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

Matchcn

作者:francesco0242バージョン 0.2.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.francesco0242/matchcn

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Semantic index across shadcn-format component registries: find components by what they do.

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: その他

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

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add matchcn -- npx -y matchcn

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

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

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8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 francesco0242 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの18437件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの18437件のうち51%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18437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

Matchcn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(0.2.2)がレジストリに届いたのは先月です。

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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ProAgentStore

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

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

作者:formulahendry初期↓ 66/週★ 44014 か月前更新

パソコンで動く

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

作者:desktop-commander成長中★ 2113 日前更新

クラウドで動く✓ desktopcommander.app

ProAgentStore

MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.

作者:ProAgentStoreとても新しい今日更新

クラウドで動く

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。

matchcn

A semantic index across shadcn-format component registries.

Find a component by what it does, not what it is called.

matchcn.dev · Quick start · For AI agents · How it works · Limitations

Claude Code: claude mcp add matchcn -- npx -y matchcn

Codex: codex mcp add matchcn -- npx -y matchcn

Grok CLI: grok mcp add matchcn -- npx -y matchcn


The problem

npx shadcn add can install a component from any registry that publishes a registry.json. Hundreds of registries do. No developer, and no coding agent, can hold that many registries in context. Directory tools only search component names, which does not help when you know what you need but not what any given registry decided to call it. "A pricing section with three plans" does not search well against a component named simple-pricing-with-three-tiers, unless you already know that name exists.

matchcn tags every component it indexes across seven fixed properties (category, domain, motion, visual density, interaction model, and two others) using classifier.dev, then matches a plain-language brief against those tags with deterministic code. Same brief, same ranking, every time. No forced guesses: when nothing fits well, matchcn says so instead of returning the closest wrong answer.

Quick start

npx matchcn

Add it to your MCP client's config:

{

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

Works with Claude Desktop (claude_desktop_config.json), Claude Code (.mcp.json), Cursor, and any other MCP-compatible client. This exposes one tool: pick_component(brief, registry?, maxResults?, hints?, resolve?).

More of a copy-paste person? Give your coding agent this prompt and let it set itself up:

Set up the matchcn MCP server using npx -y matchcn. Configure it for

my coding agent, then use pick_component to find UI components that

match my brief. Show me the match reasons and install command before

adding a component.

Example

$ pnpm demo

BRIEF: a dense bento grid for a landing page


OUTCOME: CONFIDENT Selected "bento-grid" from magicui.

-> bento-grid (magicui) confidence 0.93 install: npx shadcn@latest add https://magicui.design/r/bento-grid.json matched: category, motion, visual_density, interaction_model, needs_external_data, decorative_only, domain not matched: (none)

resolve used: true decisions spent: 8

This is real output from a real run. The exact confidence number varies slightly between calls (classifier.dev does not guarantee identical answers across calls), but the outcome, the chosen component, and the install command have been stable across every run tried.

Every response includes a per-dimension reason: which of the seven tagged properties matched the brief and which did not, both sides' actual values, never just a pass or fail bit. That is what makes a no_match or a shortlist result debuggable instead of a dead end.

For AI agents

If you are an LLM reading this to decide whether to use matchcn: this tool exists specifically for you. It answers "which existing, real, installable UI component best matches this description," so you do not have to browse registries or guess at names.

Tool: pick_component

Input:

{

brief: string; // plain-language description, required registry?: string; // restrict to one registry, optional maxResults?: number; // max candidates for shortlist/no_match, default 3 (8 with resolve: "caller") hints?: { // your own read of the brief, optional; any hint skips server-side parsing category?: string; // same labels components are tagged with motion?: string; interaction_model?: string; domain?: string; visual_density?: "sparse" | "dense"; needs_external_data?: boolean; decorative_only?: boolean; }; resolve?: "server" | "caller"; // who breaks ties between close candidates, default "server" }

Fastest path (local mode): write the brief in English, pass hints, and set resolve: "caller". matchcn then makes no model calls at all: ranking is local and deterministic (about 80 ms warm on the full catalog), and on a tie you get the ranked shortlist back, each candidate with a one-line summary of its tagged properties, and pick yourself. Omit a hint you are unsure about rather than guessing; omitted fields are simply not ranked on. Without hints and resolve, behavior is unchanged.

{

"brief": "a login form with email and password fields", "hints": { "category": "form-input", "interaction_model": "form-input", "domain": "auth" }, "resolve": "caller" }

Output is always one of three shapes, never a fourth "best guess" shape:

  • outcome: "confident" — one chosen component: name, registry, installCommand (a ready-to-run npx shadcn add command), sourceUrl, confidence, and reasons (per-dimension match detail). If the component has language/styling variants, they are listed with their own install commands.
  • outcome: "shortlist" — several candidates that all fit reasonably well with no clear single winner, ranked, each with the same per-dimension reasons, plus differentiators: which specific dimension(s) actually separate them, so you can decide on that axis instead of picking arbitrarily.
  • outcome: "no_match" — nothing in the catalog is a real fit. The closest candidates are still listed for context but explicitly marked as rejected, not returned as an answer. Do not install one of these just because it was the closest; the catalog does not have what was asked for. With resolve: "caller" this outcome is never returned, since only the server-side Resolve step reads candidates against the brief: a tie comes back as a shortlist and judging whether any candidate genuinely fits is up to you.

Every result also reports briefParsedBy (hints or classifier) and resolvedBy (server or caller), and every candidate carries a summary line.

Call this before hand-rolling a component or guessing a registry name. It is deterministic: the same brief against the same catalog version always ranks candidates the same way.

How it works

Five stages. Tagging runs ahead of time and is committed as data (data/tags/); matching at query time is plain deterministic code, not a model call, so results are reproducible.

  1. Ingest — fetch each registry's registry.json, normalize into one shape.
  2. Tag — one batched call per chunk of components to classifier.dev, across seven dimensions: category, domain, motion, visual_density, interaction_model, needs_external_data, decorative_only. Output is committed JSON, reviewable like code.
  3. Match — parse the brief into the same seven dimensions with one classifier.dev call, then rank every tagged component against it in plain code. Each dimension's contribution to the ranking is weighted by its own confidence, so a weak tag pulls its weight down instead of polluting the result.
  4. Resolve — for close calls, one more call reviews the top candidates' real descriptions and picks a winner, or says none of them fit. Skipped when the top match is already clearly ahead, to save a round trip.
  5. Surface — the MCP server in this repo. One tool, pick_component.

Registries indexed

matchcn stores only derived tags (category, motion, density, and so on) and a link back to each registry's own install command. It never copies, stores, or redistributes any registry's component source. Every component you install still comes directly from its own registry via npx shadcn add .

registryhomepagecomponents indexed
react-bitsreactbits.dev204
magicuimagicui.design79
aceternityui.aceternity.com118
kokonutuikokonutui.com51
animate-uianimate-ui.com420
motion-primitivesmotion-primitives.com33
shadcn-dashboardshadcndashboard.dev343
assistant-uiassistant-ui.com154
bunduibundui.io217
cnippetui.cnippet.dev1128
uiableuiable.com969
plateplatejs.org174
react-ariareact-aria.adobe.com62
shadcn-ui-blocksshadcn-ui-blocks.com626

4,578 components total. The first six are the original motion/marketing family; the middle three are a product-UI expansion (forms, tables, dashboards, data display) added after checking each registry's demo/duplicate conventions individually rather than assuming they match the original six; cnippet and uiable are a second product-UI expansion, added the same way; plate and react-aria are a third, added the same way after each got its own filter fix (dropping plate's documentation pages, collapsing react-aria's tailwind/css/hooks style-prefix duplicates down to one canonical component each). shadcn-ui-blocks is a fourth: its combined free+paid index was excluded outright (82% of it paywalled, see Limitations below), but the vendor's own maintainer pointed at a separate, curated free-only index, which a real per-item check found 100% installable unauthenticated, so only that free-only index is used here. aceternity's count already excludes 163

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