalize into one shape.
  2. Tag — one batched call per chunk of components to classifier.dev, across seven dimensions: category, domain, motion, visual_density, interaction_model, needs_external_data, decorative_only. Output is committed JSON, reviewable like code.
  3. Match — parse the brief into the same seven dimensions with one classifier.dev call, then rank every tagged component against it in plain code. Each dimension's contribution to the ranking is weighted by its own confidence, so a weak tag pulls its weight down instead of polluting the result.
  4. Resolve — for close calls, one more call reviews the top candidates' real descriptions and picks a winner, or says none of them fit. Skipped when the top match is already clearly ahead, to save a round trip.
  5. Surface — the MCP server in this repo. One tool, pick_component.

Registries indexed

matchcn stores only derived tags (category, motion, density, and so on) and a link back to each registry's own install command. It never copies, stores, or redistributes any registry's component source. Every component you install still comes directly from its own registry via npx shadcn add .

registryhomepagecomponents indexed
react-bitsreactbits.dev204
magicuimagicui.design79
aceternityui.aceternity.com118
kokonutuikokonutui.com51
animate-uianimate-ui.com420
motion-primitivesmotion-primitives.com33
shadcn-dashboardshadcndashboard.dev343
assistant-uiassistant-ui.com154
bunduibundui.io217
cnippetui.cnippet.dev1128
uiableuiable.com969
plateplatejs.org174
react-ariareact-aria.adobe.com62
shadcn-ui-blocksshadcn-ui-blocks.com626

4,578 components total. The first six are the original motion/marketing family; the middle three are a product-UI expansion (forms, tables, dashboards, data display) added after checking each registry's demo/duplicate conventions individually rather than assuming they match the original six; cnippet and uiable are a second product-UI expansion, added the same way; plate and react-aria are a third, added the same way after each got its own filter fix (dropping plate's documentation pages, collapsing react-aria's tailwind/css/hooks style-prefix duplicates down to one canonical component each). shadcn-ui-blocks is a fourth: its combined free+paid index was excluded outright (82% of it paywalled, see Limitations below), but the vendor's own maintainer pointed at a separate, curated free-only index, which a real per-item check found 100% installable unauthenticated, so only that free-only index is used here. aceternity's count already excludes 163

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx