プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Frontend Design Loop MCP

作者:alexalexalex222バージョン 1.0.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.alexalexalex222/frontend-design-loop-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Design-first MCP for coding agents that improves websites with screenshot-grounded iteration.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

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": {
    "frontend-design-loop": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "frontend-design-loop-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add frontend-design-loop -- uvx frontend-design-loop-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "frontend-design-loop": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "frontend-design-loop-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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "frontend-design-loop": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "frontend-design-loop-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。

できること

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。

基本チェックi

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9日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント alexalexalex222 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5566件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5566件のうち6%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5566件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Frontend Design Loop MCPは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.0)がレジストリに届いたのは8 か月前です。

どのアプリで使えますか?

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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github広く使われている★ 3.4万5 日前更新

パソコンでもクラウドでも

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

作者:wonderwhy-er広く使われている↓ 71万/週★ 1万18 日前更新

パソコンで動く

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare広く使われている★ 444614 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.cloudflare.com

作者のREADME

READMEを開く

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。

Frontend Design Loop MCP

Coding agents can get a page functional. Frontend Design Loop makes it materially better with screenshot-grounded iteration and proof artifacts.

Use it when the base model got the page working but the result is still generic, flat, rough, or visibly under-designed. The main design workflow stays on one main provider and model lane by default, so multi-model routing is opt-in instead of the default story.

Quick Start

Install the current public build from PyPI:

pipx install frontend-design-loop-mcp

Set up every detected supported client:

frontend-design-loop-setup --install-all-detected-clients

Real MCP call example:

frontend_design_loop_design(

repo_path="/absolute/path/to/site", goal="make the homepage look materially more premium without changing the information architecture", provider="gemini_cli", model="gemini-3.1-pro-preview", preview_command="python3 -m http.server {port}", preview_url="http://127.0.0.1:{port}/index.html" )

Agent-Owned Toolkit Variant

This repo now also ships an additive MCP entrypoint for agent-owned frontend loops:

  • console script: frontend-design-toolkit-mcp
  • module fallback: PYTHONPATH=src .venv/bin/python -m design_toolkit.server

That variant is intentionally narrow:

  • get_playbook
  • build_context
  • run_gates
  • preview_start
  • capture_screenshots
  • preview_stop

It does not hide vision scoring, creativity judging, or patch generation behind MCP. The host agent owns planning, edits, screenshot review, scoring, iteration, and winner selection directly.

See test-prompt-codex.md for the end-to-end Codex exercise prompt.

What The MCP Does

frontend_design_loop_design is the main workflow:

  • the host agent points the MCP at a real repo plus a concrete design goal
  • the MCP boots a local preview, captures screenshots, and iterates against the rendered result
  • the same main provider and model lane is used by default across planning, generation, and vision unless you explicitly override it
  • the MCP returns the winning patch plus screenshots and run artifacts

frontend_design_loop_eval is the proof workflow:

  • use it when the host agent already has the patch
  • the MCP applies the patch in an isolated worktree, runs deterministic checks, captures screenshots, and returns proof artifacts

This is the wedge:

  • coding agents can already get pages working
  • this MCP helps them make pages materially better
  • screenshot-grounded iteration plus proof artifacts is the differentiator

Official MCP Registry metadata is tracked in server.json.

Proof Gallery

The public proof set uses owned/generated GA SMB previews plus the ACA full-page before/after.

Selected Hero / Top Crops

11 Budget Movers Augusta

13 Peachtree Flooring Atlanta

19 TNT Cabinets Columbus

21 Henry Plumbing Savannah

22 Silverback Electric Savannah

25 Robins Body & Paint Warner Robins

34 Proof Roofing Services Gainesville

45 Metro Storage Columbus

47 Miller Light Construction Commerce

ACA Full-Page Before / After

Before: early ACA full homepage.

After: rebuilt ACA homepage with a stronger hero, cleaner sequencing, and a materially better full-page result.

See the proof notes in the case studies index.

