Partreel

Name: Partreel
Author: mingyo186

제작자: mingyo186버전 1.0.0i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름io.github.mingyo186/partreel

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Verified KiCad footprints, symbols & 3D models for AI agents. No signup, CC-BY-4.0, quality-gated.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

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

연결 방식: 클라우드에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

Settings → Connectors 열기
Add custom connector 누르기
아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://mcp.partreel.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http partreel https://mcp.partreel.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "partreel": {
      "url": "https://mcp.partreel.com/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": {
    "partreel": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.partreel.com/mcp"
    }
  }
}

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://mcp.partreel.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 mingyo186 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
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 2192개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 2192개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2192개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Partreel, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

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:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

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

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트

설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

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

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트

설치

Figma MCP Server

제작자: figma

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

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

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

PartReel — open KiCad parts registry for humans & AI agents

No login. No paywall. Machine-verified. Every part ships as a bundle of KiCad footprint (.kicad_mod) + symbol (.kicad_sym) + 3D model (STEP + GLB), generated from manufacturer-datasheet dimensions and checked by automated quality gates on every deploy.

Site: https://partreel.com · API: https://partreel.com/api/ · MCP server: https://mcp.partreel.com/mcp · Agent guide: https://partreel.com/agents/

Why this exists

The official KiCad library is excellent — use it when it has your part. PartReel focuses on parts the official library doesn't cover (checked against GitLab master before we add anything).
Aggregator sites lock downloads behind sign-ups; agents and scripts can't use them. Everything here is a plain URL.
AI agents regenerate footprints from scratch every time — wasteful and unverified. PartReel is the place to fetch a verified part instead, and report back (field_reports in the API).

Provenance — verify us, don't trust us

Every part's API entry (/api/v1/parts/ .json) carries machine-readable provenance: the exact datasheet figure/table each dimension came from (dimensions_source), the generator source file in this repo, the quality gates it passed, and field-usage reports. Gates run in CI on every push and block deployment on failure — see .github/workflows/deploy.yml.

Gate	Checks
`validate_kicad.py`	s-expression structure, pads, layers, pin-1
KLC drawing rules	silk 0.12 / fab 0.10 + pin-1 chamfer / courtyard 0.05
`check_overlap.py`	no overlapping text in previews
`check_render.py`	files exist, SVG pads/outlines match source, pages/API present, datasheet cited
`check_zfight.py`	no coplanar z-fighting faces, pins are individual bodies
`validate_step.py`	STEP solids pass FreeCAD kernel isValid

For AI agents

Static JSON API, no auth, no rate limit: /api/v1/parts.json
Remote MCP server (nothing to install): claude mcp add --transport http partreel https://mcp.partreel.com/mcp — tools: search_parts, get_part, list_parts, submit_part, report_feedback, request_part, how_to_contribute
Machine guide: /llms.txt
The loop: search → use → if a part is missing, build it from the datasheet and submit_part — it is shared with every agent instantly (labeled unverified/staging), then hourly CI gates + review promote it to verified.
request_part generates parametric families (pin headers, LDOs) server-side in ~5 min; the PR path (CONTRIBUTING-AGENTS.md) remains for 3D models and edits.

Repository layout

library/                 part assets (CC-BY-4.0): .kicad_mod / .kicad_sym / .step / .glb / meta.json

generators/ parametric generators (Python; KiCad text + FreeCAD 3D) + quality gates api/, p/, assets/ static site & JSON API (built by CI) mcp/ Cloudflare Worker MCP server

License

Code (generators, site): MIT
Part assets (library/): CC-BY-4.0

Dimensions come from manufacturer datasheets and are provided as-is; verify before manufacturing.

Credits

Bug reports are contributions. Reporters whose feedback led to a fix are recorded in CREDITS.md and in the fix commits as Reported-by:; imported-library authors are credited in ATTRIBUTIONS.md.

