Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Browse and install 75+ free animated, shadcn-compatible React components from AI Canvas.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"aicanvas": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub aicanvas-me ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.5) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Aiterm MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Persistent terminals and one launcher for Claude, Codex, Grok, Cursor, and Antigravity harnesses.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
@aicanvas/mcpModel Context Protocol server for AI Canvas. Lets your AI editor (Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Codex) discover and install AI Canvas components without leaving the chat.
You: "find me an animated card stack"
AI: [calls search_components → ranks matches → picks polaroid-stack] [calls get_install_command → returns: npx shadcn add @aicanvas/polaroid-stack] [runs the command — file lands in your project] You: "make the rotation more dramatic" AI: [edits the file directly]
Thirteen tools, derived from the live aicanvas.me registry. Adding a component to the website auto-updates the MCP within minutes. The registry holds 80+ standalone components, plus the Andromeda design system with its own components and templates.
| Tool | Purpose |
|---|---|
list_categories | Show every category with component counts. Orient before drilling in. |
list_components | Browse standalone components, optionally filtered by category. Paginated. |
search_components | Fuzzy keyword search across standalone AND design-system components (slugs, names, descriptions, categories, tags). Ranked results. |
get_component | Full metadata plus complete .tsx source code for one component. Resolves both standalone slugs and design-system component slugs (e.g. andromeda-heat-grid). |
get_install_command | Get the npx shadcn add @aicanvas/ command for any standalone or design-system component. |
list_systems | List the design systems available (e.g. Andromeda), with component and template counts. |
get_system | Every file for a whole design system, plus its shared tokens, its component install commands, and the dependency chain. |
list_templates | List the ready-made templates (complete example screens), optionally filtered by design system. |
get_template | Every file for a single template (a ready-made composition), with the registry dependencies it pulls in. |
get_component_props | The documented props of one component: name, type, required, default, description. Free, no account, far smaller than the source. |
validate_usage | Check a file's JSX against the documented props of the AI Canvas components it imports: unknown props, missing required props, values outside a prop's options, each with a line number. |
compose_page | Turn a one-line brief into a build plan: closest template, one component per part with alternatives, install order (tokens first), and the parts nothing covers. Plans only, generates no code. |
get_audit_checklist | The checklist to run on a finished page or component: install completeness, props, both themes, 320px layout, motion cleanup, keyboard and contrast, composition. |
All tools are read-only. Nothing is mutated on AI Canvas's side.
The workflow the last four tools are built for: compose_page to plan, get_component_props to read each API before writing JSX, validate_usage on the finished file, get_audit_checklist before calling it done.
Standalone components and design-system components are kept in separate buckets. list_components and list_categories cover the 80+ standalones only, so the catalog stays clean. Design-system components are reached through list_systems / get_system, and are also resolvable by slug through get_component, get_install_command, and search_components.
Edit claude_desktop_config.json:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Restart Claude Desktop. The aicanvas tools should appear in the tools list.
Project-level (.cursor/mcp.json in your repo) or global (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Project-level .mcp.json (committed alongside your code):
{
"mcpServers": { "aicanvas": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"] } } }
Or via the CLI:
claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcp
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.aicanvas]
command = "npx" args = ["-y", "@aicanvas/mcp"]
Inside any of the AI editors above, ask:
"What categories of components does AI Canvas have?"
You should see all 11 categories with counts. If you don't, check the host's MCP logs. Typically a "Failed to spawn process" or network error means npx couldn't fetch the package, or the host wasn't restarted after editing the config.
To inspect the server outside an editor:
npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx -y @aicanvas/mcp
This opens a browser UI where you can call each tool by hand.
| Env var | Default | What it does |
|---|---|---|
AICANVAS_REGISTRY_BASE | https://aicanvas.me/r | Registry root URL. Override only for local development against a self-hosted mirror. |
AICANVAS_TOKEN | _(none)_ | Optional per-account token. The website bakes it into the MCP config it gives you. It identifies your AI Canvas account so source pulls are authorized and any premium content you own unlocks. Sent as a Bearer token on every registry request. Without it you are anonymous: metadata browsing still works, but pulling a component's source returns a short "create a free account" notice instead of the code. |
Browsing metadata (list_categories, list_components, search_components, list_systems, list_templates, get_install_command) is free and needs no account. Pulling actual source (get_component, get_system, get_template) runs against a free AI Canvas account: set AICANVAS_TOKEN from your account and the website gives you the ready-made config. Without a token, a free-component source pull returns a short "create a free account" notice instead of the code, and premium content (full design systems and templates) returns HTTP 402 with an upgrade link at aicanvas.me/pricing. Update anytime with npx @aicanvas/mcp@latest.
The MCP fetches https://aicanvas.me/r/aicanvas-mcp.json on first use and caches it for 5 minutes. New components on AI Canvas appear in the MCP automatically, no package update required.
The full source code for each component is fetched on demand from /r/ .json (the same shadcn registry items the CLI installs).
The prop tables come from https://aicanvas.me/r/aicanvas-props.json, parsed at build time from each component's own JSDoc, so they cannot drift from the source. Same 5-minute cache.
git clone https://github.com/aicanvas-me/aicanvas.git
cd aicanvas/mcp npm install npm run build
npm run inspect
AICANVAS_REGISTRY_BASE=http://localhost:3000/r node dist/index.js
Edit src/index.ts, run npm run build, restart your AI editor.
MIT, same as the AI Canvas project.