UI Annotator MCP

Name: UI Annotator MCP
Author: mcpware

作者：mcpwareバージョン 0.1.6i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.mcpware/ui-annotator-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Annotates any web page with hover labels for AI assistants — zero extensions, any browser

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: ウェブ・ブラウザ

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "ui-annotator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpware/ui-annotator"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add ui-annotator -- npx -y @mcpware/ui-annotator

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": {
    "ui-annotator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpware/ui-annotator"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "ui-annotator": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpware/ui-annotator"
      ]
    }
  }
}

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6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 mcpware 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

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの878件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの878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878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

UI Annotator 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（0.1.6）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：Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

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

Browser Use

作者：browser-use

Browser agents and stealth cloud browsers for AI: run web tasks, fill forms, extract data.

パソコンでもクラウドでも★ 120,087MIT17 日前更新

インストール

Chrome DevTools MCP

作者：ChromeDevTools

MCP server for Chrome DevTools

パソコンで動く★ 54,821Apache-2.015 日前更新

インストール

MCP Server Browser

作者：bytedance

MCP server for browser use access

パソコンで動く★ 39,550Apache-2.014 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。

UI Annotator MCP

English | 廣東話

Bridge the gap between what you see and what AI can reference — in any browser, zero extensions.

The only tool that puts visible labels on every web element. Hover any element, see its name. Tell your AI assistant "make the sidebar wider" — it knows exactly which element you mean. No screenshots, no CSS selectors, no miscommunication.

Why It Matters

Dramatically improves AI-driven UI design and iteration. The pain: telling AI "move that button next to the search bar" never works because the AI can't see your page. UI Annotator fixes this — hover over any element and its component name appears as a label. Now you say "move SearchButton below NavBar" and Claude edits the right component instantly. No browser extensions, works with any framework. The workflow becomes: open page → hover to identify elements → describe changes using real component names → Claude edits → refresh and repeat. Turns a frustrating back-and-forth into a fluid design loop.

The Problem

When reviewing a web UI with an AI coding assistant, the hardest part isn't the code change — it's describing which element you want changed.

"That thing on the left... the second row... no, the one with the icon..."

You don't know what it's called. The AI doesn't know what you're pointing at. You waste time on miscommunication instead of shipping.

The Solution

Open your page through the annotator proxy. Hover any element — instantly see its name, CSS selector, and dimensions. Now you both speak the same language.

# Start the MCP server

npx @mcpware/ui-annotator

Open in ANY browser

http://localhost:7077/localhost:3847

That's it. No browser extensions. No code changes. No setup. Works in Chrome, Firefox, Safari, Edge — any browser.

How It Works

Your app (localhost:3847)

│ ▼ ┌─────────────────────┐ │ UI Annotator Proxy │ ← Reverse proxy on port 7077 │ (MCP Server) │ └─────────────────────┘ │ ▼ Proxied page with hover annotations injected │ ├──► User sees: hover overlay + tooltip with element names └──► AI sees: structured element data via MCP tools

The proxy fetches your page, injects a lightweight annotation script, and serves it back. The script scans the DOM, identifies named elements, and reports them to the MCP server. Your AI assistant queries the server to understand what's on the page.

Features

Hover Annotations

Hover any element to see:

Element name (pink) — the human-readable identifier
CSS selector (monospace) — the technical reference
Content preview — what text the element contains
Dimensions — width × height in pixels

Inspect Mode

Click the Inspect button in the toolbar (or let your AI toggle it). In inspect mode:

Click any element → copies its name to clipboard
All page interactions are paused (clicks don't trigger buttons/links)
Click Inspect again to return to normal mode

Collapsible Toolbar

The toolbar sits at the top center of the page showing:

Inspect toggle button
Element count
Helpful subtitle explaining what to do
Collapse button (▲) to minimize when not needed

MCP Tools for AI

Tool	What it does
`annotate(url)`	Returns proxy URL for user to open in any browser
`get_elements()`	Returns all detected UI elements with names, selectors, positions
`highlight_element(name)`	Flash-highlights a specific element so user can confirm
`rescan_elements()`	Force DOM rescan after page changes
`inspect_mode(enabled)`	Toggle inspect mode remotely

Why Not Just Use DevTools?

	Browser DevTools	UI Annotator
Target user	Frontend developers who know the DOM	Anyone — QA, PM, designer, junior dev
Learning curve	Need to understand DOM tree, CSS selectors, box model	Hover and read — zero learning
Communication	"The `div.flex.gap-4` inside the second child of..."	"The `sidebar`"
Language	CSS/HTML technical terms	Human-readable names
Setup	Teach people to open DevTools + navigate the DOM	Open a URL
AI integration	None — AI can't see what you're inspecting	MCP — AI sees the same element names you do

DevTools is for debugging. UI Annotator is for communication — giving humans and AI a shared vocabulary for UI elements.

Why Not Use Existing Tools?

None of these do what UI Annotator does — live visual labels on every element via reverse proxy:

Tool	Approach	Why we're different
browser-use (82K⭐)	AI automation framework	Automates browsers, doesn't label elements for humans. Different use case entirely.
Chrome DevTools MCP (31K⭐)	DOM snapshot + element UIDs	AI can inspect, but humans don't see visual annotations. No shared vocabulary.
Playwright MCP (29K⭐)	Accessibility tree snapshot	Returns structured text, no visual overlay. Truncates important context.
OmniParser	Screenshot + CV detection	Screenshot-based, not live DOM. ~40% accuracy on hard benchmarks.
MCP Pointer (526 users)	Chrome extension + MCP	Requires Chrome extension. Human clicks to select — no hover overlay.
Agentation	npm embedded in your app	Requires code changes. React 18+ dependency. Not zero-config.
Vibe Annotations	Chrome extension	Extension-based, developer-only annotation workflow.

Feature Comparison

Feature	UI Annotator	MCP Pointer	Agentation	Cursor	Chrome DevTools MCP
Visual hover annotation	Yes	No	Partial	Yes (IDE only)	No
Shows element names	Yes	Yes	Yes	No (high-level)	Programmatic
Shows dimensions	Yes	Yes	Yes (Detailed)	Yes	Programmatic
MCP server	Yes	Yes	Yes	No	Yes
Zero browser extensions	Yes	No	Yes	N/A	No
Zero code changes	Yes	Yes	No	N/A	Yes
Any browser	Yes	Chrome only	Desktop only	Cursor only	Chrome only
Zero dependencies	Yes	Chrome ext	React 18+	Cursor	Chrome
Click to copy element name	Yes	No	No	No	No

Architecture

Zero external dependencies

Reverse proxy: Node.js built-in http module
MCP server: @modelcontextprotocol/sdk (stdio transport)
Communication: HTTP POST (browser → server) + GET polling (server → browser)
No WebSocket, no Express, no browser extension

How the proxy works

User requests localhost:7077/localhost:3847
Proxy fetches http://localhost:3847
For HTML responses:

Injects fetch() / XMLHttpRequest interceptor (rewrites API paths through proxy)
Rewrites href="/..." and src="/..." attributes to route through proxy
Injects annotation script before

For non-HTML (CSS, JS, images): passes through directly
Strips Content-Security-Policy headers to allow injected script

How annotation works

Script scans DOM for elements with id, class, semantic roles, or interactive roles
On hover: positions overlay border (follows border-radius) + positions tooltip (always within viewport)
Reports all detected elements to server via POST /__annotator/elements
Polls GET /__annotator/commands every second for server instructions (highlight, rescan, inspect toggle)
MutationObserver auto-rescans when DOM changes

Quick Start

With Claude Code

# Add as MCP server

claude mcp add ui-annotator -- npx @mcpware/ui-annotator

Then in conversation:

"Annotate my app at localhost:3847"

→ AI returns proxy URL, you open it, hover elements, discuss changes by name

Manual

npx @mcpware/ui-annotator

Proxy starts on http://localhost:7077

Open http://localhost:7077/localhost:YOUR_PORT

Environment Variables

Variable	Default	Description
`UI_ANNOTATOR_PORT`	`7077`	Port for the proxy server

More from @mcpware

Project	What it does	Install
[Instagram MCP](https://github.com/mcpware/instagram-mcp)	23 Instagram Graph API tools — posts, comments, DMs, stories, analytics	`npx @mcpware/instagram-mcp`
[Claude Code Organizer](https://github.com/mcpware/claude-code-organizer)	Visual dashboard for Claude Code memories, skills, MCP servers, hooks	`npx @mcpware/claude-code-organizer`
[Pagecast](https://github.com/mcpware/pagecast)	Record browser sessions as GIF or video via MCP	`npx @mcpware/pagecast`
[LogoLoom](https://github.com/mcpware/logoloom)	AI logo design → SVG → full brand kit export	`npx @mcpware/logoloom`

License

MIT

UI Annotator MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

ウェブ・ブラウザのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Browser Use

Chrome DevTools MCP

MCP Server Browser

作者のREADME

UI Annotator MCP

Why It Matters

The Problem

The Solution

Open in ANY browser

How It Works

Features

Hover Annotations

Inspect Mode

Collapsible Toolbar

MCP Tools for AI

Why Not Just Use DevTools?

Why Not Use Existing Tools?

Feature Comparison

Architecture

Zero external dependencies

How the proxy works

How annotation works

Quick Start

With Claude Code

Then in conversation:

"Annotate my app at localhost:3847"

→ AI returns proxy URL, you open it, hover elements, discuss changes by name

Manual

Proxy starts on http://localhost:7077

Open http://localhost:7077/localhost:YOUR_PORT

Environment Variables

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