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

Mojulo

de zombicoversión 3.1.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.zombico/mojulo

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

A 3D compiler for coding agents: objects, worlds and games as small recipes. Emits Godot and STL.

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

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add mojulo -- npx -y mojulo

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

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

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub zombico, 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 2184 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 59% de los otros 2184 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2184 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 Mojulo?

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 (3.1.1) llegó al registro hace 21 días.

¿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
Instalar

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
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.

Mojulo

Mojulo is a 3D factory with a media studio for coding agents: an MCP server that runs wherever your agent runs, on your machine or in the throwaway Linux box it gives itself, where the agent you already run (Claude Code, Codex, any MCP host, or a chat app that can open a Linux box: Claude, ChatGPT with Codex, Grok, Meta Muse, Google AI Studio) builds things to play, print, read, hear and watch (games, objects, walkable worlds, pictures, scores) by conversation, and what gets stored is source, not a mesh. Every artifact is a small deterministic recipe: a few hundred bytes of JSON, or an OpenSCAD program, that a kernel compiles back to the same geometry on every read (byte for byte on the same platform), and that emits to Godot, Blender, Unity, Unreal, glTF, OpenUSD, or print-ready STL / 3MF at true scale. Small enough to carry home from a box and re-mint on your own disk. A compiler, not a generator: you edit and diff the recipe like code, and renders are disposable. No API key, no account, no external telemetry. Your agent does the thinking; mojulo holds the state and does the geometry.

Quickstart

npx mojulo init

Needs Node 22.14+ and an MCP-capable coding agent (Claude Code or Codex; Claude Desktop works too). init finds the hosts on your machine, asks once per host, and opens the dashboard at http://localhost:3001. Everything lands in ~/.mojulo/. Then open a fresh agent session and ask: "what is this?"

In Claude Code you can install the plugin instead: /plugin marketplace add zombico/mojulo, then /plugin install mojulo@mojulo. It starts the same server pinned to one version (plugins/mojulo). The plugin build leaves out the handoff tools for AI image, voice and mesh generators and never downloads a browser, ffmpeg or the search model on its own. Use the plugin or init for Claude Code, not both: two registrations run two servers.

The first install is the big one: npx pulls a ~7 MB package that lands, with its dependencies, at about 227 MB on disk plus about 140 MB of npm cache (about 79 MB downloaded; measured for 3.0.0 on one macOS arm64 machine, where a cold start answered in about 4.5 s, nearly all of it npm's install). The biggest pieces are node-web-audio-api (audio), manifold-3d (exact booleans) and better-sqlite3. The dashboard is a separate package fetched the first time you open it, and the local search model is the opt-in mojulo install recall (semantic_search ranks lexically without it). Nothing in the list reaches the network on its own; the per-dependency sheet is in docs/tech-requirements.md. Verified on macOS (Apple Silicon) and on native Windows under Claude Code (init and a first render). On Linux x64 the test suite runs in CI, and the agent-box path below has been run to a mint and an export from the Claude app and web, ChatGPT work mode with Codex, Grok chat, Meta Muse and Google AI Studio.

Wire it by hand instead

# Claude Code (--scope user makes mojulo available in every project):

claude mcp add --scope user mojulo -- npx -y mojulo

Codex: add to ~/.codex/config.toml

[mcp_servers.mojulo] command = "npx" args = ["-y", "mojulo"]

// Claude Desktop: add under "mcpServers" in claude_desktop_config.json, then restart.

// If it fails with "spawn npx ENOENT", replace "npx" with the absolute path from which npx. "mojulo": { "command": "npx", "args": ["-y", "mojulo"] }

Open the dashboard on its own with npx -y mojulo-ui. It is its own npm package since 3.0.0, so your agent's npx mojulo start never downloads it; npx -y -p mojulo mojulo-ui still works and fetches the matching version from npm on first use. The mojulo bin is also a CLI over the tool registry: npx mojulo tools, npx mojulo help mint_solid, npx mojulo call version.


Where it runs, three things you can add

Mojulo runs wherever your agent runs, and a recipe minted in one place re-mints as the same geometry in the other. Two shapes, one install.

In your agent's box, nothing on your machine. One sentence to the agent installs mojulo in the Linux box it gives itself:

  • The Claude app (macOS, Windows, web, iOS); Grok chat; Google AI Studio; Meta Muse (iOS, web, macOS app, one session across all three): *Open a Linux box and install the mojulo npm package in it.*
  • ChatGPT (Codex included): *In work mode, open a Linux box and install the mojulo npm package in it.*

Each of those has been run this way, from the sentence to a mint and an export handed back. You get the same recipes and the same exports, as files: the export result names this host's door, an artifact page, a PR, a file card or Muse's Library. The box has no dashboard you can reach, a scene-to-PNG bake needs a browser it may not be allowed to fetch, and on most hosts it is gone when the session ends, so ask for the bundle (one zip: world.html, mesh, print STL for literal-scale objects, recipe.json, README) and keep the recipe. Meta Muse is the exception: one VM behind all its clients, where ~/.mojulo stays across conversations. A box with no MCP client never sends initialize, so tell the agent to run npx mojulo orient first: it prints what an MCP client is handed at connect, translated to the shell, and points at the routing index. Claude's box built a 47-part phone at true scale this way and handed back the glTF; Grok chat's sandbox minted a city from the shell. Blender installs in those boxes too.

On your machine: macOS, Windows, Linux. npx mojulo init wires mojulo into the agents it finds, opens the dashboard at localhost:3001, keeps everything under ~/.mojulo/, and probes your PATH for the optional local workers (Blender, a slicer, OpenSCAD, the game engines). This is the whole loop, and where a recipe from a box comes home to.

Who has run it where. persistent (your machine, or a box that keeps ~/.mojulo/) · ephemeral (the web agent's throwaway Linux box; keep the recipe). Blank means not verified yet, not "does not work".

agentmacOSWindowsWeb Agent Linux Box (Headless)
Claude Code
Claude app (macOS, Windows, web, iOS)
ChatGPT (work mode; Codex)Codex
Hermes Agent
Grok (Build; chat)Build
Meta Muse (iOS, web, macOS app; one session across them)
Google AI Studio

Two things are opt-in, and the choice is the same in both places:

addwithwhat you get
creative (installed by default)plain npm installworlds, audio, fonts for wordmarks, exact booleans, OpenSCAD-in-process, sharp for skins and sprite sheets. npm install --omit=optional sheds those helpers (about 115 MB); the studio tools still list and run, and a call that needs a missing helper says so.
recallmojulo install recallthe embedding model behind semantic_search. Without it, search still answers, ranking by the words in your ask (about 480 MB of runtime plus a 130 MB model, kept under ~/.mojulo/ so it survives upgrades). Most sessions never need it: the agent reads the tool index and the vocab cards directly.

mojulo install with no argument prints which of the two are present.

The chatbot factory is no longer part of mojulo as of 3.0 and is moving to its own project. Earlier 2.x versions that include it are unmaintained and have known security issues (SECURITY.md). mojulo install chatbot now installs nothing and prints this notice.

Upgrading from 2.x? Read Upgrading from 2.x first: an unpinned npx mojulo moves to 3.0 on its next start, and 3.0 re-encrypts saved provider keys so 2.x can no longer read them.

Five things to say to it

Each one is a sentence to your agent, the tool it reaches for, and the recipe that gets stored. Every example below runs keyless and offline.

1. "Write me a Raspberry Pi 4 case tray in OpenSCAD"

The agent calls mint_solid { kind: 'scad' } and the program is the recipe, stored verbatim:

board_w = 85; board_d = 56; clear = 1; wall = 2; floor_t = 2; wall_h = 12;

holes = [[3.5, 3.5], [61.5, 3.5], [3.5, 52.5], [61.5, 52.5]]; // the Pi's M2.5 pattern module rounded_box(w, d, h, r) { hull() for (x = [r, w - r], y = [r, d - r]) translate([x, y, 0]) cylinder(r = r, h = h, $fn = 48); } module tray() { color("#3a3f4b") difference() { rounded_box(board_w + 2 * (clear + wall), board_d + 2 * (clear + wall), floor_t + wall_h, 3); translate([wall, wall, floor_t]) rounded_box(board_w + 2 * clear, board_d + 2 * clear, wall_h + 1, 1.5); translate([board_w + 2 * clear + wall - 1, wall + 2, floor_t + 3]) cube([wall + 2, board_d + 2 * clear - 4, wall_h]); // USB / Ethernet translate([wall + clear + 5, -1, floor_t + 3]) cube([55, wall + 2, wall_h]); // USB-C, HDMI, audio } } module standoffs() { color("#c9a227") for (p = holes) translate([wall + clear + p[0], wall + clear + p[1], floor_t]) difference() { cylinder(d = 6, h = 3, $fn = 32); translate([0, 0, -1]) cylinder(d = 2.5, h = 5, $fn = 24); } }

with parts: { tray: 'tray();', standoffs: 'standoffs();' }. OpenSCAD itself meshes it on every read, in-process as WebAssembly with the Manifold backend, so booleans are exact and every edge is sharp. color() is the tint; each named part is a render group a hinge in movers can swing. The same ref serves the orbit view, the .glb, the engine packs and model.stl at 91 × 62 × 14 mm as written; model.scad hands the source back unchanged. Change wall_h with update_sketch and the readout names the one part that moved. For what OpenSCAD cannot say, a blended join, a stroked dent, seeded noise, the source calls mojulo_field(" ") and a field solid from the same recipe is baked in at that spot.

2. "Build a 20 by 24 ft living room with a door on the south wall"

T

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

Pregunta a PopNx