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

Flutter Structure MCP

作者:Nilesh9783バージョン 1.0.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Nilesh9783/flutter_structure_mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Audit architecture, security, memory, and code quality in Flutter, Laravel, Node, Python, & Vue.

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: 検索・AIの記憶

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

  • DockerDockerのインストール

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": {
    "flutter-structure": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add flutter-structure -- docker run -i --rm ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3

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": {
    "flutter-structure": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "flutter-structure": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
      ]
    }
  }
}

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 Nilesh9783 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7254件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7254件のうち39%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7254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

Flutter Structure 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(1.0.3)がレジストリに届いたのは2 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Dockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
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。

Flutter Architect MCP

flutter_architect_mcp is a Model Context Protocol (MCP) server and command-line utility designed to automate the process of bootstrapping new Flutter applications. It sets up architectural structures, injects required package dependencies, sets up routing, databases, networks, and backend configurations, and copies a comprehensive collection of shared utilities, widgets, and extensions into the generated codebase.


What is Provided

The project contains a complete template library and a generator pipeline organized as follows:

├── bin/

│ ├── server.dart # MCP Server entry point (communicates via stdio) │ └── flutter_architect_mcp.dart # Direct dart run test script ├── config/ │ ├── packages.yaml # Map of package versions for different setup choices │ └── architecture.yaml # Supported architectures configuration ├── lib/ │ ├── generators/ │ │ ├── project_generator.dart # Master orchestrator │ │ ├── architecture_generator.dart # Clean, MVC, and MVVM template setup │ │ ├── state_generator.dart # Bloc, GetX, Provider, Riverpod, RxDart │ │ ├── package_generator.dart # Database, Router, Network, Backend setup │ │ └── feature_generator.dart # Generates features (login, dashboard, profile, home) │ ├── models/ │ │ └── project_config.dart # Encapsulates configuration parameters │ ├── services/ │ │ ├── copy_service.dart # Directory cloner with smart import rewriting │ │ ├── flutter_service.dart # Runs flutter create and flutter pub get │ │ ├── yaml_service.dart # YAML parser helper │ │ └── pubspec_service.dart # Dynamic dependency injector into pubspec.yaml │ └── tools/ │ ├── architectures_create/ │ │ └── create_project.dart # CLI runner script │ └── scanners_and_audit_reports/ │ └── run_audit.dart # Audit CLI runner script └── templates/ # Core template assets ├── architecture/ # Codebases for clean, mvc, and mvvm ├── state/ # State configurations ├── network/ # dio, retrofit templates ├── database/ # hive, isar, drift templates ├── backend/ # firebase, supabase templates ├── router/ # go_router, auto_route, own_extensions templates ├── feature/ # login, dashboard, profile, home templates └── shared/ # Common widgets, extensions, and helpers

Shared Assets Included:

All assets copied from templates/shared are automatically adjusted to compile in the new project:

  • Common Widget Components: Dialogs, custom animated dropdowns, toast messages (flushbars), loaders, WebView wrappers, custom buttons, text fields, and list view loaders.
  • Extensions: Padding, Alignment, Color parsing, String manipulation, DateTime formatting, Double formatting, Shimmer overlays, Svg integration, and TextStyle/BuildContext extensions.
  • Helpers: Shared Preferences wrapper, Validation helpers, Device Connectivity checker, Deep Link helper, Notification helper, Image & Document pickers, Haptics helper, and Force Update checker.

Execution Flow

When a project is generated, the tool executes the following steps:

graph TD;

A[Start: CLI or MCP Request] --> B[Run 'flutter create' in Target Dir]; B --> C[Replace default 'lib' folder with Architecture Template]; C --> D[Add State Management Template & Packages]; D --> E[Add Database Templates & Packages]; E --> F[Add Backend Templates & Packages]; F --> G[Add Router Templates & Packages]; G --> H[Add Network Templates & Packages]; H --> I[Copy Features login, dashboard, profile, home]; I --> J[Inject Shared utils, common widgets, helpers, extensions]; J --> K[Rewrite Hardcoded package:expense_tracker/ Imports to package:projectName/]; K --> L[Run 'flutter pub get' in Generated Project]; L --> M[Project Ready & Fully Compilable!];


How to Use & Access

You can execute the generator in three ways:

1. As an MCP Tool (Recommended for AI Assistants)

Configure flutter_architect_mcp in your LLM desktop client (e.g., Claude Desktop, Cursor, or VS Code MCP plugin).

Claude Desktop Configuration:

Add this to your claude_desktop_config.json (usually at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):

{

"mcpServers": { "flutter-architect": { "command": "dart", "args": [ "run", "/path/to/your/project/my_mcp/flutter_architect_mcp/bin/server.dart" ] } } }

Provided Tool Schema:
  • Tool Name: create_project
  • Arguments:
  • projectName (String, required): Lowercase, snake_case name of the project.
  • architecture (String, required): clean, mvc, or mvvm.
  • stateManagement (String, optional): bloc, getx, provider, riverpod, or rxdart.
  • database (String, optional): hive, isar, or drift.
  • backend (String, optional): firebase or supabase.
  • network (String, optional): dio or retrofit.
  • router (String, optional): go_router, auto_route, or own_extensions.
  • targetDirectory (String, optional): Absolute path to output directory (defaults to current directory).
Example Client Prompts (Natural Language Commands):
  • Auditing a Codebase (Flutter, Node, Vue, Laravel, Python):

"Please run a full audit on the project located at /path/to/project. Generate HTML/PDF reports, and email it to team@example.com (optional)."

  • Auto-Detect Technology & Run Audit:

"Run a full codebase audit on the folder /path/to/project. Automatically detect the project type and output separate reports."

  • Scaffolding a Flutter App:

"Scaffold a new Flutter app named my_app at /path/to/output with MVVM architecture, Riverpod state, Drift database, and GoRouter."

  • Suggest and Apply Fixes:

"Generate suggested fixes for /path/to/project and apply them safely."

  • Start Performance Monitor Server:

"Start the performance monitor dashboard server on port 8080."


2. Via the Command Line Interface (CLI)

You can invoke the standalone CLI tool directly using the standard arguments:

dart run lib/tools/architectures_create/create_project.dart \

--name my_awesome_app \ --arch clean \ --state bloc \ --db hive \ --backend firebase \ --network dio \ --router go_router \ --target /path/to/output/folder

CLI Flags:
  • --name: Name of the project (required)
  • --arch: Architecture style: clean, mvc, mvvm (required)
  • --state: State management: bloc, getx, provider, riverpod, rxdart
  • --db: Local database: hive, isar, drift
  • --backend: Backend service: firebase, supabase
  • --network: Network client: dio, retrofit
  • --router: Routing solution: go_router, auto_route, own_extensions
  • --target: Absolute path of parent folder (defaults to current path)

3. Direct Programmatic Script

Run the pre-configured flutter_architect_mcp.dart script to quickly test or launch a default workspace setup:

dart run bin/flutter_architect_mcp.dart

This script generates a pre-configured project named expense_tracker_with_mcp with clean architecture, bloc, hive, firebase, dio, and go_router in the local directory.


Runtime Performance Check Tool

The Runtime Performance Monitor spins up a local server hosting a live web-based DevTools-like dashboard to profile active screens, HTTP API timing latencies, heap memory (RAM), and local database storage consumption. Stopping a session compiles all metrics into a formatted printable PDF HTML report.

1. Launching the Dashboard Server

You can launch the dashboard server directly from CLI:

dart run lib/tools/scanners_and_audit_reports/run_runtime_perf.dart --port 8080
  • Port Flag: Set custom ports using --port (defaults to 8080).
  • Access Dashboard: Open http://localhost:8080 in your web browser.
2. Registering in MCP Server

You can start the tool via the MCP server using the start_runtime_perf_check tool:

{

"name": "start_runtime_perf_check", "arguments": { "port": 8080 } }

3. Integrating with Your Flutter Application

Copy the helper code integrations displayed under the Integration Guide tab of your dashboard:

  • Network Request Interceptor: Add the custom Dio interceptor to your HTTP client to log request methods, endpoints, response statuses, and durations.
  • Screen Route Observer: Register the PerfNavigatorObserver in your MaterialApp observers to track navigation changes.
  • Periodic Memory & Storage Streamer: Launch the background timer inside main() to stream RAM (RSS) size and local DB file size points.

All data streams directly to the dashboard, and clicking the Stop & Save PDF button on the dashboard will export a detailed engineering review report with remediation steps!


4. Connecting Simulators, Emulators, & Real Devices

To allow your running mobile app to post metrics back to the local performance server, configure the connection URL according to your target device environment:

A. iOS Simulator (macOS host)

Since the iOS simulator runs directly on the host Mac, it can connect via localhost:

  • Connection URL: http://localhost:8080/api/record
B. Android Emulator (Virtual Device)

Android emulators run within a virtual loopback environment. To access the host machine's localhost, use the special IP address 10.0.2.2:

  • Connection URL: http://10.0.2.2:8080/api/record
C. Physical Android Device (Connected via USB)

You can forward port 8080 from the device back to your computer using ADB:

  1. Run the following command in your terminal:
   adb reverse tcp:8080 tcp:8080
  1. Your app can now use localhost directly:
  • Connection URL: http://localhost:8080/api/record
D. Physical iOS / Android Device (Connected via Wi-Fi)
  1. Ensure both your development computer and mobile device are connected to the same Wi-Fi network.
  2. Find your computer's local IP address (e.g. 192.168.1.45 or 10.0.0.12).
  3. Use that IP address inside your Flutter app:
  • Connection URL: http:// :8080/api/record
PopNxに聞く