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

Chalkcast

โดย FredMichelรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.FredMichel/chalkcast

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Author, render and visually verify Manim math animations from natural language

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

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": {
    "chalkcast": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chalkcast"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add chalkcast -- uvx chalkcast

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "chalkcast": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chalkcast"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "chalkcast": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chalkcast"
      ]
    }
  }
}

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 FredMichel 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 74% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Chalkcast 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 (0.1.0) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

EmbeddedCI BenchPod

โดย embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Chalkcast

Describe a concept. Get a *verified* animated explainer.

Chalkcast is an MCP server that lets an agent author, render, and visually verify Manim animations — so the output is a video that's actually correct on screen, not a plausible script that renders wrong.

One continuous animation, authored, verified and rendered entirely through the MCP server (passed on the first render): a Fourier series grows harmonic by harmonic into a square wave, and the Gibbs overshoot (the true one, ≈ 1.179) stays at the edges. Reproduce it with python examples/showcase.py .


Who it's for

  • Educators & students — turn "explain the Fourier series" into a clean animated explainer, without learning Manim or writing LaTeX by hand.
  • STEM content creators — produce 3Blue1Brown-style animations in minutes instead of hours of coding and debugging renders.
  • Agents & tooling — a typed, verifiable MCP surface an AI can drive end to end, with a verdict it can act on instead of a video it can't inspect.

Why another Manim MCP?

Existing Manim MCP servers give the agent one tool: *run this code, return the video.* The agent writes Manim blind and hopes — but Manim is unforgiving (a LaTeX typo, an off-screen label, two terms overlapping, a transition firing before its target exists). The video "renders" and is still wrong, and the agent has no way to know.

Chalkcast gives the agent eyes and a correction loop:

author scene ──► render ──► inspect (verification lanes) ──► verdict

▲ │ └──────────────── fix obligations ◄──── needs_fix ─────────┘

Every render returns evidence (the artifact + sampled frames) and a structured verdict. Problems become obligations that block export until resolved. See docs/SPEC.md for the full design.

Install

One command (Claude Code; needs uv):

claude mcp add chalkcast -- uvx --python 3.12 --from "chalkcast[render]" chalkcast serve

--python 3.12 matters: Chalkcast needs Python ≥ 3.11, and uv downloads one if the system Python is older (macOS ships 3.9). Then just ask in natural language.

Or with pip, into any Python ≥ 3.11 environment:

pip install "chalkcast[render]"

claude mcp add chalkcast -- chalkcast serve

[render] brings Manim and a bundled ffmpeg. Equations also need a LaTeX distribution. chalkcast doctor checks everything and prints the exact fix command for your OS:

chalkcast doctor               # Manim / LaTeX / dvisvgm / physics.sty / ffmpeg

chalkcast demo # builds + verifies + renders the demo scene

macOS: pycairo (pulled in by Manim) has no macOS wheel and builds from

source, so it needs brew install cairo pkg-config first. On a machine where

Manim's native deps were built by hand, see scripts/dev-env.sh and

scripts/serve.sh.

What the agent gets

GroupTools
Sessionopen_project · inspect_project · close_project
Authoringadd_scene · add_equation · add_plot · add_area · add_riemann · add_text · add_shape · add_parameter · add_step
Editingupdate_object · remove_object (cascade) · remove_step
Verificationinspect_render (measured, no video) · fix_scene (auto-repair)
Renderingrender_scene · render_frame
Exportexport_gif (blocked while error obligations remain)
Discoveryinspect_environment
  • Continuous animation: add_parameter("t"), use t in plot expressions or shape anchors (at_x="t"), then add_step("tween", param="t", value=6.28). Curves, areas and anchored dots follow it frame by frame. with_previous=True plays a step at the same time as the one before.
  • Fail fast, nothing implicit: expressions are validated when authored (an AST whitelist: x, math functions, np. , declared parameters). Colors, ranges, step targets, timeline order, and arguments that don't apply to a shape or step are rejected with a message saying what to do. Edits are all-or-nothing. Side effects (cascade removals, regrouped steps, redeclared parameters, default ranges) are reported in the result. export_gif refuses a render that predates the latest edit. Thirty-two independent audits (22, then 17, 14, 8, 4, 9, 4, 7, 5, 5, 7, 8, 5, 8, 7, 7, 10, 4, 5, 5, 8, 7, 7, 5, 7, 9, 7, 4, 10, 9, 7 and 6 findings, the last with no high-severity one; in the last thirteen, 9, 10, 8, 10, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 8, 9 and 10 of 10 fresh explainers reached a correct GIF within two renders, and in the last one every verdict matched its frames; the last twenty-three built realistic explainers end to end and compared verdicts with frames, one of them over the real MCP stdio protocol) are pinned one test per finding in tests/test_ergonomics.py.
  • Faithful plots: dense sampling, curves split at jumps and poles (no invented risers or overshoot), clipping to the axes. A *fidelity* lane measures the drawn curve against the true function. Areas and Riemann sums are refused when they could not show the integral (function undefined or off the axes, y = 0 not visible).
How verification works

inspect_render builds the real Manim objects without encoding video (1–3 s) and measures them: exact bounding boxes, curve and axis ink, the drawn-vs-true error of every graph, and a strict LaTeX compile (Manim's batch mode silently "recovers" from LaTeX errors). Lanes: framing · collision · legibility · timing · compile · fidelity · range. fix_scene repairs the mechanical problems (moves, rescales, resampling) and leaves the rest as obligations for the agent.

Measured on labelled scenes (chalkcast bench, chalkcast bench --holdout N). Each held-out set was written and labelled (and checked frame by frame) by an author who never read the verifier. The first run of each set is the honest out-of-sample figure:

SetCasesFirst run: detection / false positivesBugs that run exposed
Held-out 139 (24 defective)95.8 % / 7.7 %over-strict safe margin; aliasing taken for a jump
Held-out 247 (31 defective)90.3 % / 12.8 %estimated noise after a compile error; straight arrows and box sides sampled only at their ends; equation size judged by box height
Held-out 344 (26 defective)96.2 % / 0 %an arrow's shaft was never sampled (only its tip)
Held-out 446 (25 defective)96.0 % / 0 %a label written *during* a zoom-in was excused as an intentional crop

After each set's bugs were fixed, every set (and the 40-case development set) scores 100 % / 0 %. From then on they are regression tests (tests/test_measured.py), not independent measures. Held-out 3 was written after the fixes for sets 1 and 2, and held-out 4 (continuous tweens, simultaneous beats, transforms, camera moves) after eleven ergonomics audits; each was run once, untouched. Held-out 4 is the current out-of-sample estimate.

Example (what the agent does)

open_project(theme="chalkboard")

add_scene(title="Area under a parabola") add_text("Area under y = x^2", y=3) add_plot(functions=[{"expr":"x**2","color":"YELLOW"}], x_range=[0,2,1], y=-0.8) add_equation(r"\int_0^1 x^2 \, dx = \tfrac{1}{3}", y=2) add_step("write", targets=["text_1"]) add_step("write", targets=["plot_1"]) add_step("write", targets=["equation_1"]) add_step("highlight", targets=["equation_1"]) inspect_render() # -> measured verdict in ~2 s, no video fix_scene() # -> repairs framing / collision / fidelity if needed render_scene() # -> video + frames + verdict + obligations export_gif() # -> shareable GIF (blocked if error obligations remain)

Status

Alpha. Scientific correctness is tested numerically (tests/test_science.py): shaded areas equal their integrals, Riemann rectangles their sum, drawn curves their function (including sin 30x), and the Gibbs peak its theoretical value. On PyPI and the MCP Registry (io.github.FredMichel/chalkcast). Vision-based intent verification is next (see docs/SPEC.md).

License

MIT.

ถาม PopNx