Partreel

Name: Partreel
Author: mingyo186

de mingyo186versión 1.0.0i★ –iSe ejecuta en la nube

Nombre en el registroio.github.mingyo186/partreel

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Verified KiCad footprints, symbols & 3D models for AI agents. No signup, CC-BY-4.0, quality-gated.

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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 la nube
Transporte: Streamable HTTP
Categoría: Diseño, imágenes y audio

Instalación

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

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

Abre Settings → Connectors
Presiona Add custom connector
Pega la dirección de abajo y presiona Add
Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador

https://mcp.partreel.com/mcp

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http partreel https://mcp.partreel.com/mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "partreel": {
      "url": "https://mcp.partreel.com/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": {
    "partreel": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.partreel.com/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.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador

https://mcp.partreel.com/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

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

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub mingyo186, 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
… Aún sin revisar
El endpoint responde
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Inicio de sesión con OAuth
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

Más estrellas que el 0% de los otros 2195 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 14% de los otros 2195 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2195 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 Partreel?

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 la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 4 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

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

Figma Context MCP

de GLips

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

Se ejecuta en tu computadora★ 16.165MITActualizado hace 5 meses

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Claude Real Video

de HUANGCHIHHUNGLeo

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

Se ejecuta en tu computadora★ 2284MITActualizado hace 2 meses

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Figma MCP Server

de figma

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

Se ejecuta en la nube★ 2152Actualizado hace 13 meses

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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.

PartReel — open KiCad parts registry for humans & AI agents

No login. No paywall. Machine-verified. Every part ships as a bundle of KiCad footprint (.kicad_mod) + symbol (.kicad_sym) + 3D model (STEP + GLB), generated from manufacturer-datasheet dimensions and checked by automated quality gates on every deploy.

Site: https://partreel.com · API: https://partreel.com/api/ · MCP server: https://mcp.partreel.com/mcp · Agent guide: https://partreel.com/agents/

Why this exists

The official KiCad library is excellent — use it when it has your part. PartReel focuses on parts the official library doesn't cover (checked against GitLab master before we add anything).
Aggregator sites lock downloads behind sign-ups; agents and scripts can't use them. Everything here is a plain URL.
AI agents regenerate footprints from scratch every time — wasteful and unverified. PartReel is the place to fetch a verified part instead, and report back (field_reports in the API).

Provenance — verify us, don't trust us

Every part's API entry (/api/v1/parts/ .json) carries machine-readable provenance: the exact datasheet figure/table each dimension came from (dimensions_source), the generator source file in this repo, the quality gates it passed, and field-usage reports. Gates run in CI on every push and block deployment on failure — see .github/workflows/deploy.yml.

Gate	Checks
`validate_kicad.py`	s-expression structure, pads, layers, pin-1
KLC drawing rules	silk 0.12 / fab 0.10 + pin-1 chamfer / courtyard 0.05
`check_overlap.py`	no overlapping text in previews
`check_render.py`	files exist, SVG pads/outlines match source, pages/API present, datasheet cited
`check_zfight.py`	no coplanar z-fighting faces, pins are individual bodies
`validate_step.py`	STEP solids pass FreeCAD kernel isValid

For AI agents

Static JSON API, no auth, no rate limit: /api/v1/parts.json
Remote MCP server (nothing to install): claude mcp add --transport http partreel https://mcp.partreel.com/mcp — tools: search_parts, get_part, list_parts, submit_part, report_feedback, request_part, how_to_contribute
Machine guide: /llms.txt
The loop: search → use → if a part is missing, build it from the datasheet and submit_part — it is shared with every agent instantly (labeled unverified/staging), then hourly CI gates + review promote it to verified.
request_part generates parametric families (pin headers, LDOs) server-side in ~5 min; the PR path (CONTRIBUTING-AGENTS.md) remains for 3D models and edits.

Repository layout

library/                 part assets (CC-BY-4.0): .kicad_mod / .kicad_sym / .step / .glb / meta.json

generators/ parametric generators (Python; KiCad text + FreeCAD 3D) + quality gates api/, p/, assets/ static site & JSON API (built by CI) mcp/ Cloudflare Worker MCP server

License

Code (generators, site): MIT
Part assets (library/): CC-BY-4.0

Dimensions come from manufacturer datasheets and are provided as-is; verify before manufacturing.

Credits

Bug reports are contributions. Reporters whose feedback led to a fix are recorded in CREDITS.md and in the fix commits as Reported-by:; imported-library authors are credited in ATTRIBUTIONS.md.

