ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

ui-ticket-mcp

โดย 0ics-srlsรุ่น 1.6.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.0ics-srls/ui-ticket-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Human-to-AI code review bridge. Review UI in the browser, AI agents fix code via MCP.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PROJECT_ROOT

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ui-ticket": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ui-ticket-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "REVIEW_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add ui-ticket --env PROJECT_ROOT='ใส่ค่าของคุณ' --env REVIEW_PORT='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx ui-ticket-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ui-ticket": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ui-ticket-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "REVIEW_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ui-ticket": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "ui-ticket-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "REVIEW_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • PROJECT_ROOT จำเป็น env
    Root directory of the project being reviewed
  • REVIEW_PORT env
    HTTP port for REST API (default: 3200)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub 0ics-srls ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1396 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 98% ของอีก 1396 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1396 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ui-ticket-mcp ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PROJECT_ROOT

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.6.2) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ui-ticket-mcp

Human-to-AI code review bridge. Review UI prototypes directly in the browser, then let AI agents read your feedback and fix the code automatically.

You click on elements, write review comments like "This button should be blue" or "The spacing is wrong here", and your AI coding agent (Claude Code, Codex, Cursor, etc.) picks them up via MCP and resolves them - with full context about which element you pointed at, its CSS, position, and surrounding DOM.

How it works

journey

title Using ui-ticket-mcp section Review Open your app in browser: 5: You Click on a broken element: 4: You Write what's wrong: 5: You section AI resolves Agent reads your feedback: 3: AI Agent finds the source file: 4: AI Agent fixes the code: 5: AI Review disappears: 5: You, AI

One Python process handles everything - MCP protocol for the agent (stdio) and REST API for the browser UI (HTTP). Reviews are stored in a SQLite database inside your project.


Quick Start

1. Connect to your AI agent

Add to your project's .mcp.json (Claude Code, Codex, Cursor, etc.):

{

"mcpServers": { "ui-ticket-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ui-ticket-mcp"], "env": { "PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project", "REVIEW_PORT": "3200" } } } }

Restart the agent. uvx downloads and runs the package automatically - no manual install needed.

Alternative: pip install ui-ticket-mcp, then use "command": "ui-ticket-mcp" instead of uvx.

When the MCP server starts, it also launches a REST API on http://localhost:3200 (or your custom REVIEW_PORT) for the browser UI.

Important: The API always runs locally (localhost). The website https://uiticket.0ics.ai/ is the landing page only — it is NOT an API endpoint. Always use http://localhost:{PORT}/api as the api-url.

2. Add the browser UI to your app
npm install ui-ticket-panel

In your app's entry file (e.g. main.ts, index.tsx):

import { defineReviewPanel } from 'ui-ticket-panel';

defineReviewPanel();

Then in your root template:

<review-panel api-url="http://localhost:3200/api"></review-panel>

That's it. Works in any framework - Angular, React, Vue, Svelte, or plain HTML. It's a standard Web Component. For SSR frameworks (Next.js, Nuxt, SvelteKit) see the Framework Examples section — you need a dynamic import on the client side.

No bundler? Use CDN
<script type="module" src="https://unpkg.com/ui-ticket-panel/dist/bundle.js"></script>

The bundle auto-registers the element. No npm install, no build step needed.

3. Start reviewing

Open your app in the browser. You'll see a floating chat button in the bottom-right corner. Click it to open the review panel, or press Alt+A to enter annotation mode and click directly on elements.


Browser UI Features

Review Panel

The floating panel lets you browse, filter, and manage all reviews:

  • Filter tabs - Switch between Open, Resolved, and All reviews
  • Search - Full-text search across all review comments
  • Tag filter - Filter by category: general, bug, suggestion, question
  • Per-review actions - Resolve, Reopen, Delete, Reply, Highlight element
  • Threaded replies - Reply to reviews for back-and-forth discussion
  • Manual review form - Write reviews without annotation (Ctrl+Enter to submit)
  • Badge counter - Floating button shows count of open reviews
Annotation System

The annotation system lets you point at specific elements and attach reviews to them:

  • Click-to-annotate - Press Alt+A (or the target button), then click any element
  • Multi-select drag - Click and drag to select a region of multiple elements
  • Hover preview - See element identification in real-time as you move the mouse
  • Smart popup - Appears above or below the element depending on available space

When you annotate an element, the system captures rich metadata that helps the AI agent understand exactly what you're pointing at:

Captured dataExample
Element nameButton 'Save', Input[email] 'Your email', Heading 2 'Features'
CSS selector#main-header, div.card > button.primary:nth-of-type(2)
Bounding boxPosition and dimensions in pixels
Nearby textOwn text + previous/next sibling text for context
Selected textIf you highlight text before annotating
CSS classesFiltered (excludes framework-generated hashes)
Computed stylesColor, background, font, border, padding (smart per element type)
Full DOM pathbody > div#app > section.content > div.card > button
AccessibilityARIA roles, labels, tabindex, focusability
Sibling contextParent tag, children count, adjacent sibling tags
Marker Badges

Reviews with annotations show numbered badges on the page next to the annotated element:

  • Single review - Circular badge with the review ID, colored red (open) or green (resolved)
  • Stacked reviews (3+ on the same element) - Pill badge showing count, with a gradient showing open/resolved ratio
  • Click badge - Opens the review in the panel
  • Delete badge - Remove via the X button on hover
  • Tooltip - Hover to see author, element name, and comment preview
Tags

Every review can be tagged with a category:

TagColorUse for
generalIndigoGeneral feedback (default)
bugRedSomething is broken
suggestionGreenImprovement idea
questionAmberNeeds clarification
Keyboard Shortcuts
ShortcutAction
Alt+AToggle annotation mode
Ctrl+EnterSubmit review or reply
EscapeClose popup / exit annotation mode

Architecture

graph LR

Agent[AI Agent] Browser[Reviewer - Browser] Server[ui-ticket-mcp] DB[(SQLite)]

Agent <-->|stdio MCP| Server Browser <-->|HTTP REST :3200| Server Server --- DB

  • MCP (stdio) - Your agent framework starts it automatically. 10 tools for AI agents to read, resolve, and manage reviews.
  • REST API (HTTP :3200) - Starts in background, serves the browser review UI. CORS enabled for all origins.
  • SQLite (WAL mode) - Concurrent readers + 1 writer, 5s busy timeout. Database lives inside your project at .reviews/reviews.db.

MCP Tools

10 tools available to AI agents:

get_review_summary()

Overview of all pages with review counts.

Page         | Open | Resolved | Total

------------ | ---- | -------- | ----- user-profile | 3 | 1 | 4 dashboard | 0 | 2 | 2

get_reviews(page_id?: str)

List review comments. Optionally filtered by page. Shows status, tag, element context, and reply chains.

[#1] [OPEN] [bug] user-profile - alice: The header spacing is off

→ Element: Heading 2 'User Profile' | Selector: h2.page-title [#2] [RESOLVED] user-profile - bob: Button color should be blue

get_annotated_reviews(page_id?: str)

Returns only reviews that have element annotation metadata. Includes element name, CSS selector, full DOM path, selected text, accessibility info - everything the agent needs to locate and understand the annotated element.

get_pending_work()

All open reviews grouped by page - the agent's "todo list".

## user-profile (2 open)
  • #1 [bug] (alice): The header spacing is off
  • #3 [suggestion] (alice): Add hover state to buttons

dashboard (1 open)

  • #4 (bob): Chart labels are truncated
add_review(page_id, author, text, tag?, metadata?, parent_id?)

Create a new review. Supports tags, annotation metadata (JSON), and threading via parent_id.

resolve_review(review_id, resolved_by?)

Mark a review as resolved. Sets resolved_at timestamp and resolved_by (defaults to "agent").

reopen_review(review_id)

Reopen a previously resolved review. Clears resolution info.

batch_resolve(page_id, resolved_by?)

Resolve all open reviews on a page at once. Returns Resolved 3 review(s) on user-profile.

find_source_file_tool(page_id)

Find source files in PROJECT_ROOT matching a page ID. Searches by kebab-case, CamelCase, and glob patterns. Skips node_modules, dist, .git.

Found 3 file(s) for 'user-profile':
  • src/app/user-profile/user-profile.component.ts
  • src/app/user-profile/user-profile.component.html
  • src/app/shared/UserProfile.ts
get_setup_guide()

Returns the full setup guide (MCP config, REST API, browser UI). Useful when the agent needs to help set up the review system in a new project.

Typical agent workflow
graph TD

A["get_pending_work()"] -->|See what needs attention| B["get_annotated_reviews(page)"] B -->|Get element metadata for context| C["find_source_file_tool(page)"] C -->|Locate the source files| D["Read & edit the code"] D --> E{Resolve} E -->|Single| F["resolve_review(id)"] E -->|All on page| G["batch_resolve(page)"]


REST API

All endpoints under /api. CORS enabled for all origins.

Reviews
MethodEndpointDescription
GET/api/reviews/summaryPer-page summary with open/resolved counts
GET/api/reviewsAll reviews (newest first)
GET/api/reviews/{page_id}Reviews for a page. Query: `?status=open\resolved, ?tag=bug\suggestion\...`
POST/api/reviews/{page_id}Create review
PATCH/api/review/{id}Update review (status, text, tag, metadata)
DELETE/api/review/{id}Delete review permanently
Replies
MethodEndpointDescription
GET/api/review/{id}/repliesGet all replies to a review (chronological)
POST/api/reviews/{page_id}Create reply (include parent_id in body)
POST body
FieldTypeDefaultDescription
textstring-Review comment (required)
authorstring"anonymous"Reviewer name
tagstring"general""general", "bug", "suggestion", or "question"
metadataobject-Annotation context (element, selector, styles, etc.)
parent_idinteger-Parent review ID for threaded replies
PATCH body
FieldTypeDescription
status"open" \"resolved"Resolving auto-sets resolved_at and resolved_by
textstringUpdated comment text
tagstringUpdated tag
resolved_bystringWho resolved it (default: "user" via API, "agent" via MCP)
metadataobjectUpdated annotation metadata

Database

Reviews are stored in SQLite inside your project at {PROJECT_ROOT}/.reviews/reviews.db. The database is auto-created on first run.

The .reviews/ directory includes:

FilePurpose
reviews.dbSQLite database (commit to git to share reviews with your team)
.gitkeepEnsures directory is tracked
.gitignoreIgnores WAL temp files (*.db-wal, *.db-shm)

Path resolution:

  1. REVIEW_DB_PATH env var (explicit override)
  2. PROJECT_ROOT/.reviews/reviews.db (default)
  3. ./reviews.db (fallback)
Schema
reviews (

id INTEGER PRIMARY KEY, page_id TEXT NOT NULL, author TEXT DEFAULT 'anonymous', text TEXT NOT NULL, status TEXT DEFAULT 'open', -- 'open' | 'resolved' created_at TEXT NOT NULL, -- ISO 8601 resolved_at TEXT, resolved_by TEXT, metadata TEXT, -- JSON: annotation context tag TEXT DEFAULT 'general', -- 'general' | 'bug'

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx