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

Dgmo MCP

作者:diagrammoバージョン 0.29.14i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.diagrammo/dgmo-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Generate 40+ diagram types from text; render locally to SVG/PNG, open in the Diagrammo editor

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: デザイン・画像・音声

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

  • npmNode.jsのインストール(npx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": {
    "dgmo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@diagrammo/dgmo-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add dgmo -- npx -y @diagrammo/dgmo-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": {
    "dgmo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@diagrammo/dgmo-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": {
    "dgmo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@diagrammo/dgmo-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7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 diagrammo 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

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2753件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2753件のうち87%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2753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

Dgmo 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(0.29.14)がレジストリに届いたのは5 日前です。

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Node.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

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:★ 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

Figma Context MCP

作者:GLips

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

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

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

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

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

クラウドで動く★ 2,15213 か月前更新
インストール

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。

@diagrammo/dgmo-mcp

Turn a conversation into a real diagram — without leaving your AI tool.

This MCP server gives Claude (and any MCP-compatible AI tool) the ability to render sequence diagrams, flowcharts, ER diagrams, C4 architecture, gantt charts, and 40+ other chart types from concise text markup — then hand the result off to a full editor for refinement. Ask for a diagram in chat; get a real one back.

What you can do

Ask in plain language — _"diagram the auth flow as a sequence"_, _"chart the Q3 plan as a gantt"_, _"draw our services as a C4 diagram"_ — and Claude writes the markup and renders it. The markup stays readable and diffable:

flowchart Mutiny Resolution

direction-tb

[Sail] Set sail under the captain {Trouble?} Discontent in the crew? {Vote} Crew vote called [Mutiny] Seize the ship

(Sail) -> (Trouble?) (Trouble?) -Yes-> (Vote) (Vote) -Mutiny-> (Mutiny)

→ renders to the flowchart above. All rendering happens locally — no diagram data leaves your machine.

Tools

ToolWhat it doesOver HTTP
render_diagramRender DGMO markup to SVG or PNGyes
validate_diagramCheck markup and report parse errors, without renderingyes
suggest_chart_typeSuggest the chart types that fit a descriptionyes
list_chart_typesList all supported chart types, marking the beta onesyes
get_language_referenceGet DGMO syntax documentation for accurate generationyes
get_examplesFetch worked examples for a chart typeyes
`share_diagram`Get a shareable diagrammo.app URL — hand your diagram to the web editoryes
`open_in_app`Open the diagram straight into the Diagrammo desktop app for editingno
check_app_installedReport whether the desktop app is installedno
preview_diagramRender one or more diagrams and open an HTML preview in the browserno
generate_reportBuild a polished multi-section HTML report with ToC and optional sourceno
put_space_diagramWrite a diagram into a Diagrammo Cloud space, by folder and titleyes
get_space_diagramRead a diagram from a Cloud space, by id or by folder and titleyes
list_space_diagramsList every diagram in a Cloud spaceyes

The three space tools send the diagram to Diagrammo Cloud. They need a space API key (minted on the Diagrammo account page) as DGMO_API_KEY in the server's environment — never as a tool argument, so the key stays out of the transcript.

share_diagram and open_in_app are the bridge out of chat: a diagram Claude generates becomes something you can refine, restyle, and embed — see below.

The four marked no open a browser or launch the desktop app. Over HTTP that would happen on the machine running the server rather than on yours, so they are not offered there — see Serving over HTTP.

Beyond the MCP server

The MCP server is one entry point into [Diagrammo](https://diagrammo.app) — a whole ecosystem built on the same DGMO markup. Generate in chat, refine in a real editor, embed anywhere:

  • [diagrammo.app](https://diagrammo.app) — the desktop app. open_in_app drops an AI-generated diagram straight into it, with live preview, palettes, and export.
  • [online.diagrammo.app](https://online.diagrammo.app) — a full editor in the browser, zero install. share_diagram URLs open right here.
  • Docs integrations — drop DGMO fenced code blocks into your docs site: remark-dgmo, astro-dgmo, docusaurus-plugin-dgmo, fumadocs-dgmo.
  • Obsidian — the _Diagrammo Diagrams_ community plugin renders DGMO in your vault.
  • CLI — npx @diagrammo/dgmo-cli file.dgmo -o out.png, or install it with npm install -g @diagrammo/dgmo-cli (macOS and Linux).

One markup, everywhere. A diagram you generate here renders identically in the

app, in your docs, and in Obsidian — because they all speak DGMO.

[→ Try it free at diagrammo.app](https://diagrammo.app)

Setup

Easiest — one command

Install the dgmo CLI and let it wire everything up:

npm install -g @diagrammo/dgmo-cli   # macOS and Linux

dgmo install # auto-detects Claude Code, Codex, Claude Desktop, Cursor, …

Prefer Homebrew or pacman? See diagrammo.app/dev.

dgmo install configures each detected assistant non-interactively and points it at dgmo mcp, so there's no separate package to install or prompts to answer. Target one surface with dgmo install claude-code (or codex, claude-desktop, …).

Manual configuration

Prefer to edit configs yourself? Point any MCP client at the server via npx (no global install needed):

Claude Code — .claude/settings.local.json; Claude Desktop — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "dgmo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@diagrammo/dgmo-mcp"] } } }

If you have the dgmo CLI installed, { "command": "dgmo", "args": ["mcp"] } works too. Restart the client after saving — the tools appear automatically.

Serving over HTTP

The setups above launch the server as a child process and talk to it over its standard input and output. That needs the server and the client on the same machine. Where they are not — a hosted agent platform, a container, one server shared by several people — start it as an HTTP endpoint instead. The same endpoint also suits one machine, when you want a single server always running for every AI tool you use:

dgmo mcp --http                              # with the dgmo CLI installed

npx -y @diagrammo/dgmo-mcp --http # http://127.0.0.1:3333/mcp MCP_TRANSPORT=http MCP_PORT=8080 npx -y @diagrammo/dgmo-mcp

Every option takes a flag or an environment variable, whichever your setup can express:

FlagVariableDefaultWhat
--httpMCP_TRANSPORT=httpoffServe streamable HTTP instead of stdio
--port MCP_PORT3333Port to listen on
--host MCP_HOST127.0.0.1Interface to bind
--path MCP_PATH/mcpPath the endpoint answers on
--allow-host MCP_ALLOWED_HOSTSloopbackExtra Host headers to accept, repeatable
--allow-origin MCP_ALLOWED_ORIGINSown originOrigin headers to accept, repeatable

Each request is served independently — no sessions, nothing kept between calls — so one endpoint can serve several clients at once.

The server has no authentication of its own. It binds loopback by default and

rejects requests carrying a Host header it was not told to expect, or an Origin

header other than its own unless --allow-origin names it, which is enough

for a client on the same machine or inside the same container. Anything reachable from

a wider network needs your own authentication in front of it, and --allow-host for

the hostname it will be reached by. Binding a non-loopback interface without naming a

host prints a warning saying so.

--help prints all of this from the installed version.

Keep it running

Run the server as a background service so it starts at login and restarts if it stops. Change the dgmo path to what which dgmo prints.

Linux — systemd user service, saved as ~/.config/systemd/user/dgmo-mcp.service:

[Unit]

Description=Diagrammo MCP server over HTTP After=network.target

[Service] ExecStart=%h/.local/bin/dgmo mcp --http Environment=PATH=%h/.local/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin Restart=on-failure RestartSec=3

[Install] WantedBy=default.target

systemctl --user daemon-reload

systemctl --user enable --now dgmo-mcp

macOS — launchd agent, saved as ~/Library/LaunchAgents/app.diagrammo.mcp.plist:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">

Label app.diagrammo.mcp ProgramArguments

/opt/homebrew/bin/dgmo mcp --http

EnvironmentVariables PATH /opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin RunAtLoad KeepAlive

launchctl bootstrap gui/$(id -u) ~/Library/LaunchAgents/app.diagrammo.mcp.plist

Then point each AI tool at http://127.0.0.1:3333/mcp as a streamable-HTTP MCP server.

Privacy

All rendering is local. Your diagram markup and the images it produces never leave your machine, except when you explicitly call share_diagram (which encodes the diagram into a diagrammo.app URL). See the privacy terms.

Dev hub (AI-tuning tools)

pnpm hub

One command, one server, one browser tab. The hub opens a tabbed shell over the three AI-tuning dev tools — switch between them with the top tabs, no separate ports or commands to remember:

  • Trigger tuning — edit the phrase/concept vocabulary that drives suggest_chart_type, score prompts live, save back to triggers.json.
  • LLM judge — judge chart-type descriptions against prompts with claude -p.
  • Guidance studio — author the per-type styling guidance the server delivers (the blocks in dgmo's language-reference.md, sliced into get_language_reference): pick a type, edit how the AI is told to style it, run a prompt against a committed dataset fixture (so inputs never move between runs), and see the generated DGMO + rendered image side by side. The picker doubles as a coverage bar; "Compare 3×" renders no-guidance vs your

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く