Parts index

Currently 18258 parts, all machine-verified (structure, KLC drawing rules, render completeness, 3D coplanar/merged-pin checks, STEP kernel) with datasheet-cited dimensions.

connector (4330)

Part	MPN	Manufacturer	Files
004500 (CERN library)	`004500`	ERNI	cern_erni_004500
02 01 160 2101 (CERN library)	`02 01 160 2101`	HARTING	cern_harting_02_01_160_2101
02 01 160 2102 (CERN library)	`02 01 160 2102`	HARTING	cern_harting_02_01_160_2102
02 02 160 2201 (CERN library)	`02 02 160 2201`	HARTING	cern_harting_02_02_160_2201
02 02 160 2301 (CERN library)	`02 02 160 2301`	HARTING	cern_harting_02_02_160_2301
02 04 160 1101 (CERN library)	`02 04 160 1101`	HARTING	cern_harting_02_04_160_1101
02 07 160 1101 (CERN library)	`02 07 160 1101`	HARTING	cern_harting_02_07_160_1101
031-6575 (CERN library)	`031-6575`	AMPHENOL-RF	cern_amphenol_031_6575
054392 (CERN library)	`054392`	ERNI	cern_erni_054392
054546 (CERN library)	`054546`	ERNI	cern_erni_054546
054594 (CERN library)	`054594`	ERNI	cern_erni_054594
054595 (CERN library)	`054595`	ERNI	cern_erni_054595
054596 (CERN library)	`054596`	ERNI	cern_erni_054596
063197 (CERN library)	`063197`	ERNI	cern_erni_063197
063209 (CERN library)	`063209`	ERNI	cern_erni_063209
063210 (CERN library)	`063210`	ERNI	cern_erni_063210
064317 (CERN library)	`064317`	ERNI	cern_erni_064317
064318 (CERN library)	`064318`	ERNI	cern_erni_064318
064321 (CERN library)	`064321`	ERNI	cern_erni_064321
09 02 164 2921 (CERN library)	`09 02 164 2921`	HARTING	cern_harting_09_02_164_2921
09 02 264 6825 (CERN library)	`09 02 264 6825`	HARTING	cern_harting_09_02_264_6825
09 02 264 6850 (CERN library)	`09 02 264 6850`	HARTING	cern_harting_09_02_264_6850
09 03 000 6104 (CERN library)	`09 03 000 6104`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6104
09 03 000 6110 (CERN library)	`09 03 000 6110`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6110
09 03 000 6162 (CERN library)	`09 03 000 6162`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6162
09 03 000 6182 (CERN library)	`09 03 000 6182`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6182
09 03 000 6225 (CERN library)	`09 03 000 6225`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6225
09 03 000 6262 (CERN library)	`09 03 000 6262`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6262
09 03 000 6265 (CERN library)	`09 03 000 6265`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6265
09 03 124 6901 (CERN library)	`09 03 124 6901`	HARTING	cern_harting_09_03_124_6901
09 03 142 6901 (CERN library)	`09 03 142 6901`	HARTING	cern_harting_09_03_142_6901
09 03 160 6901 (CERN library)	`09 03 160 6901`	HARTING	cern_harting_09_03_160_6901
09 03 164 2921 (CERN library)	`09 03 164 2921`	HARTING	cern_harting_09_03_164_2921
09 03 164 6921 (CERN library)	`09 03 164 6921`	HARTING	cern_harting_09_03_164_6921
09 03 164 6922 (CERN library)	`09 03 164 6922`	HARTING	cern_harting_09_03_164_6922
09 03 164 6951 (CERN library)	`09 03 164 6951`	HARTING	cern_harting_09_03_164_6951
09 03 178 7901 (CERN library)	`09 03 178 7901`	HARTING	cern_harting_09_03_178_7901
09 03 196 2921 (CERN library)	`09 03 196 2921`	HARTING	cern_harting_09_03_196_2921
09 03 196 6921 (CERN library)	`09 03 196 6921`	HARTING	cern_harting_09_03_196_6921
09 03 224 6805 (CERN library)	`09 03 224 6805`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6805
09 03 224 6830 (CERN library)	`09 03 224 6830`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6830
09 03 224 6864 (CERN library)	`09 03 224 6864`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6864
09 03 224 6864 (CERN library)	`09 03 224 6864`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6864_a

| [09 03 232 6825 (CERN library)](https://partreel.com/p/cer

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

Partreel

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

README del creador

PartReel — open KiCad parts registry for humans & AI agents

Why this exists

Provenance — verify us, don't trust us

For AI agents

Repository layout

License

Credits

Parts index

connector (4330)