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

One Shot UI

제작자: TN0123버전 0.7.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.TN0123/one-shot-ui

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Deterministic UI extraction and screenshot diffing for AI coding 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: 기타

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": {
    "one-shot-ui": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "one-shot-ui",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add one-shot-ui -- npx -y one-shot-ui mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "one-shot-ui": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "one-shot-ui",
        "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": {
    "one-shot-ui": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "one-shot-ui",
        "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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 TN0123 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32712개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32712개 중 11%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32712개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

One Shot UI, 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(0.7.0)은 5개월 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Aiterm MCP

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

Aiterm MCP

제작자: kitepon

Persistent terminals and one launcher for Claude, Codex, Grok, Cursor, and Antigravity harnesses.

내 컴퓨터에서 실행오늘 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.

one-shot-ui

Catch what the eye can't.

Deterministic screenshot diffing for AI coding agents. Turn a reference screenshot into structured data, diff any build against it — pixel, layout, color, and type — then get the exact CSS to fix. Or copy a UI's design language onto a brand-new screen.

The problem

AI agents get UI ~90% of the way there — then stall. The layout looks right, but a card is 8px too tall, a panel is the wrong shade of gray, a shadow is flat, a gap is off by 24px. Asking the model to "look at the screenshot again and fix it" is slow, and you get a different answer every time.

one-shot-ui closes that last 10% deterministically. It extracts structured data from a reference screenshot — layout regions, colors, typography, spacing, design tokens — diffs your implementation against it, and returns specific, ranked fixes, not "make it look more like this."

Set width to 616px (currently 640px)

Change the fill color to #303040. Set box-shadow to -3px 0px 24px 0px rgba(28, 29, 38, 0.32). gap: 176px; /* currently ~152px */

Copy-paste CSS, ranked by visual impact — every example above is real output from the run below.

Watch it converge

The run command loops extract → capture → compare → fix until the heatmap goes quiet. In the run above, the agent's first build looked identical to the eye — one-shot-ui flagged 15 concrete deltas (position, size, color, shadow, spacing) and the loop drove the build to ~2.5% pixel mismatch, within ~0.5% of the tool's own estimated *irreducible* floor (≈2%, sub-pixel font rendering) for this design.

Why one-shot-ui

  • Deterministic, not vibes. Stable pixel + structural diff scores — same input, same numbers — so you can gate CI on "is this pixel-close enough?"
  • Exact fixes, not nudges. It returns concrete CSS (width: 616px, #303040, gap: 176px), grouped by component and ranked by visual impact.
  • Structural, not just pixels. Detects missing/extra elements, position & size shifts, color, shadow, spacing, and typography — and labels which differences are *irreducible* (anti-aliasing, photographic content) so agents don't chase ghosts.
  • Not gameable. converge scores structural fidelity — is the reference's content present, placed, and legible? — not just pixel mismatch, and it refuses to win pixels by hiding, overlapping, or recoloring text into its background. It even flags reference text your build renders but clips out of view (a fixed-height overflow:hidden box) — the failure a pixel diff *rewards*, because cropped text lowers the mismatch.
  • Agent-native. Ships an AGENTS.md (auto-discovered by Claude Code, Cursor, Codex, …) plus a Claude Code skill, so your agent drives it without hand-holding.
  • Local & private. Pixel diffing, OCR, and layout extraction all run on your machine. No images leave your box, no API keys.

Copy a UI's *style*, not just match it

Matching a screenshot pixel-for-pixel is one job. The other: building a different screen that feels like it belongs to the same design system. one-shot-ui extracts the *design language* from a reference and verifies a new UI conforms to it — deterministically, with no pixel oracle to lean on.

# Extract a reusable style system — palette, spacing scale, type ratio, radii, elevation

one-shot-ui tokens reference.png --emit shadcn # or: tailwind | json

Build a different screen in that style, then check it conforms

one-shot-ui style-check reference.png ./pricing.html

It reports measured facts and leaves the taste to the agent: it won't name your "primary" color or classify the mood — you decide those from the image (you're the vision model; the tool is your exact, hallucination-free eyes). Conformance is judged on what a screenshot grounds reliably — palette, spacing rhythm, type scale — while roundedness and elevation are flagged as advisories, since a raster can't pin them down.

Install

npm install -g one-shot-ui

For commands that need a browser (capture, run):

npx playwright install chromium

Quick start

# Diff your implementation against a reference and see exactly what's off

one-shot-ui compare reference.png build.png --json --heatmap heatmap.png

Get copy-paste CSS fixes, ranked by impact

one-shot-ui suggest-fixes reference.png build.png --json

The step that gets you pixel-perfect: trial fixes in a live browser and keep

only the ones that provably reduce pixel mismatch — outputs a verified patch,

a structural fidelity score, and any reference text your build hides or clips

one-shot-ui converge reference.png --impl ./index.html

Or run the full automated loop until it converges

one-shot-ui run reference.png --impl ./index.html --max-passes 5 --threshold 0.02

Every command supports --json for structured, agent-friendly output.

Use it with your coding agent

one-shot-ui ships an AGENTS.md (auto-discovered by Claude Code, Cursor, Codex, and other agent tools) plus a skill/SKILL.md for Claude Code.

Install the skill in one line:

mkdir -p .claude/skills/one-shot-ui && cp "$(npm root -g)/one-shot-ui/skill/SKILL.md" .claude/skills/one-shot-ui/

Use it as an MCP server

one-shot-ui also runs as a local MCP server, so any MCP-capable agent (Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, VS Code) can call compare, converge, suggest_fixes, extract, tokens, plan, and style_check as tools — no shell glue. It runs over stdio, makes no network calls, and needs no API keys.

claude mcp add one-shot-ui -- npx -y one-shot-ui mcp

Or add to any client's MCP config:

{

"mcpServers": { "one-shot-ui": { "command": "npx", "args": ["-y", "one-shot-ui", "mcp"] } } }

See docs/MCP.md for per-client setup and registry publishing.

Commands

CommandPurposeKey Flags
extractAnalyze a screenshot into layout, color, and text data--json, --no-ocr, --overlay, --fine
comparePixel + structural diff between two screenshots--json, --heatmap, --dom-diff
tokensDesign tokens + a reusable style system (palette, spacing, type, radii)--json, `--emit shadcn\tailwind\json`
style-checkCheck a new UI conforms to a reference's design language--json (new UI = URL / HTML / screenshot)
planGenerate an implementation strategy--json
captureScreenshot a URL or local HTML file--url, --file, --output
suggest-fixesTailwind/CSS fix suggestions from a diff--json, --top, --dom-diff, --framework
convergeClosed-loop optimizer: pixel-verified CSS patch + structural fidelity score, flags hidden/clipped text--impl, --out, --json, --budget-seconds
runMulti-pass extract→capture→compare→fix loop--impl, --max-passes, --threshold
benchmarkRun benchmark suites--json, --output

How it works

  1. extract — segments the reference into layout regions, samples colors/tokens, and OCRs text.
  2. capture — screenshots your implementation (URL or local HTML) at a matched viewport.
  3. compare — aligns the two, computes a pixel heatmap *and* a structural diff, and classifies each issue (layout / color / typography / spacing) plus whether it's actionable.
  4. suggest-fixes — turns issues into concrete, ranked CSS edits.

run chains all four in a loop until the diff drops below --threshold.

Development

Requires Bun.

bun install

bun run install:browsers # Playwright Chromium bun run typecheck

Dev scripts run directly from source:

bun run dev:extract -- ./reference.png --json

bun run dev:compare -- ./reference.png ./build.png --json

Build for npm:

bun run build

License

MIT

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