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

memi

โดย memi-designรุ่น 2.7.9i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.memi-design/memi

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Memi is the design layer for agentic AI.

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": {
    "memi": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@memi-design/cli",
        "mcp",
        "start",
        "--no-figma"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add memi -- npx -y @memi-design/cli mcp start --no-figma

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "memi": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@memi-design/cli",
        "mcp",
        "start",
        "--no-figma"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "memi": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@memi-design/cli",
        "mcp",
        "start",
        "--no-figma"
      ]
    }
  }
}

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 memi-design 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 2184 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 22% ของอีก 2184 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2184 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

memi 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 (2.7.9) เข้า registry 3 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

Memi

The design layer for agentic AI.

Give your coding agent an interface brief before it edits. Memi maps the UI already in your repository, surfaces file-anchored accessibility and design-system risks, and gives you a deterministic check to rerun before merge. Start with the CLI, then add the same gate to every pull request.

Memi Studio is available today; Memi Canvas is currently in development. No account, API key, Figma file, global install, or daemon is required for the first audit.

Start with your next interface · Get Memi Studio · Read the research

Quickstart: find your first interface issue

Run one non-destructive audit in any frontend repository. It needs no account, API key, Figma file, global install, or daemon.

npx -y @memi-design/cli@latest diagnose . --json --no-write --fail-on none

The result carries normalized finding IDs, confidence, provenance, and file:line evidence so an agent can act on a specific finding instead of guessing.

Give the same context to your coding agent:

npx skills add memi-design/memi --skill audit-frontend-design

Then ask:

Audit this frontend before editing it. Prioritize the five changes that will matter most to users, reuse the existing system, and verify the result after the patch.

If Memi catches a real interface issue in your project, share the finding. Real reports are the most useful signal for what to improve next.

Cost and offline operation

Local source diagnosis uses deterministic rules: no model call, API key, or model fee. It checks the repository you provide and returns findings your agent can verify. Installation, CPU time, CI runners, and any agent you choose still have costs. The published research has not established an end-to-end dollar or token savings advantage.

Start with one diagnosis, address the highest-confidence finding, and rerun the same check. Use --agent-context for a bounded file index instead of sending a whole repository to a model. Its routing is heuristic; a smaller context is not proof of a cheaper successful task. --files scopes reported findings without launching Git; it still scans the tree for aggregate statistics.

Published beta: Install the exact 2.8.0-beta.2 package for the 2.8 frontend workflow. Stable remains 2.7.9; the beta is not a stable release. See current release state and known limitations.

The beta2 npm release record identifies its published source and immutable artifact evidence. The beta1 npm release record preserves the earlier release's history; it does not validate beta2. The 2.8 locked default and explicit capability contract do not apply retroactively to 2.7.9.

npx -y @memi-design/cli@2.8.0-beta.2 --version

npx -y @memi-design/cli@2.8.0-beta.2 agent brief . --frontend --intent "Improve this interface" --json

The beta keeps managed security review, SwiftUI parity, and full DesignWorkbench certification explicitly pending. It is not stable or employer-approved. Publication provenance and platform receipts belong to the exact released artifact.

The beta prevents local diagnosis from writing project files by default, keeps paid integrations optional, and requires explicit grants for networking, subprocesses, and source report persistence. An npm install needs registry access; offline first-run claims require the separately verified bundle. See the acceptance ledger, known limitations, and release truth.

The 2.8 frontend workflow: the beta provides a repository-aware frontend brief, four useful locked MCP tools, validated Figma/Paper evidence inputs, and explicit component-reuse conflicts. See the frontend workflow for runnable beta commands and the release plan for remaining gates. Managed independent security scanning and the reviewed-candidate-audit and swiftui-rendered-rerun receipts remain pending for stable. Paper pixel parity is unassessed. Of 158 inventoried CLI paths, 105 remain deferred; broad grants do not enable them. No complete-task dollar or token savings claim is established.

