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

onsystem

โดย dgestevesรุ่น 0.12.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.dgesteves/onsystem

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Catches palette colors, native elements and APIs your design system lacks in agent-written React.

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": {
    "onsystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "onsystem"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add onsystem -- npx -y onsystem

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "onsystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "onsystem"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "onsystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "onsystem"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub dgesteves 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 2164 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 83% ของอีก 2164 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2164 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

onsystem 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 (0.12.1) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

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

onsystem

Keeps coding agents on your design system: catches palette colors, native elements and APIs your system lacks, at every edit and pull request, with the fix. Set it up once in your design-system package; every app in your monorepo gets it. Runs locally and works alongside @shadcn/lint.

Built for design-system and platform teams with a React design-system package; a shadcn/ui app is the zero-config demo. Formerly @dgesteves/design-system-mcp (what changed).

Using the GitHub Action? uses: dgesteves/onsystem@v0 checks the lines a pull request changed: see CI and baselines.

Also works with

Website and docs: onsystem.vercel.app, with a playground that checks your own code.

Feedback wanted: say where it breaks in the launch feedback thread, see what's next in the roadmap, or pick up a good first issue. If onsystem is useful to you, a star helps other people find it.

https://github.com/user-attachments/assets/900cc1fa-387c-4e76-a524-a818521dd1a0

On the website , an agent drafts a settings card, check_ui finds 11 problems with a fix each, and the agent applies them. Then a real Claude Code session with the plugin: Claude looks the components up before writing, and check_ui passes. Last, the benchmark.

The problem

Coding agents write UI from their training data, not from your design system. Ask for a settings card and you get bg-[#ef4444], p-[13px], a native , variant="danger" on a Button that only has destructive, and where the system exports CardHeader. On the demo draft above, tsc reports 3 of the 11 problems, and review catches the rest when someone has the time. Describing the design system to the agent helps; what holds is checking what it actually wrote, at the edit and at the pull request.

What it checks

onsystem reads your components, cva and tv variants, parts and tokens from source with the TypeScript compiler, and checks .tsx and .jsx against them. Every finding has a rule id, a location and the fix. Tokens come from your stylesheets, DTCG 2025.10 files or a DESIGN.md, and onsystem export writes them out as either.

RuleDefaultCatches
no-unknown-componenterrorComponents and parts that don't exist ( , typos)
no-unknown-properrorProps a component doesn't take (tone, isDisabled)
no-unknown-varianterrorValues outside a variant (variant="danger")
prefer-design-system-componenterrorNative elements the design system has a component for ( → )
no-hardcoded-colorerrorHex, rgb, hsl, oklch and Tailwind palette colors (bg-gray-100 → bg-muted)
icon-button-accessible-nameerrorIcon-only buttons without an accessible name
no-hardcoded-spacingwarnArbitrary padding, margin and gap (p-[13px] → p-3)
no-hardcoded-radiuswarnArbitrary radius (rounded-[7px] → rounded-sm)

How often it is wrong. The corpus job runs check on 12 public repositories pinned by commit (Documenso, Dub, Cal.com, midday, Flowise and others: 24 runs, 14,539 distinct findings), without their dependencies installed (the two MUI apps get MUI). A seeded random sample of 80 of those findings, stratified by rule, was labelled from the code alone: blind labels by an AI reviewer (Claude Opus 5.5), not by a person. 57 are right, 14 debatable and 9 false positives: 11.2% (95% Wilson interval 6.0-20.0%), about the same when weighted by each rule's share of all findings (11.0%). Most come from no-hardcoded-color (7 of 65 sampled). Counting values a project's own design system already uses as debatable, 6 of 80 are false positives (7.5%, 3.5-15.4%). The sample has each label with its reason, the labeller's notes and the script behind these numbers. Shipped code rarely invents components, props or variants, and without dependencies no-unknown-prop skips components whose props do not resolve: those three rules have 56 findings in the corpus, 55 of them in Flowise, an MUI app, and 3 in the sample, all right but too few for a rate of their own. The corpus's older labels, made by an AI reviewer who could see the finding and so not blind, fail the job when one of their true positives stops being reported or a fixed false positive comes back. Code installed from a shadcn registry, such as the chatbot's components/ai-elements, has no labels yet (Code from shadcn registries). The rules reference shows each rule on an example and how to suppress a finding.

Quickstart

Run it from the app's folder or from the monorepo root, with Node.js 20.19 or later:

npx -y onsystem inspect   # what it found; --explain says why

npx -y onsystem check . # the same check the agent and CI run npx -y onsystem init # write the config, and offer a baseline

At a monorepo root, inspect lists every app and design-system package, and check checks each file by its own project's design system. In a design-system package, init sets it up for every app that depends on it, with no config in the apps: as a workspace package, or installed from npm. Installed apps read the components from the sources the package publishes, or from its type declarations (.d.ts) when it publishes only compiled dist/, and get every rule either way (init checks its files list). From a package that publishes compiled code and no type declarations, they get the token rules but no component, prop, variant or native-element checks.

In a new create-next-app, the template page's hardcoded colors already make the first check . fail; init offers to record them as a baseline, so only new findings fail. Folders installed from a shadcn registry, such as components/ai-elements, are someone else's code: Code from shadcn registries says how to check them or leave them out.

Claude Code. The plugin brings the hook, the MCP server and a skill:

/plugin marketplace add dgesteves/onsystem

/plugin install onsystem@dgesteves

After each Write or Edit of a .tsx or .jsx file, the hook runs onsystem check on it. Errors go back to Claude as a blocking error with the fix, so Claude corrects the file before it moves on; warnings go as a note. It stays

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx