프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Roast My Design System

제작자: gregkozakiewicz버전 10.2.4i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.gregkozakiewicz/roast-my-design-system

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Audit your Design System and serve your Agent the rules that keep AI-written UI on-system.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "roast-my-design-system": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "roast-my-design-system",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add roast-my-design-system -- npx -y roast-my-design-system --mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "roast-my-design-system": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "roast-my-design-system",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "roast-my-design-system": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "roast-my-design-system",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 gregkozakiewicz 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2785개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2785개 중 98%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2785개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Roast My Design System, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(10.2.4)은 오늘 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

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

제작자: GLips널리 사용됨↓ 16.1만/주★ 1.6만5개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Claude Real Video

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

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo널리 사용됨↓ 1.1천/주★ 2.3천2개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Figma MCP Server

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

제작자: figma성장 중★ 2.2천13개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.figma.com

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

roast-my-design-system

Find where your AI agent will invent UI.

Your AI can write the UI. This makes sure it writes *your* UI.

npx roast-my-design-system@latest

Run it at the root of a UI repo. One second later, a report opens. No account. No network. No telemetry. Nothing in your repo changes.

Website, with the live example reports: www.roastds.com.

Version history is in CHANGELOG.md.

The idea

An agent copies what it finds.
It invents where the repo has no answer.

We tested this on 10 real open-source products, in 355 agent sessions, with and without this tool.

Findings each session added, counted by this tool's own rules:

TaskModelWhenWithout roastRoast MCP and rules installedRoast plugin with its edit hook
A new chart and a new component, 4 products, 3 runs eachSonnet 5Oct 2026, roast 10.121 in 24 runsnot run7 in 24 runs
A new chart and a new component, 4 products, 3 runs eachHaiku 4.5Oct 2026, roast 10.172 in 24 runsnot run1 in 24 runs
Add a panel, build a dashboard, tighten a list (80 sessions)Sonnet 5Sept 202679not run
A Christmas theme, 10 productsSonnet 5Sept 2026282not run
A new chart, 4 products, 5 runs eachSonnet 5Sept 202610 in 20 runsnot run0 in 20 runs
A new chart, 4 productsHaiku 4.5Sept 202625390 in 14 of 15 runs
Chart, status colour, empty state, new componentHaiku 4.5Sept 202642 in 16 runs49 in 16 runs3 in 51 runs

Routine work stayed on-system with or without the tool. Work that needed something new did not.

An agent does not always call a tool when it should. In October, Sonnet called the MCP tools in 7 of 24 sessions and Haiku in 2 of 24. The edit hook runs without being asked. That is the column with the lowest numbers.

Where did the agent invent? Where the repo had nothing to copy. Dub has no chart palette. Its own charts hardcode 17 colours. Asked for a chart, Haiku hardcoded 9 more. In October, 5 of the 7 findings Sonnet left with the plugin on were chart colours on Dub. The agent kept them and wrote a comment saying the repo has no chart palette.

So the mess an agent adds is a map of the gaps in your system.

This tool draws the map.

Roast. Teach. Guard.

Roast the repo to find its real design system, the mess in it, and the gaps.

Teach the agent, through generated rules and a local MCP server.

Guard every edit, so the agent does not have to remember to ask.

ROAST what is in the repo, and what is missing ↓ TEACH rules in the agent files, answers over MCP ↓ GUARD every edit checked, the PR gated

What you get

Where will your agent have to guess?

The first thing the report says: the places where the repo has no answer yet, or "No gaps found".

  • the gap, in one line
  • the files that prove it
  • the one move that closes it

One gap is known for certain today, because the runs found it: charts hardcoding colours in a repo with no chart palette. 43 of 126 public repos look like that. A gap joins the list when it has been measured.

Fixes you can make right now to increase the health score

The mess the agent will copy, ranked by what fixing it is worth.

  • what was found
  • where, with the file path
  • why it matters
  • what to change
  • a copy button with the fix prompt for your agent

Fix, rescan, press the next button.

A score you can defend in a meeting

0 to 100. The same number every run.

Measured against three yardsticks: the ideal norms of a design system, the median of 34 product repos at the core of a 119-repo benchmark, and 10 reputable systems (Primer, Polaris, Carbon, shadcn/ui and others).

Monorepos get a score per package. packages/ui at 80 stops hiding apps/web at 40.

Every finding, with its file path
  • every hardcoded colour, and its near-identical twin
  • every spacing value off the scale
  • every duplicated component

And 8 more kinds, all in What it measures. One HTML file. Open it, Slack it, email it.

The colour usage bar shows where the repo's colour comes from: of every 100 colour uses, how many read a theme colour by name, how many use Tailwind's palette, and how many are strays written by hand. It follows CSS variables, Tailwind themes, Sass and Less variables and JavaScript theme objects to do the counting.

The header names what the repo is built on: shadcn/ui, a Tailwind theme, MUI, Mantine, Chakra or Ant Design, and both kits when a repo uses two.

Rules for your agent

Generated from your repo, into design-system-rules.md:

canonical components the file of colour, spacing and type values known duplicates to avoid spacing steps typefaces the kit's own vocabulary

--apply writes them into every agent file you have: Claude, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf. Every scan also checks the rules you already have for stale references.

A script does the counting

Every number comes from a deterministic read of your files. Claude writes the explanation, labelled as written by AI and kept apart from the numbers.

How the runs were done

Claude Code, headless, on 10 public products pinned to one commit each: cal.com, Dub, Metabase, Plausible, SigNoz, trigger.dev and four more. 259 sessions in September 2026 and 96 in October 2026 on roast 10.1, with Sonnet 5 and Haiku 4.5. The October sessions repeat the chart and new-component tasks on Plausible, SigNoz, trigger.dev and Dub at the same commits. Every changed file was judged by this tool's rules at the end of the session and at the pinned commit. A finding counts only if the session added it.

Nothing was rendered. Zero findings means the code follows these rules. It does not mean the design was reviewed. Method, tables and limits are in the research write-up, which will be published separately.

Live examples

Eleven reports, hosted exactly as the tool writes them. Every number deterministic, every path real.

  • [npx shadcn create, fresh](https://www.roastds.com/examples/shadcn-create-fresh) (factory install, all 61 components): read as a fresh install, "the score is the kit's, not yours"; 13 colours, every theme variable in place, shadcn's own 24 bracket values named and not counted. No score.
  • [Unleash](https://www.roastds.com/examples/unleash-mui) (MUI): 1,109 files import the kit and the theme is read 6,166 times; 4 colours and 2 spacings per 100 kit files are written onto components. Score 60.
  • [Metabase](https://www.roastds.com/examples/metabase-mantine) (Mantine): its own wrapper over Mantine counts as the kit, so 2,679 files are read instead of 392; nothing written onto components, 2 spacings per 100 kit files. Score 47.
  • [SigNoz](https://www.roastds.com/examples/signoz-antd) (Ant Design): 2 colours and 7 spacings per 100 kit files written in style objects where a token exists. Score 51.
  • [Apache Airflow](https://www.roastds.com/examples/airflow-chakra) (Chakra UI): no colours written onto components, 4 spacings per 100 kit files as pixel strings where a space step exists. Score 43.
  • [vercel/ai-chatbot](https://www.roastds.com/examples/vercel-ai-chatbot) (shadcn install): 71 values like [13px] written outside the Tailwind scale, and 66 palette colours per 100 files where a theme variable exists; Claude's notes embedded. Score 80.
  • [excalidraw/excalidraw](https://www.roastds.com/examples/excalidraw-excalidraw): 78 off-scale spacing values and 90 !important declarations. Score 55.
  • [dubinc/dub](https://www.roastds.com/examples/dubinc-dub): 642 arbitrary bracket values, 21 duplicated components, and the chart-palette gap named. Score 20.
  • [telekom/scale](https://www.roastds.com/examples/telekom-scale) (Stencil): 95 Stencil components read by tag; 66 spacing values outside the scale where about 12 would do; Claude's notes embedded. Score 55.
  • [magicuidesign/magicui](https://www.roastds.com/examples/magicui) (registry): counted on the components it publishes, 52 off-theme colours per 100 files in the code it ships, its docs site kept out and named. Score 78.
  • [adobe/spectrum-web-components](https://www.roastds.com/examples/adobe-spectrum) (Lit): 740 colour tokens with 8 hardcoded colours beside them, and 37 !important declarations. Score 83.

The full report for vercel/ai-chatbot. The verdict answers what the agent will learn here, the gap section comes first, then "What the repo teaches the agent", Claude's read of the scan:

The same report in light mode (one file, built-in toggle):

Why the numbers hold

  • Deterministic. A zero-dependency Node script reads every file and returns the same numbers every run. About a second on a normal repo.
  • Read-only. No network. No telemetry. The test suite fails if package.json ever declares a dependency. Every release runs 468 checks against 29 sample repos before it is tagged; the fixtures and their snapshots live in tests/, one JSON file each.
  • Honest gaps. What the scan cannot read says "not measured" and drops out of the score.
  • Honest exclusions. Tests, stories, docs sites, artwork and email templates are left out. Your own exclusions are printed in the report header with file counts.
  • A real benchmark. 119 public repos. A core fleet of 34 React repos sets the medians; the rest feed the kit and web-component groups, so a shadcn repo is compared with shadcn repos and a Lit system with Lit and Stencil systems. The builder is in tools/benchmark/.
  • Importable scoring. scoreHarvest(harvest) returns the score and metrics as plain data. The report and a CI check get the same numbers.

The long version, with scan scoping and what the plugin runs on your machine, is in docs/reference.md.

Works with

Frameworks

React, Next.js, Remix, Vite Stencil, Lit, custom elements

Kits and styling

Tailwind, sha

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기