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

Sigao Li — personal MCP server

作者:SigaoLiバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.sigaoli/profile

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Read-only access to Sigao Li's profile, CV and case studies. Bilingual (EN/ZH).

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • 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
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 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

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.sigaoli.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http profile https://api.sigaoli.com/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": {
    "profile": {
      "url": "https://api.sigaoli.com/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": {
    "profile": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.sigaoli.com/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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.sigaoli.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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

    レジストリ名はドメイン sigaoli.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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32509件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32509件のうち22%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32509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

Sigao Li — personal MCP server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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(1.0.0)がレジストリに届いたのは3 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Fomu MCP

作者:gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

パソコンで動く今日更新
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。

sigaoli.com

Personal website of Sigao Li — AI Product Manager · Spatial Data Scientist. _From maps to models, and the products in between._

Bilingual (English at /, 中文 at /zh/), built with Astro + Tailwind CSS v4 + GSAP, deployed to GitHub Pages via GitHub Actions. Launched 2026-06-11, replacing the previous Jekyll (academicpages) site.

Highlights

  • Generative canvas effects on a map motif — an interactive particle field (home), contour terrain (work), a "river as timeline" with a flow field (CV), and a geo-network arc map (photography); all vanilla canvas/SVG, tuned to 60fps with reduced-motion and mobile fallbacks
  • Dotted world map — land sampled from Natural Earth, with 88 GPS-extracted photo footprints across 6 countries; click a marker to open that country's gallery
  • Zoe, the digital doorcat — Sigao's cat (驺虞) lives in the corner of every page as a set of AI-generated, chroma-keyed VP9-alpha video clips pinned to shared anchor poses, driven by a state machine: she dozes off when ignored, reacts to page switches, listens while you type, "types back" while the assistant streams, and keeps a few easter eggs (production handbook in docs/)
  • Built-in AI layer — a floating chat assistant (fronted by Zoe) on every page — it suggests the single most relevant page as you ask, and greets a returning visitor by name (stored only in their own browser, opt-in) — plus a personal MCP server, both fed by a build-time knowledge pack generated from the same sources as the pages (see below)
  • Machine-readable by design — /llms.txt, /llms-full.txt, /resume.json (JSON Resume), /knowledge.json, /.well-known/mcp.json, JSON-LD, and a robots.txt that explicitly welcomes AI crawlers
  • Photographs file themselves — drop the full-resolution originals into _inbox/ and commit. A pre-commit hook works out the country from the coordinates against Natural Earth polygons, archives the originals outside git, derives masters with a maximum edge of 4096px and the EXIF stripped, asks a vision model for the bilingual caption, and registers everything in photos.json — the map, the counts and the assistant's knowledge all follow from there
  • Either language pulls the other along — edit the Chinese or the English and commit. The hook works out which side moved and asks a model whether the edit actually changed what the other side must say. Polishing one language leaves the other alone; a changed fact is revised rather than rewritten, so hand-picked wording survives. Editing both in one commit counts as already handled by hand
  • Lighthouse (mobile): 96–100 across all categories; zero cookies, no paid services, and a plain-language privacy notice at /privacy

Commands

CommandAction
npm run devDev server at localhost:4321 (Astro 7 runs it as a daemon — stop with npx astro dev stop)
npm run buildProduction build to dist/
npm run previewServe the production build locally
npm testUnit tests for both hook pipelines (node --test, no extra dependencies)
npm run ingestPhoto ingest by hand. Normally the pre-commit hook runs it; useful for watching what it does
npm run syncBilingual sync by hand. Same — the hook runs it, this is for watching
node scripts/check-links.mjsInternal link integrity check over dist/
node scripts/verify-nav.mjs 等Playwright interaction suites (run against a local server)
npm run dev (in worker/)Chat + MCP Worker at localhost:8787 (wrangler; secrets in worker/.dev.vars, never committed)
node scripts/verify-chat.mjsE2E chat-widget test (needs both dev servers running)
node scripts/verify-zoe.mjsE2E for Zoe's action state machine (append ?zoe-fast locally to compress minute-scale timers)
node scripts/verify-typeroute.mjsE2E for the intent-driven typing clip and the bilingual 404 page

Any Playwright suite that waits on Zoe's state must pin the clock

(Date.prototype.getHours = () => 14): between 23:00 and 06:00 she starts the

session asleep, so state never reaches idle and the run just times out.

When adding a Zoe clip, decide who prewarms it and when at the same time.

A clip that is only fetched at playback stalls on a slow connection, and the

stage shows nothing until it decodes. Prewarming has been missed three times

already. Note warm() takes the *file* name (sit-to-loaf), not the ZOE

key (sitToLoaf).

The chat panel is rebuilt on every navigation — transition:persist keeps

Zoe's stage, not the panel. **Anything that lives only in panel DOM is gone

the moment a visitor clicks a link.** The streaming reply, the guidance chip

and the unsent draft each had to be given module state plus a path back

through paint(); the chip was lost for weeks before anyone noticed. So when

adding persistent UI here, answer two questions up front: how does paint()

rebuild it, and should it ride along in sessionStorage with the history?

Measure geometry only once the panel is visible — scrollHeight is 0 while

it is hidden, which silently writes height: 0px.

Turnstile guards `/chat` and `/classify`. It must never guard `/mcp`.

That endpoint exists so machines can read Sigao's profile — it is in the

official registry — and Turnstile exists to stop machines. It also costs

nothing to serve: the tools read the knowledge pack and never call a model.

The static outlets (llms.txt, knowledge.json, .well-known/mcp.json) are

served by Pages and never reach the Worker at all.

Locally, Turnstile uses Cloudflare's always-pass test keys — sitekey in

site.ts behind import.meta.env.DEV, secret in worker/.dev.vars. The real

key rejects headless browsers, which is exactly its job, so every suite that

drives a real Worker would fail against it. The real secret exists only in

production, set with wrangler secret put. A corollary worth remembering:

the production happy path cannot be verified from a script — reaching it

needs a human in a real browser. Automation can still prove the gate is up

(a request with no credential must return 403).

src/

├── pages/ # en routes + zh/ mirrors; llms.txt / resume.json / knowledge.json endpoints ├── components/ # Nav, Hero, WorldMap, Lightbox, CommandK, ChatWidget … │ └── pages/ # shared page bodies rendered by both locales ├── content/ # cases & research (en) + cases-zh & research-zh (generated, reviewed) ├── data/ # cv.json / cv.zh.json / photos.json (GPS + bilingual alts) │ └── knowledge/ # persona sources for the AI assistant (about / faq / guidelines / boundaries) ├── lib/ # i18n dict, GSAP lifecycle helper, site config │ └── knowledge/ # knowledge-pack pipeline (same-source layers + build-time privacy guard) └── assets/ # photo originals (optimized at build; originals never shipped) worker/ # Cloudflare Worker: /chat (SSE) + /classify (intent) + /mcp (MCP server) └── src/core/ # runtime-agnostic logic; Cloudflare specifics live only in src/adapter/ public/zoe/ # Zoe's clip library (600p VP9 alpha, lazy-loaded; idle loads first) docs/ # zoe-production-handbook.md — clip production specs & prompt cards

AI layer

One knowledge layer, three outlets: /llms-full.txt for passive crawlers, a chat assistant (POST /chat, SSE) for humans, and an MCP server (/mcp, Streamable HTTP, no auth — tools: get_profile / list_experience / get_case_study) for visiting agents, both served from api.sigaoli.com (Cloudflare Worker, code in worker/). The knowledge pack (/knowledge.json) is assembled at build time from the same sources as the pages — persona markdown, cv.json, case studies, photo stats — so any content edit propagates to all three outlets on the next deploy, no manual step. A privacy guard fails the build if sensitive patterns (phone numbers, IDs, coordinates) ever leak into the pack.

Alongside each reply the chat runs a lightweight intent classifier (POST /classify, a small model) to suggest the single most relevant page, and can remember a returning visitor's name — both kept entirely in the visitor's own browser (opt-in, clearable via "Forget me"), never on a server. Visitors in the EU/EEA/UK have their chat and classification routed to an EU-hosted provider, never the China-direct API. What the site stores and sends is described in plain language at /privacy.

Editing content

  • Case studies / research: edit either language and commit. The pre-commit hook works out which side moved, asks a model whether the edit actually changed what the other side must say, and only then revises it — passing the existing translation along so a changed fact gets fixed without the rest of your wording being rewritten. Polish one language and the other is left alone. Edit both in one commit and that counts as already handled by hand. See docs/bilingual-sync-design.md.
  • CV: edit src/data/cv.json or cv.zh.json — the hook keeps the other in step entry by entry, so changing one role doesn't touch the rest. The timeline, /resume.json and /llms-full.txt all render from it. Replace public/files/pdf/CV__Sigao_Li.pdf alongside. (skills is deliberately left out of the sync: the two languages use different shapes there and the renderer handles both.)
  • UI strings & hero copy: hand-written bilingual dictionary in src/lib/i18n.ts.
  • Photos: drop the full-resolution originals into _inbox/ and commit. The pre-commit hook files them by GPS, archives the originals to _originals/ (never committed), derives serving masters with a maximum edge of 4096px, writes bilingual captions with a vision model, and registers them in src/data/photos.json. Photos without GPS go in _inbox/ / instead. Counts, the map and the AI knowledge pack all follow from photos.json automatically. See docs/photo-ingest-design.md.
  • AI assistant persona: edit src/data/knowledge/*.md; the knowledge pack rebuilds on every deploy and the assistant follows within ~10 minutes (Worker-side cache TTL).
  • Zoe's actions: source clips live outside the repo; the pipeline (scripts/zoe-board2.mjs → zoe-qc2.mjs → zoe-prod2.mjs) keys, QCs, mirrors and encodes them into public/zoe/. New actions = one clip + one row in the ZOE table in ChatWidget.astro; specs and prompt cards in docs/zoe-production-handbook.md.

Local setup

Two chains run from a pre-commit hook: photo ingest, and bilingual sync. After cloning, point git at the tracked hooks directory once:

git config core.hooksPath .githooks

Without this neither runs — photos dropped into _inbox/ stay there, and the two languages stop tracking each other. Both exit immediately when there is nothing to do, so an ordinary commit is unaffected.

Both need .env (copy .env.example): the model calls for captions, translation and the staleness check all go through that gateway.

Regenerating the lock file. package-lock.json has to be built on Linux. npm records only the optional dependencies it can resolve on the machine it runs on, so a lock made on Windows omits what sharp needs on a runner and npm ci refuses to install. After changing dependencies here, run the Relock on Linux workflow from the Actions tab; it rebuilds the lock, proves npm ci works, and commits the result. Ordinary pushes never need it — and if you forget, the verify job says so.

Deployment

Push to master → deploy.yml builds and depl

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