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

Zenith

作者:zenitheditorバージョン 0.0.8i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.zenitheditor/zenith

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Author, validate, edit, and render deterministic .zen design docs to PNG/PDF.

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: デザイン・画像・音声

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": {
    "zenith": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@zenitheditor/zenith-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add zenith -- npx -y @zenitheditor/zenith-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": {
    "zenith": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@zenitheditor/zenith-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": {
    "zenith": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@zenitheditor/zenith-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。

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 zenitheditor 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

デザイン・画像・音声のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2175件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2175件のうち15%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2175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

Zenith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(0.0.8)がレジストリに届いたのは4 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:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

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

Figma Context MCP

作者:GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

パソコンで動く★ 16,165MIT5 か月前更新
インストール

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

パソコンで動く★ 2,284MIT2 か月前更新
インストール

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

クラウドで動く★ 2,15213 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。

Zenith

A design-document format and engine built for the age of AI agents.

Plain-text .zen design files that you can read, diff, review, validate, and let an agent safely edit — compiled deterministically to pixel-exact PNG, self-contained SVG, and print-ready PDF.

Install Quick start Features Validation Commands Agents

Every banner and diagram in this README is itself created using Zenith — source in assets/showcase/ .


Zenith is a plain-text format and engine for design files — posters, decks, books, social graphics, diagrams, and more. The idea is simple: design should work the way code does. You should be able to read it, diff it, review it, test it, and let an agent safely edit it.

A .zen file is human-readable KDL text. The engine parses it, validates it against a large diagnostic set, compiles it to a backend-neutral scene, and renders the same file to the same pixels every time — as a PNG, self-contained SVG, or print-ready PDF.

The sections below are collapsed to keep this page skimmable — click any heading's ▸ to expand it. Install and Quick start are open by default.

Install

The recommended way to install the zenith CLI is the install script, which detects your platform and downloads the matching prebuilt binary from GitHub Releases.

Linux / macOS

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.ps1 | iex

Set ZENITH_INSTALL_DIR to change the install location (default ~/.local/bin):

ZENITH_INSTALL_DIR=/usr/local/bin \

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh

With cargo
cargo install zenith-tool    # from crates.io (installs the `zenith` binary)

cargo install --git https://github.com/zenitheditor/zenith zenith-tool # from source

Thirteen library crates are published under their own names for Rust projects that build on the engine directly: zenith-geometry, zenith-session, zenith-core, zenith-layout, zenith-raster, zenith-scene, zenith-perception, zenith-zpx, zenith-render, zenith-tx, zenith-producers, zenith-pipeline, and zenith-editor. zenith-editor-wasm and zenith-editor-bench are not published.

With npm
npm install -g @zenitheditor/zenith-mcp

npx -y @zenitheditor/zenith-mcp --help

The npm package installs the matching prebuilt zenith binary from GitHub Releases and is focused on the MCP Registry launch path. The unscoped zenith binary remains the Rust CLI.

GitHub Releases

Download directly from GitHub Releases:

PlatformArchitectureAsset
Linuxx86_64zenith- -linux-x64.tar.gz
Linuxaarch64zenith- -linux-arm64.tar.gz
macOSx86_64zenith- -macos-x64.tar.gz
macOSApple Siliconzenith- -macos-arm64.tar.gz
Windowsx86_64zenith- -windows-x64.zip
Update
zenith update                   # latest stable release

zenith update --pre # latest prerelease zenith update --version # a specific release tag, e.g. the ones on the Releases page

Verify with zenith --version.

Build from source

For local development or source installs:

git clone --recurse-submodules https://github.com/zenitheditor/zenith

cd zenith cargo build --release cargo install --path zenith-cli # installs zenith to ~/.cargo/bin ./scripts/install.sh --local # installs the local build to ~/.local/bin

The release binary lands at target/release/zenith. No C toolchain or system libraries are required — the dependency graph is C-free and unsafe is forbidden workspace-wide.

Quick start

zenith validate examples/hello.zen          # report diagnostics (add --json for machine output)

zenith fmt examples/hello.zen # canonical, idempotent formatting zenith fix draft.zen --apply # apply machine fixes (tokens, typos) in one step zenith tokens examples/hello.zen # list design tokens and their resolved values zenith inspect examples/hello.zen # print the node tree (read-only) zenith render examples/hello.zen --png hello.png # render to PNG

zenith render examples/multipage.zen --all-pages out/ # one PNG per page zenith render examples/hello.zen --pdf hello.pdf # print-ready PDF zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg # self-contained SVG zenith render examples/multipage.zen --svg page.svg --page 2 zenith render examples/multipage.zen --all-pages-svg svg-pages/ zenith render examples/hello.zen --scene scene.json # dump the scene IR

Export flagOutput
--svg OUTPage 1 by default, with outlined text.
--pdf OUTEvery page in one PDF by default.
--page NSelects one page for single-output flags, including PDF.
--all-pages-svg DIRWrites page-N.svg in document order.
--raster-scale FSVG/PDF fallback resolution. Finite 0 < F <= 4, default 1.
--scale FPNG output scale. Finite 0 < F <= 4, default 1.
--deny render.svg_rasterizedBlocks SVG exports requiring raster fallback.
--deny render.pdf_rasterizedBlocks PDF exports requiring raster fallback.
  • SVG assets: RGB colors and embedded image assets keep the artifact self-contained.
  • SVG text: Outlines preserve appearance and lose editing, selection, and search.
  • SVG fallback: Effects capture their complete scope. Non-normal blends capture the page. Crossed scopes and bitmap glyphs require capture.
  • PDF fallback: Unsupported features capture their required scope or page. Captured text loses selection and search. Captured links lose click targets.
  • Resolution: --raster-scale changes fallback pixels without changing vector geometry or page dimensions. Existing bitmap assets retain source resolution.
  • Reports: render.svg_rasterized and render.pdf_rasterized report pages, command ranges, and reasons. JSON includes structured rasterized regions.
  • PDF errors: CLI and MCP reject capture and resource errors. Legacy library APIs returning Vec retain compatibility emission. Use report APIs for strict errors.
  • Policy: Blocking diagnostics prevent output writes. Read the export report after source validation.
  • Writes: Each file uses a temporary sibling and rename. Write errors preserve existing destinations. Earlier committed outputs can remain after later I/O errors.
  • Batch reports: Partial rows and variants retain committed paths with failed status. Manifest write errors retain batch error counts.
  • Filesystem limits: Writes reject read-only destinations. Symlink outputs replace the resolved target and retain the link. Replacement preserves permissions and leaves other hard links unchanged. Crash durability is not guaranteed.
zenith render examples/multipage.zen --pdf book.pdf --raster-scale 2 --json

zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg --raster-scale 2 --json

The smallest valid document:

zenith version=1 {

project id="proj.hello" name="Hello Zenith" tokens format="zenith-token-v1" { token id="color.bg" type="color" value="#f8fafc" token id="color.ink" type="color" value="#111827" token id="font.body" type="fontFamily" value="Noto Sans" token id="size.heading" type="dimension" value=(px)42 } styles {} document id="doc.hello" title="Hello Zenith" { page id="page.hello" w=(px)480 h=(px)160 { rect id="rect.bg" x=(px)0 y=(px)0 w=(px)480 h=(px)160 fill=(token)"color.bg" text id="text.hello" x=(px)24 y=(px)24 w=(px)432 h=(px)112 fill=(token)"color.ink" font-family=(token)"font.body" font-size=(token)"size.heading" { span "Hello Zenith" } } } }

See examples/ for runnable .zen files covering shapes, rich text, inline markdown (loaded from an external file), code blocks, images, frames/groups, multi-page documents and styles, plus the richer features — gradient, shadow, blur, filter, mask, table, flowchart (shapes + connectors), charts (bar/line/area/pie/donut/sparkline, with legends, value labels, and data binding), and anchors.

Why

Code got source control, types, tests, and PRs. Design files got none of that — and that hurts people and blocks AI.

Code got source control, types, tests, and pull requests. Design files got none of that. They're opaque blobs — you can't diff them, you can't review a change, and the same file can render differently on different machines.

That's a problem for people, and it's a bigger problem for AI. Agents can already write code and open pull requests, because code is text they can read and reason about. Drop them into a design tool and they go blind. Ask an agent to "make the heading brand red and tighten the layout" and there's nothing safe to grab onto — no stable target, no validation, no preview, no way to check the result.

Zenith fixes that. The goal is to make design files as safe to automate as code:

  • Plain text you own — readable, diffable, yours forever.
  • Stable IDs so every change is a reviewable patch, not a mouse drag.
  • Deterministic rendering — the same file always produces the same pixels.
  • Real validation — text fits, colors come from the design system, nothing falls off the page.
  • Safe edits — every change is a typed transaction, checked and previewable before it lands, with a source diff and an audit record.

It's not AI image generation

The opposite of an image model: Zenith generates the editable design , not a flat picture.

This is the most common mix-up, so it's worth being blunt: Zenith is the opposite of an image model like Nano Banana, ChatGPT image, or Grok Imagine.

An image ge

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