What 2.8 changes for frontend agents
In 2.7.9In the 2.8 beta
Diagnosis, agent briefs, token tools, Figma bridge, and skills already existed.agent brief --frontend joins actual exports, props, CSS/DTCG tokens, and CSF stories in a 2–16 KiB JSON response.
Harness configuration exposed a broad tool catalog.Locked stdio starts without sockets or project writes; four read tools are available without grants.
A design mapping could become stale or a generator warning could be ignored.Explicit mappings are checked against current exports, required props, token references, and optional source hashes. Registry specs marked as mapped block duplicate generation; a host envelope supplies reuse guidance.
Paper had no dedicated integration.Codex can supply selected Paper or Figma context through the same validated envelope; no extra model session or bundled connector is required.
Static diagnosis could present unassessed categories as passing.Quality scores cover assessed categories only; coverage and scan omissions are separate. Browser verification remains unassessed until actually run.

The practical benefit is more useful local evidence and clearer failure signals: a brief identifies an existing component before an agent duplicates it, diagnosis distinguishes unchecked categories from assessed findings, and diagnose --receipt-only provides a separate metadata-only result without persisting a source report. Regression tests also exposed and corrected candidate defects in bounded file reads, malformed event handling, and failure exit codes. Those corrections improve specific behavior; they do not establish universal design quality, security certification, or lower task cost.

Earlier packed results at source 2a6d0e44 are historical evidence for those exact bytes. Later defensive runtime fixes supersede that artifact as a release candidate; each corrected source checkpoint is verified through a separate local package and digest. See the verification record for the source, artifact, and scope of each result. Local candidate receipts remain evidence for their original bytes; they do not replace the published npm record.

The repository remains authoritative for code. Memi supplies evidence; Codex edits and runs the project's actual checks. Existing custom CSS and component systems do not need a shadcn migration. This beta deliberately defers many legacy command paths; it is not yet a drop-in upgrade for every 2.7 workflow.

Put the check on every pull request

Copy examples/github-actions/memi-design.yml into your repository as .github/workflows/memi-design.yml. The starter is pinned to the reviewed public Action commit and gives reviewers:

  • a PR check that fails only on newly introduced interface debt;
  • a memi-design-health artifact with the human-readable report; and
  • SARIF annotations when the repository grants security-events: write.

The workflow does not need an API key or a Memi secret. Fork pull requests still receive the check and report; SARIF upload is skipped automatically when GitHub does not grant that permission.

If you prefer to configure it by hand, the complete GitHub Action guide documents every input, output, permission, and evidence file.

One product layer, three surfaces

SurfaceWhat it isStatus
Memi CLIInterface intelligence and deterministic checks for local repositories, agents, and CI.Available today
Memi StudioA macOS workbench for bringing project context, agent workflows, and verification together.Available today
Memi CanvasA visual workspace for design-system context and controlled agent proposals.currently in development

See the product

Memi StudioMemi Canvas — in development
Bring an agent prompt, project memory, and a verification surface into one workbench.Preview design-system context, inspect a proposal, and keep a human in the loop. This preview shows an active development build, not a released product guarantee.

What Memi adds to an agent workflow

Before the editDuring the editBefore merge
Discover components, tokens, routes, states, and accessibility gaps.Give the agent a scoped brief that names the system it must preserve.Rerun deterministic checks and surface new interface debt in CI.
NeedStart with
Find UI risks and product-system contextaudit-frontend-design
Plan a change around existing components and tokensremember-design-system
Keep new interface debt out of pull requestsenforce-design-ci
Build and verify native Apple interfacesbuild-swiftui-interface

Compatible with the shadcn registry and v0 design systems.

Evidence at a glance

The V15 confirmatory audit is a public technical disclosure, not a leaderboard. It separates receipt admission, rendered design quality, functional acceptance, and resource observations.

Measured recordExact reading
36 / 36 frozen receipts admittedEvery preregistered agent cell had an auditable receipt. This is receipt admission, not universal performance.

| 10 complete model-graded matched pairs | Rendered design-quality comparisons that survived the

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx