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
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Uxloom

de uxloom-devversión 0.14.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.uxloom-dev/uxloom

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Agent-native UI/UX design validation: journey completeness, state coverage, and WCAG checks.

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

  • 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": {
    "uxloom": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "uxloom"
      ],
      "env": {
        "UXLOOM_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add uxloom --env UXLOOM_PROJECT=your-value -- npx -y uxloom

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "uxloom": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "uxloom"
      ],
      "env": {
        "UXLOOM_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "uxloom": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "uxloom"
      ],
      "env": {
        "UXLOOM_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • UXLOOM_PROJECT env
    Path to the project file (default: ./uxloom.project.json in the working directory)

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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub uxloom-dev, 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 2172 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 22% de los otros 2172 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2172 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 Uxloom?

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 (0.14.0) llegó al registro hace 3 meses.

¿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: 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

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
Instalar

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.

UXLoom

Your generator gave you 6 screens. UXLoom proves you're missing 9 states.

AI generators (v0, Lovable, Figma Make, Claude) produce happy-path screens. UXLoom is the critic layer: it models user journeys as state machines, treats screens as nodes with state contracts, and mechanically proves what's missing before a line of production code exists — unreachable screens, dead ends, missing error/empty/loading states, WCAG contrast failures, undersized touch targets, and labels that will overflow under localization.

Agent-native by design: the interface is an MCP server (works with Claude Code, Codex, and any MCP client), with Agent Skills included.

Deterministic by design: same input, byte-identical report — benchmarked (packages/bench) at 1.000 precision/recall on a seeded defect catalog, SHA-256-stable across processes, 1000 screens in under 5ms. That's what lets design completeness gate CI, where an LLM opinion can't.

Website: uxloom.dev · npm: uxloom · MCP registry: io.github.uxloom-dev/uxloom ·

Packages

PackageWhat it is
@uxloom/journeygraphThe open design-as-data format: journeys as state machines, screens as nodes with required states
@uxloom/criticsThe validators: journey completeness, state coverage, WCAG contrast, touch targets, text expansion
uxloomThe MCP server + Agent Skills — the interface agents use

New here? Start with the [Quickstart](QUICKSTART.md) — prerequisites, the Claude Code walkthrough, what to say to your agent, and troubleshooting.

Quick start (agents)

# Claude Code

claude mcp add uxloom -- npx -y uxloom

Codex CLI

codex mcp add uxloom -- npx -y uxloom

The project file (uxloom.project.json) lives in your workspace and belongs in git — the design is data, versioned next to the code it specifies.

Quick start (humans & CI)

npx uxloom init      # one-command setup: MCP config + agent skill + starter file

npx uxloom preview # live mocks (themed, commentable, EDITABLE in the browser) npx uxloom export # shareable HTML — plus --svg (Figma/Penpot import; add

--manifest for the round-trip key) and --png (playwright)

npx uxloom check # design completeness — exit 1 on errors, CI-ready npx uxloom audit # implementation drift — web AND native (Swift/Kotlin/

Dart/Java markers); --live verifies the real DOM;

--design audits a Figma/Penpot export vs the contract

npx uxloom diff # human-readable design diffs for PR review

Evidence-based design: every decision in the contract can carry its rationale — reasoning, rejected alternatives with pros/cons, sources, confidence — enforced by the critics once adopted, iterated through a bounded design_review loop (max 3 rounds), and shown to stakeholders in the preview's evidence panel (ⓘ) and exports. The design doesn't just validate; it argues its case.

Agent-addressable comments: a reviewer drops a pinned comment in the preview and clicks "→ agent". The comment becomes a work item any Gen-AI model can read with full context — comment_context returns the pinned layout block, the screen contract, the journey references, and the current findings for that screen — act on, and resolve back into the preview with a note. One click from feedback to addressed.

CI-native: check and audit take --json, --sarif (GitHub code scanning), and --github (inline PR annotations). Brownfield-ready: --update-baseline freezes existing findings so only *new* drift blocks; uxloom.config.json tunes thresholds to your accessibility bar. Full documentation: uxloom.dev/docs.html.

Add it to CI and a happy-path-only design can never merge:

- run: npx uxloom check design/uxloom.project.json

Workflow (also shipped as a skill in packages/mcp-server/skills/): project_init → brief_start/brief_answer → journey_define → screen_register → project_validate → fix → repeat until zero errors → coverage_report.

Does it actually catch things?

tools/dogfood.mjs drives the real MCP server through three products, twice each: screens as a happy-path generator hands them over, then repaired using the validation report. Artifacts in examples/.

ProductGenerated (happy-path)Repaired
shopmweb — e-commerce checkout (mWeb + Android)9 errors, 6 warnings0 / 0
taskflow — SaaS signup/onboarding (web)1 error, 6 warnings0 / 0
ridenow — ride booking (iOS + Android, offline-heavy)3 errors, 7 warnings0 / 0

Caught: an unreachable promo screen, dead-end verification states, five undesigned payment/error states, a 2.4:1 contrast button, a 40px touch target on Android, a checkout label that breaks in German, and three products' worth of missing offline states. Zero errors *and zero warnings* is reachable honestly — screens declare documented exemptions where a baseline state genuinely cannot apply, and contradictory exemptions are flagged.

Development

npm install

npm run typecheck npm test

Status

Released and maintained: on npm and the official MCP registry, with the benchmark scorecard published in every GitHub release. The JourneyGraph format (formatVersion: "0.1") may evolve until 1.0; releases follow RELEASING.md — every surface is drift-checked in CI.

License

MIT

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