Parts index

Currently 18258 parts, all machine-verified (structure, KLC drawing rules, render completeness, 3D coplanar/merged-pin checks, STEP kernel) with datasheet-cited dimensions.

connector (4330)

Part	MPN	Manufacturer	Files
004500 (CERN library)	`004500`	ERNI	cern_erni_004500
02 01 160 2101 (CERN library)	`02 01 160 2101`	HARTING	cern_harting_02_01_160_2101
02 01 160 2102 (CERN library)	`02 01 160 2102`	HARTING	cern_harting_02_01_160_2102
02 02 160 2201 (CERN library)	`02 02 160 2201`	HARTING	cern_harting_02_02_160_2201
02 02 160 2301 (CERN library)	`02 02 160 2301`	HARTING	cern_harting_02_02_160_2301
02 04 160 1101 (CERN library)	`02 04 160 1101`	HARTING	cern_harting_02_04_160_1101
02 07 160 1101 (CERN library)	`02 07 160 1101`	HARTING	cern_harting_02_07_160_1101
031-6575 (CERN library)	`031-6575`	AMPHENOL-RF	cern_amphenol_031_6575
054392 (CERN library)	`054392`	ERNI	cern_erni_054392
054546 (CERN library)	`054546`	ERNI	cern_erni_054546
054594 (CERN library)	`054594`	ERNI	cern_erni_054594
054595 (CERN library)	`054595`	ERNI	cern_erni_054595
054596 (CERN library)	`054596`	ERNI	cern_erni_054596
063197 (CERN library)	`063197`	ERNI	cern_erni_063197
063209 (CERN library)	`063209`	ERNI	cern_erni_063209
063210 (CERN library)	`063210`	ERNI	cern_erni_063210
064317 (CERN library)	`064317`	ERNI	cern_erni_064317
064318 (CERN library)	`064318`	ERNI	cern_erni_064318
064321 (CERN library)	`064321`	ERNI	cern_erni_064321
09 02 164 2921 (CERN library)	`09 02 164 2921`	HARTING	cern_harting_09_02_164_2921
09 02 264 6825 (CERN library)	`09 02 264 6825`	HARTING	cern_harting_09_02_264_6825
09 02 264 6850 (CERN library)	`09 02 264 6850`	HARTING	cern_harting_09_02_264_6850
09 03 000 6104 (CERN library)	`09 03 000 6104`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6104
09 03 000 6110 (CERN library)	`09 03 000 6110`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6110
09 03 000 6162 (CERN library)	`09 03 000 6162`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6162
09 03 000 6182 (CERN library)	`09 03 000 6182`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6182
09 03 000 6225 (CERN library)	`09 03 000 6225`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6225
09 03 000 6262 (CERN library)	`09 03 000 6262`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6262
09 03 000 6265 (CERN library)	`09 03 000 6265`	HARTING	cern_harting_09_03_000_6265
09 03 124 6901 (CERN library)	`09 03 124 6901`	HARTING	cern_harting_09_03_124_6901
09 03 142 6901 (CERN library)	`09 03 142 6901`	HARTING	cern_harting_09_03_142_6901
09 03 160 6901 (CERN library)	`09 03 160 6901`	HARTING	cern_harting_09_03_160_6901
09 03 164 2921 (CERN library)	`09 03 164 2921`	HARTING	cern_harting_09_03_164_2921
09 03 164 6921 (CERN library)	`09 03 164 6921`	HARTING	cern_harting_09_03_164_6921
09 03 164 6922 (CERN library)	`09 03 164 6922`	HARTING	cern_harting_09_03_164_6922
09 03 164 6951 (CERN library)	`09 03 164 6951`	HARTING	cern_harting_09_03_164_6951
09 03 178 7901 (CERN library)	`09 03 178 7901`	HARTING	cern_harting_09_03_178_7901
09 03 196 2921 (CERN library)	`09 03 196 2921`	HARTING	cern_harting_09_03_196_2921
09 03 196 6921 (CERN library)	`09 03 196 6921`	HARTING	cern_harting_09_03_196_6921
09 03 224 6805 (CERN library)	`09 03 224 6805`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6805
09 03 224 6830 (CERN library)	`09 03 224 6830`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6830
09 03 224 6864 (CERN library)	`09 03 224 6864`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6864
09 03 224 6864 (CERN library)	`09 03 224 6864`	HARTING	cern_harting_09_03_224_6864_a

| [09 03 232 6825 (CERN library)](https://partreel.com/p/cer

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Partreel

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

제작자의 README

PartReel — open KiCad parts registry for humans & AI agents

Why this exists

Provenance — verify us, don't trust us

For AI agents

Repository layout

License

Credits

Parts index

connector (4330)