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

Design Constraint Validator

โดย CseperkePappรุ่น 2.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.CseperkePapp/design-constraint-validator

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Validate design tokens for accessibility, scales, and design-system constraint consistency.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "design-constraint-validator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "design-constraint-validator"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add design-constraint-validator -- npx -y design-constraint-validator

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "design-constraint-validator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "design-constraint-validator"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "design-constraint-validator": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "design-constraint-validator"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

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 CseperkePapp 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 ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2187 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 12% ของอีก 2187 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2187 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Design Constraint Validator ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.3.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Design Constraint Validator (DCV)

Mathematical constraint validator for design systems — ensuring consistency, accessibility, and logical coherence.

Design Constraint Validator (DCV) validates design constraints across token sets and styles:

  • ✅ Accessibility: WCAG text contrast, perceptual lightness floor/ceilings
  • ✅ Order & Monotonicity: increasing typography scales, spacing hierarchies
  • ✅ Thresholds & Policies: min/max ranges, cross-axis guards (size × weight × contrast)
  • ✅ Graph Intelligence: Hasse/poset graph export; "why" explanations with implicated edges

This is not a schema linter; it's a reasoning validator for values and relationships.


Installation

# Local (recommended)

npm i -D design-constraint-validator

One-off run, no install (the bin name dcv belongs to an unrelated package)

npx design-constraint-validator --help

After a local install, the shorter dcv bin is available (e.g. npx dcv --help).

Requirements: Node.js ≥ 18.x (ESM)


Quick Start

DCV validates your tokens against your constraints. From an empty directory:

# 1. Your design tokens (DTCG-style "$value")

cat > tokens.json <<'JSON' { "color": { "text": { "$value": "#888888" }, "bg": { "$value": "#999999" } } } JSON

2. Your constraints — auto-discovered as dcv.config.json in the cwd

cat > dcv.config.json <<'JSON' { "constraints": { "enableBuiltInWcagDefaults": false, "enableBuiltInThreshold": false, "wcag": [ { "foreground": "color.text", "background": "color.bg", "ratio": 4.5, "description": "Body text on background" } ] } } JSON

3. Validate (positional path or --tokens; exits non-zero on violations)

npx design-constraint-validator validate tokens.json --summary table

Explain one token (the tokenId is required)

npx design-constraint-validator why color.text --tokens tokens.json --format table

Export the dependency graph

npx design-constraint-validator graph --tokens tokens.json --format mermaid > graph.mmd

These one-offs use the full package name because the bare dcv bin name on npm

belongs to an unrelated package. After npm i -D design-constraint-validator,

use the shorter npx dcv ….

Example output (validate):

validate: 1 error(s), 0 warning(s)

ERROR wcag-contrast color.text|color.bg @ Body text on background — Contrast 1.24:1 < 4.5:1 scope rules warnings errors


global 1 0 1

Exit code is 1 when violations are found, 0 when clean (use --fail-on off to always exit 0). The built-in WCAG/threshold defaults target the bundled example token ids, so disable them (as above) when validating your own token names.


Programmatic API

import { validate } from 'design-constraint-validator';

// Synchronous. Point at files, or pass tokens / constraints inline. const result = validate({ tokensPath: './tokens.json', configPath: './dcv.config.json', // omit to auto-discover dcv.config.json in the cwd });

if (!result.ok) { for (const v of result.violations) { console.log([${v.ruleId}] ${v.message}); } process.exitCode = 1; }

See [API Reference](docs/API.md) for complete programmatic usage.


Use from AI agents (MCP)

DCV ships a second binary, dcv-mcp, that exposes the validator over MCP stdio for agent clients. Add it to a Claude Desktop or generic MCP client config like this:

{

"mcpServers": { "dcv": { "command": "npx", "args": ["-y", "--package", "design-constraint-validator", "dcv-mcp"] } } }

The server exposes six read-only, JSON-returning tools:

  • validate - validate inline tokens or a tokensPath against inline constraints or a config file.
  • why - explain provenance, aliases, dependencies, dependents, and alias chain for one token id.
  • graph - return token dependency nodes and edges.
  • list-constraints - enumerate the active constraints (WCAG pairs, thresholds, order/lightness scales, cross-axis) for the given input.
  • explain - turn a violation into plain-English text plus machine-readable facts.
  • suggest-fix - compute a verified satisfying value for a violation (WCAG color, threshold/monotonic boundary) without writing anything.

The three derivation tools (list-constraints, explain, suggest-fix) stay read-only — they return suggestions; applying them is up to you (dcv set / dcv patch). See [AI Guide](docs/AI-GUIDE.md) for the full agent loop.

Tool failures are returned as structured JSON: { "ok": false, "error": { "code": "...", "message": "..." } }.


Documentation

For Everyone
  • [Getting Started](docs/Getting-Started.md) - 5-minute tutorial
  • [Features & Complete Guide](docs/Features.md) - All features, examples, and FAQ
  • [Examples](docs/Examples.md) - Sample projects and use cases
For Users
  • [Constraints](docs/Constraints.md) - All 5 constraint types in detail
  • [CLI Reference](docs/CLI.md) - Complete command documentation
  • [Configuration](docs/Configuration.md) - Config file options
  • [Concepts](docs/Concepts.md) - Core terminology and defaults
For Developers
  • [API Reference](docs/API.md) - Programmatic usage
  • [Architecture](docs/Architecture.md) - Internal design
  • [Adapters](docs/Adapters.md) - Input/output formats
Additional Resources
  • [Prior Art / Method](docs/prior-art/) - Design rationale (Decision Themes, receipts)
  • [AI Guide](docs/AI-GUIDE.md) - Using DCV with ChatGPT/Claude/Copilot
  • [Contributing](CONTRIBUTING.md) - Contribution guidelines
  • [Security](SECURITY.md) - Supply chain security measures

Why Constraints, Not Conventions?

Conventional linters catch schema issues ("has a value, has a type"). DCV enforces relationships that matter to users and brand integrity:

  • Legible contrast under all themes and states
  • Proper hierarchical spacing/typography (monotonic scales)
  • Coherent cross-axis behavior (e.g., weight increases with size where needed)
  • Policy conformance (AA/AAA, internal thresholds)

This transforms tokens from "bags of numbers" into a formal design system.


Comparison: Schema Linters vs DCV

FeatureSchema LintersDCV
ValidatesJSON structure, typesMathematical relationships, accessibility
CatchesMissing fields, wrong typesContrast violations, hierarchy breaks
PurposeFormat complianceDesign system integrity
ExamplesDTCG schema validatorWCAG checks, monotonic scales

DCV is not affiliated with Anima's design-tokens-validator (schema-focused).


Input Formats

DCV accepts token JSON (flat or nested) and optional policy JSON. Adapters normalize common ecosystems:

  • Style Dictionary - See examples/style-dictionary/
  • Tokens Studio JSON - See examples/tokens-studio/
  • DTCG (Design Tokens Community Group) — reads the 2025.10 stable spec (structured sRGB colors, structured dimensions, {alias} references, $extensions passthrough; non-sRGB spaces warn rather than mis-calculate; composite types out of scope). See examples/dtcg/

Full adapter documentation: [Adapters](docs/Adapters.md)


DCV & DecisionThemes

DCV is the standalone validation engine — use it for any token system.

DecisionThemes (coming 2026) is a complete design system framework built on DCV:

  • 5-axis decision model (Tone, Emphasis, Size, Density, Shape)
  • VT/DT pipeline (Value Themes + Decision Themes → deterministic CSS configs)
  • Studio UI + Hub marketplace for sharing Decision Systems

DCV powers DecisionThemes' validation layer — but works perfectly standalone. Preview: www.decisionthemes.com


Method & Prior Art

The Design Constraint Validator engine is based on a theming and validation method published as defensive prior art.

To understand the underlying architecture (Decision Themes / Value Themes, deterministic compute, post-compute validation and receipts):

  • Decision Themes Method
  • DCV Validation & Receipts

These documents keep the method openly implementable and prevent patent lock-up.


Security & Supply Chain

SBOM (Software Bill of Materials)

DCV generates CycloneDX-compliant SBOMs for supply chain transparency:

  • CI Builds: SBOM artifacts on every CI run (90-day retention)
  • Version tags: SBOM artifacts for release tags
  • GitHub Releases: SBOM files (JSON + XML) attached when a GitHub Release is created
  • Manual: Run npx @cyclonedx/cyclonedx-npm in project root

Download:


Roadmap

  • Plugin API for custom constraints
  • VS Code diagnostics (inline explain)
  • Cross-axis packs (typography × weight × contrast)
  • Signed / attestable receipts — dcv validate --receipt already emits environment + input content hashes today; cryptographic signing is the roadmap part
  • UI graph explorer (node inspector, violations focus)

Philosophy

Constraints, not conventions.

Design systems need mathematical guarantees. This validator:

  1. Enforces relationships - Typography

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx