Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Search, retrieve, compare, and render SVG icons visually for AI agents.
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": {
"icon-visual": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br-ai-n/mcp-icon-visual"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add icon-visual -- npx -y @br-ai-n/mcp-icon-visualプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"icon-visual": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br-ai-n/mcp-icon-visual"
]
}
}
}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": {
"icon-visual": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@br-ai-n/mcp-icon-visual"
]
}
}
}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 n0isy 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(0.1.1)がレジストリに届いたのは8 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:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
MCP server that gives AI agents the ability to search, retrieve, compare, and render SVG icons. Built with Rust and the rmcp SDK.
Combines local filesystem access with a remote rendering API to resolve SVGs from any source — inline strings, URLs, local files, or Iconify IDs — and render them onto visual comparison grids.
The key insight: every tool returns images. A vision-capable LLM doesn't just get metadata — it *sees* the icons. This turns icon selection from guesswork into a visual conversation.
search_icons("machine learning") — 4x4 grid, cells 0–15, returned as PNG
These tools are designed to be composed by AI agents with vision. Below are three proven patterns.
An agent searches for icons and visually picks the best match — no blind URL selection.
┌─────────────────────────────┐
│ Agent + Vision │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌────────────────┼────────────────┐ v v v search_icons search_icons search_icons "cloud" "upload" "storage" │ │ │ v v v ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ (sees) │ │ (sees) │ │ (sees) │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ └───────────────┼───────────────┘ v "cells 3, 7, 12 match the project style" │ v render_grid [3 winners] │ v ┌──────────────────┐ │ final comparison │ │ grid (sees) │──> pick best └──────────────────┘
The agent runs multiple searches, looks at each grid, picks candidates by cell number, then renders a final side-by-side comparison to make the choice. Works especially well when the agent has context about the project's visual style.
An agent modifies SVG code and uses render_grid as a visual diff to track progress across iterations.
get_svg "mdi/cloud"
│ v ┌───────────┐ │ raw SVG │ │ markup │ └─────┬─────┘ │ ┌────────┴─────────────────────────────────────┐ │ Edit Loop │ │ │ │ Agent modifies SVG code │ │ │ │ │ v │ │ render_grid [original, v1, v2, v3] │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │ │ cell 0: original │ │ │ │ cell 1: thicker strokes │ │ │ │ cell 2: rounded corners │ │ │ │ cell 3: filled variant │ │ │ └──────────────┬───────────────┘ │ │ │ │ │ agent sees all versions │ │ decides next edit │ │ │ │ │ └──── loop ──────────────────┘ │ v save final SVG to disk
Each iteration, the agent passes all versions (original + edits) as inline SVGs to render_grid. It sees them side-by-side in one image and decides whether to keep iterating or stop. The original always stays in cell 0 as a reference.
An agent ensures new icons match the visual style of existing project icons.
Project icons on disk Candidate sources
───────────────────── ───────────────── /app/icons/nav-home.svg search_icons "settings" /app/icons/nav-search.svg │ /app/icons/nav-profile.svg v │ picks cells 2, 5, 9 │ │ └──────────┬───────────────────┘ v render_grid [ /app/icons/nav-home.svg, ← cell 0: existing /app/icons/nav-search.svg, ← cell 1: existing /app/icons/nav-profile.svg, ← cell 2: existing candidate_url_1, ← cell 3: candidate candidate_url_2, ← cell 4: candidate candidate_url_3, ← cell 5: candidate " ...custom edit... " ← cell 6: agent's edit ] │ v ┌────────────────────────────────┐ │ grid image: │ │ existing icons vs candidates │ │ (agent sees style match/clash) │ └────────────────┬───────────────┘ │ agent judges: "cell 4 matches stroke weight and corner radius of cells 0-2, cell 3 is too thin, cell 5 wrong fill style" │ v get_svg cell_4_url │ v save to /app/icons/nav-settings.svg
By mixing local file paths and remote sources in a single grid, the agent can visually compare existing project icons against candidates in one shot. The grid becomes a style audit tool.
These patterns compose naturally. A real-world workflow might:
All driven by a single agent with vision, using three tools.
search_iconsSemantic icon search. Returns a 4x4 PNG grid (512x512, cells 0-15) and a mapping of cell numbers to SVG URLs.
| Parameter | Type | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|
keyword | string | *required* | Semantic search query (e.g. "cloud computing", "arrows") | |
background | string | "#FFFFFF" | Grid background color, CSS hex | |
color | string \ | null | null | Recolor all icons to this CSS hex color |
get_svgRetrieve raw SVG markup from any source. Returns the complete SVG string for inspection or modification.
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
source | string | URL, Iconify ID (mdi/cloud), absolute file path, or inline |
render_gridRender 1-16 SVGs onto a 4x4 comparison grid (512x512, cells 0-15). Useful for comparing icon variants side-by-side or previewing local icons alongside search results.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
sources | string[] | *required* | 1-16 SVG sources (URLs, Iconify IDs, file paths, or inline SVGs) |
background | string | "#FFFFFF" | Grid background color, CSS hex |
All tools share a unified resolution pipeline that classifies sources automatically:
| Source type | Example | Resolution |
|---|---|---|
| Inline SVG | ... | Returned as-is |
| URL | https://mdn.alipayobjects.com/.../original | Resolved via API |
| File path | /home/user/icons/logo.svg | Read from local disk |
| Iconify ID | mdi/cloud, lucide/home | Resolved via API |
File paths are detected by prefix (/, ./, ~/) or .svg extension. Everything else without http:///https:// is treated as an Iconify ID.
All grid outputs are 512x512 PNG images with a 4x4 layout (128x128 cells), numbered 0-15 left-to-right, top-to-bottom:
┌────┬────┬────┬────┐
│ 0 │ 1 │ 2 │ 3 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 8 │ 9 │ 10 │ 11 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 12 │ 13 │ 14 │ 15 │ └────┴────┴────┴────┘
Cell numbers appear at the bottom-left of each cell. Unused cells show the number only.
No build needed. Works on Linux (x64/arm64), macOS (Intel/Apple Silicon), and Windows (x64).
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }
Requires Rust (edition 2024):
cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl
The release profile produces a fully static binary (musl libc, rustls-tls, LTO, stripped).
# Default upstream API
./mcp-icon-visual
./mcp-icon-visual --api-base http://localhost:3000
The server communicates over stdio using the MCP protocol.
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "/path/to/mcp-icon-visual", "args": ["--api-base", "http://localhost:3000"] } } }
src/
├── main.rs # Entrypoint, CLI args, stdio transport ├── server.rs # IconServer + MCP tool routing + response builders ├── api_client.rs # HTTP client for upstream rendering API ├── resolve.rs # Source classification and SVG resolution ├── error.rs # Error types └── tools/ ├── mod.rs ├── search_icons.rs # SearchIconsParams ├── get_svg.rs # GetSvgParams └── render_grid.rs # RenderGridParams
# Unit tests (source classification)
cargo test
cargo test -- --ignored
| Crate | Purpose |
|---|---|
rmcp | MCP server SDK (tool routing, stdio transport) |
tokio | Async runtime |
reqwest | HTTP client (rustls-tls, no OpenSSL) |
serde / serde_json | Serialization |
schemars | JSON Schema generation for tool parameters |
clap | CLI argument parsing |
base64 | Base64 encoding |
tracing | Logging |
thiserror | Error derive macros |
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