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

Visuals MCP

โดย harrybinรุ่น 1.6.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.harrybin/visuals-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for interactive visualizations: tables, images, trees, lists, master-detail

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "visuals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@harrybin/visuals-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add visuals -- npx -y @harrybin/visuals-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "visuals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@harrybin/visuals-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "visuals": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@harrybin/visuals-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 harrybin 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 32464 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 6% ของอีก 32464 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32464 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Visuals MCP 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 (1.6.0) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

yontu

โดย senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

MCP Visuals Server

An MCP (Model Context Protocol) server that provides interactive visualizations for AI agents. Display data in rich, interactive formats including tables with TanStack Table, charts with Recharts, image previews with metadata, master-detail views for browsing collections, tree views for hierarchical data, and customizable lists with drag-and-drop reordering.

Quick Install

°°°

Features

Table Visualization
  • Interactive Table Display: Full-featured data table with TanStack Table v8
  • Sorting: Click column headers to sort ascending/descending
  • Filtering: Per-column text filters with apply button
  • Pagination: Customizable page sizes (5, 10, 20, 50, 100 rows)
  • Column Visibility: Toggle which columns are displayed
  • Row Selection: Select individual rows or all rows
  • Export: Copy as CSV/TSV or export to PDF
  • Agent Integration: Table state (selections, filters, sorting) automatically sent back to the LLM via updateModelContext
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
  • Responsive: Works on different screen sizes
  • Generic Data Support: Accepts any column structure and data types
Chart Visualization
  • Interactive Charts: Render line, bar, area, pie, scatter, and composed charts
  • Multiple Charts Per View: Show several charts together in vertical, horizontal, or grid layouts
  • Flexible Series Configuration: Configure named series, custom colors, stacked bars/areas, and mixed composed charts
  • Rich Chart Features: Optional legends, tooltips, grid lines, and dual Y-axes
  • Export Options: Copy chart payloads as JSON or CSV directly from the UI
  • Agent Awareness: Active chart selection and hover state can be reported back to the host app
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
  • Responsive: Adapts to narrow panels and wider layouts
Image Preview
  • Rich Image Cards: Display images with title, caption, and metadata
  • Metadata Display: Show filename, dimensions, and file size
  • Flexible Sources: Support URLs and data URIs
  • Local File Support: Automatically converts local file paths to data URIs
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
Master-Detail View
  • Flexible Layout: Display a list of items with detailed content panel
  • Multiple Content Types: Detail panel supports tables, images, or custom text/HTML
  • Reusable Components: Leverages existing table and image visualizations
  • Configurable Layout: Choose horizontal (side-by-side) or vertical (stacked) orientation
  • State Management: Selection state automatically sent back to LLM
  • Rich Master List: Display items with icons, labels, and descriptions
  • Theme Integration: Consistent theming across all components
Tree View
  • Hierarchical Data Display: Interactive tree structure for nested data
  • Expand/Collapse: Click to expand or collapse nodes
  • Node Selection: Select individual nodes to highlight them
  • Metadata Support: Display optional metadata for each node
  • Icons: Add custom icons/emojis to nodes
  • Bulk Operations: Expand all or collapse all nodes at once
  • Export Options: Copy tree to clipboard, export as HTML, or save as image (PNG)
  • Agent Integration: Tree state (expanded nodes, selection) sent back to the LLM
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts
  • Use Cases: File systems, org charts, nested categories, JSON/XML structures
List Visualization
  • Interactive Lists: Display any type of list with rich formatting
  • Drag-and-Drop Reordering: Easily reorder items by dragging
  • Checkboxes: Optional checkboxes for task lists and selections
  • Image Thumbnails: Show images alongside list items
  • Compact Mode: Toggle between comfortable and compact layouts
  • Export Options: Copy as plain text, CSV, or JSON
  • Individual Item Copy: Quick copy button for each item
  • Subtext Support: Secondary text/description for each item
  • Metadata: Attach custom metadata to items
  • Theme Integration: Respects VS Code theme colors and fonts

Screenshots

*Interactive table with sorting, filtering, pagination, and row selection*

*Interactive chart dashboard with multiple chart types and grid layout*

*Master-detail view for browsing collections with tables, images, or custom content*

*Interactive list with drag-and-drop reordering, checkboxes, and image thumbnails*

*Interactive tree view with expand/collapse, node selection, and export options*

Installation

VSCode Extension (Easiest)

Install directly from the VS Code Marketplace:

  1. Open VS Code
  2. Go to Extensions (Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X)
  3. Search for "Visuals MCP"
  4. Click Install

The extension will automatically register the MCP server with VS Code and GitHub Copilot Chat.

npmjs (Recommended for other MCP Clients)

In VSCode github Copilot Chat

  • click on the tools icon (Configure tools...)
  • click on "Add MCP Server"
  • click on "Install from npm"
  • enter @harrybin/visuals-mcp
  • press enter / click "Install"

Using command line:

npm install -g @harrybin/visuals-mcp

visuals-mcp

GitHub Packages
  1. Authenticate npm with GitHub Packages:
npm config set @harrybin:registry https://npm.pkg.github.com

npm config set //npm.pkg.github.com/:_authToken=YOUR_GITHUB_TOKEN

  1. Install and run:
npm install -g @harrybin/visuals-mcp

visuals-mcp

Local Development
# Install dependencies

npm install

Build all UI bundles and the server

npm run build

Optional: rebuild only the chart UI bundle

npm run build:charts

Run the server

npm run serve

Chart Tool

Use display_chart to render one or more interactive charts in the MCP client.

Supported chart types:

  • line
  • bar
  • area
  • pie
  • scatter
  • composed
Repository Metrics Dashboard Example

Generate fresh metrics first:

npm run metrics:repo:write

This writes a snapshot to doc/repo-metrics.json.

Then render a dashboard that uses all chart types (line, bar, area, pie, scatter, composed):

For release-quality docs, always regenerate doc/repo-metrics.json right before updating README examples.

1. Configure MCP Server

For VS Code: This workspace includes MCP configuration in .vscode/settings.json.

To add globally, update your VS Code settings:

{

"github.copilot.chat.mcpServers": { "visuals-mcp": { "type": "stdio", "command": "node", "args": [ "dist/server.js" ] } } }

For Claude Desktop: See claude_desktop_config.json for example configuration.

License

MIT

Contributing

Contributions welcome! Please open an issue or PR.

Resources

ถาม PopNx