Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Browse and install 75+ free animated, shadcn-compatible React components from AI Canvas.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"aicanvas": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント aicanvas-me で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.5)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 好縮 Short
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Smart URL shortener: create, tag and track short links on s.gooo.name.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
@aicanvas/mcpModel Context Protocol server for AI Canvas. Lets your AI editor (Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Codex) discover and install AI Canvas components without leaving the chat.
You: "find me an animated card stack"
AI: [calls search_components → ranks matches → picks polaroid-stack] [calls get_install_command → returns: npx shadcn add @aicanvas/polaroid-stack] [runs the command — file lands in your project] You: "make the rotation more dramatic" AI: [edits the file directly]
Thirteen tools, derived from the live aicanvas.me registry. Adding a component to the website auto-updates the MCP within minutes. The registry holds 80+ standalone components, plus the Andromeda design system with its own components and templates.
| Tool | Purpose |
|---|---|
list_categories | Show every category with component counts. Orient before drilling in. |
list_components | Browse standalone components, optionally filtered by category. Paginated. |
search_components | Fuzzy keyword search across standalone AND design-system components (slugs, names, descriptions, categories, tags). Ranked results. |
get_component | Full metadata plus complete .tsx source code for one component. Resolves both standalone slugs and design-system component slugs (e.g. andromeda-heat-grid). |
get_install_command | Get the npx shadcn add @aicanvas/ command for any standalone or design-system component. |
list_systems | List the design systems available (e.g. Andromeda), with component and template counts. |
get_system | Every file for a whole design system, plus its shared tokens, its component install commands, and the dependency chain. |
list_templates | List the ready-made templates (complete example screens), optionally filtered by design system. |
get_template | Every file for a single template (a ready-made composition), with the registry dependencies it pulls in. |
get_component_props | The documented props of one component: name, type, required, default, description. Free, no account, far smaller than the source. |
validate_usage | Check a file's JSX against the documented props of the AI Canvas components it imports: unknown props, missing required props, values outside a prop's options, each with a line number. |
compose_page | Turn a one-line brief into a build plan: closest template, one component per part with alternatives, install order (tokens first), and the parts nothing covers. Plans only, generates no code. |
get_audit_checklist | The checklist to run on a finished page or component: install completeness, props, both themes, 320px layout, motion cleanup, keyboard and contrast, composition. |
All tools are read-only. Nothing is mutated on AI Canvas's side.
The workflow the last four tools are built for: compose_page to plan, get_component_props to read each API before writing JSX, validate_usage on the finished file, get_audit_checklist before calling it done.
Standalone components and design-system components are kept in separate buckets. list_components and list_categories cover the 80+ standalones only, so the catalog stays clean. Design-system components are reached through list_systems / get_system, and are also resolvable by slug through get_component, get_install_command, and search_components.
Edit claude_desktop_config.json:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Restart Claude Desktop. The aicanvas tools should appear in the tools list.
Project-level (.cursor/mcp.json in your repo) or global (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Project-level .mcp.json (committed alongside your code):
{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Or via the CLI:
claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcp
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.aicanvas]
command = "npx" args = ["-y", "@aicanvas/mcp"]
Inside any of the AI editors above, ask:
"What categories of components does AI Canvas have?"
You should see all 11 categories with counts. If you don't, check the host's MCP logs. Typically a "Failed to spawn process" or network error means npx couldn't fetch the package, or the host wasn't restarted after editing the config.
To inspect the server outside an editor:
npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx -y @aicanvas/mcp
This opens a browser UI where you can call each tool by hand.
| Env var | Default | What it does |
|---|---|---|
AICANVAS_REGISTRY_BASE | https://aicanvas.me/r | Registry root URL. Override only for local development against a self-hosted mirror. |
AICANVAS_TOKEN | _(none)_ | Optional per-account token. The website bakes it into the MCP config it gives you. It identifies your AI Canvas account so source pulls are authorized and any premium content you own unlocks. Sent as a Bearer token on every registry request. Without it you are anonymous: metadata browsing still works, but pulling a component's source returns a short "create a free account" notice instead of the code. |
Browsing metadata (list_categories, list_components, search_components, list_systems, list_templates, get_install_command) is free and needs no account. Pulling actual source (get_component, get_system, get_template) runs against a free AI Canvas account: set AICANVAS_TOKEN from your account and the website gives you the ready-made config. Without a token, a free-component source pull returns a short "create a free account" notice instead of the code, and premium content (full design systems and templates) returns HTTP 402 with an upgrade link at aicanvas.me/pricing. Update anytime with npx @aicanvas/mcp@latest.
The MCP fetches https://aicanvas.me/r/aicanvas-mcp.json on first use and caches it for 5 minutes. New components on AI Canvas appear in the MCP automatically, no package update required.
The full source code for each component is fetched on demand from /r/ .json (the same shadcn registry items the CLI installs).
The prop tables come from https://aicanvas.me/r/aicanvas-props.json, parsed at build time from each component's own JSDoc, so they cannot drift from the source. Same 5-minute cache.
git clone https://github.com/aicanvas-me/aicanvas.git
cd aicanvas/mcp npm install npm run build
npm run inspect
AICANVAS_REGISTRY_BASE=http://localhost:3000/r node dist/index.js
Edit src/index.ts, run npm run build, restart your AI editor.
MIT, same as the AI Canvas project.