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

MCP Icon Visual

제작자: n0isy버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.n0isy/mcp-icon-visual

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Search, retrieve, compare, and render SVG icons visually for AI agents.

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: 검색 및 AI 기억

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": {
    "icon-visual": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@br-ai-n/mcp-icon-visual"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add icon-visual -- npx -y @br-ai-n/mcp-icon-visual

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "icon-visual": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@br-ai-n/mcp-icon-visual"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "icon-visual": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@br-ai-n/mcp-icon-visual"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 n0isy 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7273개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7273개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7273개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MCP Icon Visual, 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(0.1.1)은 8개월 전 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT어제 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

mcp-icon-visual

MCP server that gives AI agents the ability to search, retrieve, compare, and render SVG icons. Built with Rust and the rmcp SDK.

Combines local filesystem access with a remote rendering API to resolve SVGs from any source — inline strings, URLs, local files, or Iconify IDs — and render them onto visual comparison grids.

The key insight: every tool returns images. A vision-capable LLM doesn't just get metadata — it *sees* the icons. This turns icon selection from guesswork into a visual conversation.

search_icons("machine learning") — 4x4 grid, cells 0–15, returned as PNG

Agent Pipelines

These tools are designed to be composed by AI agents with vision. Below are three proven patterns.

1. Visual Search & Selection

An agent searches for icons and visually picks the best match — no blind URL selection.

                          ┌─────────────────────────────┐

│ Agent + Vision │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌────────────────┼────────────────┐ v v v search_icons search_icons search_icons "cloud" "upload" "storage" │ │ │ v v v ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ (sees) │ │ (sees) │ │ (sees) │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ └───────────────┼───────────────┘ v "cells 3, 7, 12 match the project style" │ v render_grid [3 winners] │ v ┌──────────────────┐ │ final comparison │ │ grid (sees) │──> pick best └──────────────────┘

The agent runs multiple searches, looks at each grid, picks candidates by cell number, then renders a final side-by-side comparison to make the choice. Works especially well when the agent has context about the project's visual style.

2. Iterative Icon Editing

An agent modifies SVG code and uses render_grid as a visual diff to track progress across iterations.

         get_svg "mdi/cloud"

│ v ┌───────────┐ │ raw SVG │ │ markup │ └─────┬─────┘ │ ┌────────┴─────────────────────────────────────┐ │ Edit Loop │ │ │ │ Agent modifies SVG code │ │ │ │ │ v │ │ render_grid [original, v1, v2, v3] │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │ │ cell 0: original │ │ │ │ cell 1: thicker strokes │ │ │ │ cell 2: rounded corners │ │ │ │ cell 3: filled variant │ │ │ └──────────────┬───────────────┘ │ │ │ │ │ agent sees all versions │ │ decides next edit │ │ │ │ │ └──── loop ──────────────────┘ │ v save final SVG to disk

Each iteration, the agent passes all versions (original + edits) as inline SVGs to render_grid. It sees them side-by-side in one image and decides whether to keep iterating or stop. The original always stays in cell 0 as a reference.

3. Style Matching & Consistency

An agent ensures new icons match the visual style of existing project icons.

  Project icons on disk             Candidate sources

───────────────────── ───────────────── /app/icons/nav-home.svg search_icons "settings" /app/icons/nav-search.svg │ /app/icons/nav-profile.svg v │ picks cells 2, 5, 9 │ │ └──────────┬───────────────────┘ v render_grid [ /app/icons/nav-home.svg, ← cell 0: existing /app/icons/nav-search.svg, ← cell 1: existing /app/icons/nav-profile.svg, ← cell 2: existing candidate_url_1, ← cell 3: candidate candidate_url_2, ← cell 4: candidate candidate_url_3, ← cell 5: candidate " ...custom edit... " ← cell 6: agent's edit ] │ v ┌────────────────────────────────┐ │ grid image: │ │ existing icons vs candidates │ │ (agent sees style match/clash) │ └────────────────┬───────────────┘ │ agent judges: "cell 4 matches stroke weight and corner radius of cells 0-2, cell 3 is too thin, cell 5 wrong fill style" │ v get_svg cell_4_url │ v save to /app/icons/nav-settings.svg

By mixing local file paths and remote sources in a single grid, the agent can visually compare existing project icons against candidates in one shot. The grid becomes a style audit tool.

Combining Pipelines

These patterns compose naturally. A real-world workflow might:

  1. Search across multiple keywords (pipeline 1)
  2. Compare top candidates against existing project icons (pipeline 3)
  3. Edit the closest match to fix style inconsistencies (pipeline 2)
  4. Verify the final icon one more time against the full icon set (pipeline 3)

All driven by a single agent with vision, using three tools.

Tools

search_icons

Semantic icon search. Returns a 4x4 PNG grid (512x512, cells 0-15) and a mapping of cell numbers to SVG URLs.

ParameterTypeDefaultDescription
keywordstring*required*Semantic search query (e.g. "cloud computing", "arrows")
backgroundstring"#FFFFFF"Grid background color, CSS hex
colorstring \nullnullRecolor all icons to this CSS hex color
get_svg

Retrieve raw SVG markup from any source. Returns the complete SVG string for inspection or modification.

ParameterTypeDescription
sourcestringURL, Iconify ID (mdi/cloud), absolute file path, or inline
render_grid

Render 1-16 SVGs onto a 4x4 comparison grid (512x512, cells 0-15). Useful for comparing icon variants side-by-side or previewing local icons alongside search results.

ParameterTypeDefaultDescription
sourcesstring[]*required*1-16 SVG sources (URLs, Iconify IDs, file paths, or inline SVGs)
backgroundstring"#FFFFFF"Grid background color, CSS hex

Source Resolution

All tools share a unified resolution pipeline that classifies sources automatically:

Source typeExampleResolution
Inline SVG ... Returned as-is
URLhttps://mdn.alipayobjects.com/.../originalResolved via API
File path/home/user/icons/logo.svgRead from local disk
Iconify IDmdi/cloud, lucide/homeResolved via API

File paths are detected by prefix (/, ./, ~/) or .svg extension. Everything else without http:///https:// is treated as an Iconify ID.

Grid Format

All grid outputs are 512x512 PNG images with a 4x4 layout (128x128 cells), numbered 0-15 left-to-right, top-to-bottom:

┌────┬────┬────┬────┐

│ 0 │ 1 │ 2 │ 3 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 8 │ 9 │ 10 │ 11 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 12 │ 13 │ 14 │ 15 │ └────┴────┴────┴────┘

Cell numbers appear at the bottom-left of each cell. Unused cells show the number only.

Installation

npx (recommended)

No build needed. Works on Linux (x64/arm64), macOS (Intel/Apple Silicon), and Windows (x64).

{

"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }

From source

Requires Rust (edition 2024):

cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl

The release profile produces a fully static binary (musl libc, rustls-tls, LTO, stripped).

Usage

# Default upstream API

./mcp-icon-visual

Custom API endpoint

./mcp-icon-visual --api-base http://localhost:3000

The server communicates over stdio using the MCP protocol.

MCP Client Configuration

Claude Desktop / Cursor
{

"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }

Custom API endpoint
{

"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "/path/to/mcp-icon-visual", "args": ["--api-base", "http://localhost:3000"] } } }

Project Structure

src/

├── main.rs # Entrypoint, CLI args, stdio transport ├── server.rs # IconServer + MCP tool routing + response builders ├── api_client.rs # HTTP client for upstream rendering API ├── resolve.rs # Source classification and SVG resolution ├── error.rs # Error types └── tools/ ├── mod.rs ├── search_icons.rs # SearchIconsParams ├── get_svg.rs # GetSvgParams └── render_grid.rs # RenderGridParams

Testing

# Unit tests (source classification)

cargo test

Integration tests (requires network access to icons.buan.me)

cargo test -- --ignored

Dependencies

CratePurpose
rmcpMCP server SDK (tool routing, stdio transport)
tokioAsync runtime
reqwestHTTP client (rustls-tls, no OpenSSL)
serde / serde_jsonSerialization
schemarsJSON Schema generation for tool parameters
clapCLI argument parsing
base64Base64 encoding
tracingLogging
thiserrorError derive macros

License

MIT License

Copyright (c) 2025

Permission is hereby granted,

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