Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Search, retrieve, compare, and render SVG icons visually for AI agents.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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-visual프로젝트의 .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.
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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 n0isy 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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
These tools are designed to be composed by AI agents with vision. Below are three proven patterns.
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.
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.
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.
These patterns compose naturally. A real-world workflow might:
All driven by a single agent with vision, using three tools.
search_iconsSemantic icon search. Returns a 4x4 PNG grid (512x512, cells 0-15) and a mapping of cell numbers to SVG URLs.
| Parameter | Type | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|
keyword | string | *required* | Semantic search query (e.g. "cloud computing", "arrows") | |
background | string | "#FFFFFF" | Grid background color, CSS hex | |
color | string \ | null | null | Recolor all icons to this CSS hex color |
get_svgRetrieve raw SVG markup from any source. Returns the complete SVG string for inspection or modification.
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
source | string | URL, Iconify ID (mdi/cloud), absolute file path, or inline |
render_gridRender 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.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
sources | string[] | *required* | 1-16 SVG sources (URLs, Iconify IDs, file paths, or inline SVGs) |
background | string | "#FFFFFF" | Grid background color, CSS hex |
All tools share a unified resolution pipeline that classifies sources automatically:
| Source type | Example | Resolution |
|---|---|---|
| Inline SVG | ... | Returned as-is |
| URL | https://mdn.alipayobjects.com/.../original | Resolved via API |
| File path | /home/user/icons/logo.svg | Read from local disk |
| Iconify ID | mdi/cloud, lucide/home | Resolved via API |
File paths are detected by prefix (/, ./, ~/) or .svg extension. Everything else without http:///https:// is treated as an Iconify ID.
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.
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"] } } }
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).
# Default upstream API
./mcp-icon-visual
./mcp-icon-visual --api-base http://localhost:3000
The server communicates over stdio using the MCP protocol.
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }
{
"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "/path/to/mcp-icon-visual", "args": ["--api-base", "http://localhost:3000"] } } }
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
# Unit tests (source classification)
cargo test
cargo test -- --ignored
| Crate | Purpose |
|---|---|
rmcp | MCP server SDK (tool routing, stdio transport) |
tokio | Async runtime |
reqwest | HTTP client (rustls-tls, no OpenSSL) |
serde / serde_json | Serialization |
schemars | JSON Schema generation for tool parameters |
clap | CLI argument parsing |
base64 | Base64 encoding |
tracing | Logging |
thiserror | Error derive macros |
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