How It Works In Practice

  1. Point the MCP at a real repo and give it a concrete design goal.
  2. It creates an isolated worktree, boots a preview, and captures rendered screenshots.
  3. It iterates against the actual rendered page instead of only raw code.
  4. It returns the winning patch, screenshot proof, and run artifacts so the host agent can judge the result.

Workflow Summary

frontend_design_loop_design

Use it when:

  • the page is functional but weak
  • the section structure is there but the design is not
  • you want the MCP to improve the page instead of only judging it

Key defaults:

  • one main provider + model lane by default
  • planning_mode="single"
  • vision_mode="on"
  • section_creativity_mode="on"
  • split planner or vision lanes only happen when explicitly requested
frontend_design_loop_eval

Use it when:

  • the host agent already has the patch
  • you want deterministic checks, screenshots, and artifact capture
  • you want the host agent to judge the result from returned screenshots

Returned proof fields include:

  • deterministic_passed
  • vision_pending
  • vision_scored
  • final_pass
  • run_dir
  • candidate_dir
  • screenshot_files
  • patch
frontend_design_loop_solve

frontend_design_loop_solve still exists for advanced unattended workflows, but it is not the main public story.

Install And Setup

Public install now
pipx install frontend-design-loop-mcp

frontend-design-loop-setup --install-all-detected-clients

GitHub install remains the fallback:

pipx install git+https://github.com/alexalexalex222/frontend-design-loop-mcp.git

frontend-design-loop-setup --install-all-detected-clients

Local clone path
git clone https://github.com/alexalexalex222/frontend-design-loop-mcp.git

cd frontend-design-loop-mcp ./scripts/setup.sh

The local setup path:

  • creates .venv
  • installs the package
  • installs Playwright Chromium
  • installs detected client entries when supported clients are present
  • runs the built-in doctor
  • runs the stdio smoke test

If you want the repo-local environment without auto-installing client entries:

FDL_SKIP_CLIENT_INSTALL=1 ./scripts/setup.sh
Setup helpers

Bulk installer:

frontend-design-loop-setup --install-all-detected-clients

Targeted installers:

frontend-design-loop-setup --install-claude --scope user

frontend-design-loop-setup --install-codex frontend-design-loop-setup --install-gemini frontend-design-loop-setup --install-droid frontend-design-loop-setup --install-opencode

Config printers:

frontend-design-loop-setup --print-claude-config

frontend-design-loop-setup --print-codex-config frontend-design-loop-setup --print-gemini-config frontend-design-loop-setup --print-droid-config frontend-design-loop-setup --print-opencode-config

Safety Defaults

  • custom commands are parsed as shell-free argv by default
  • shell syntax, substitutions, and inline interpreter execution like bash -c, python -c, and node -e require unsafe_shell_commands=true
  • preview_url must match the launched local preview origin and port by default
  • external preview fetches require unsafe_external_preview=true
  • preview readiness checks reject cross-origin redirects, and browser screenshots block cross-origin subresources by default
  • auto-context skips common secret-bearing paths such as .env*, .git/, .aws/, .ssh/, .config/gcloud/, .docker/, .kube/, token-named files, and service-account-style JSON
  • native CLI providers inherit a minimal allowlisted environment instead of the full host shell environment
  • shared worktree reuse directories are off by default

Client-side vision is the default proof path for frontend_design_loop_eval, so the host agent can judge the screenshots without provider credentials.

Proxy-only MiniMax vision lanes are explicitly treated as structural-only review:

  • vision_review_mode="proxy_structural"
  • they do not count as full automated visual scoring

Verification

Offline preflight:

PYTHONPATH=src .venv/bin/python scripts/preflight_check.py

stdio smoke:

PYTHONPATH=src .venv/bin/python scripts/smoke_mcp_stdio.py

Built-in doctor:

frontend-design-loop-setup --doctor

frontend-design-loop-setup --doctor --smoke

Docs

  • Workflow reference
  • Launch checklist
  • Directory submission copy
  • Case studies

Distribution State

Current public install path:

pipx install frontend-design-loop-mcp
PopNxに聞く