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

MCP Icon Visual

โดย n0isyรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.n0isy/mcp-icon-visual

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Search, retrieve, compare, and render SVG icons visually for AI agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

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": {
    "icon-visual": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@br-ai-n/mcp-icon-visual"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add icon-visual -- npx -y @br-ai-n/mcp-icon-visual

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "icon-visual": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@br-ai-n/mcp-icon-visual"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "icon-visual": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@br-ai-n/mcp-icon-visual"
      ]
    }
  }
}

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 n0isy 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7264 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 7264 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7264 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Icon Visual 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 (0.1.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mcp-icon-visual

MCP server that gives AI agents the ability to search, retrieve, compare, and render SVG icons. Built with Rust and the rmcp SDK.

Combines local filesystem access with a remote rendering API to resolve SVGs from any source — inline strings, URLs, local files, or Iconify IDs — and render them onto visual comparison grids.

The key insight: every tool returns images. A vision-capable LLM doesn't just get metadata — it *sees* the icons. This turns icon selection from guesswork into a visual conversation.

search_icons("machine learning") — 4x4 grid, cells 0–15, returned as PNG

Agent Pipelines

These tools are designed to be composed by AI agents with vision. Below are three proven patterns.

1. Visual Search & Selection

An agent searches for icons and visually picks the best match — no blind URL selection.

                          ┌─────────────────────────────┐

│ Agent + Vision │ └──────────────┬──────────────┘ │ ┌────────────────┼────────────────┐ v v v search_icons search_icons search_icons "cloud" "upload" "storage" │ │ │ v v v ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ 4x4 grid │ │ (sees) │ │ (sees) │ │ (sees) │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ └───────────────┼───────────────┘ v "cells 3, 7, 12 match the project style" │ v render_grid [3 winners] │ v ┌──────────────────┐ │ final comparison │ │ grid (sees) │──> pick best └──────────────────┘

The agent runs multiple searches, looks at each grid, picks candidates by cell number, then renders a final side-by-side comparison to make the choice. Works especially well when the agent has context about the project's visual style.

2. Iterative Icon Editing

An agent modifies SVG code and uses render_grid as a visual diff to track progress across iterations.

         get_svg "mdi/cloud"

│ v ┌───────────┐ │ raw SVG │ │ markup │ └─────┬─────┘ │ ┌────────┴─────────────────────────────────────┐ │ Edit Loop │ │ │ │ Agent modifies SVG code │ │ │ │ │ v │ │ render_grid [original, v1, v2, v3] │ │ │ │ │ v │ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │ │ cell 0: original │ │ │ │ cell 1: thicker strokes │ │ │ │ cell 2: rounded corners │ │ │ │ cell 3: filled variant │ │ │ └──────────────┬───────────────┘ │ │ │ │ │ agent sees all versions │ │ decides next edit │ │ │ │ │ └──── loop ──────────────────┘ │ v save final SVG to disk

Each iteration, the agent passes all versions (original + edits) as inline SVGs to render_grid. It sees them side-by-side in one image and decides whether to keep iterating or stop. The original always stays in cell 0 as a reference.

3. Style Matching & Consistency

An agent ensures new icons match the visual style of existing project icons.

  Project icons on disk             Candidate sources

───────────────────── ───────────────── /app/icons/nav-home.svg search_icons "settings" /app/icons/nav-search.svg │ /app/icons/nav-profile.svg v │ picks cells 2, 5, 9 │ │ └──────────┬───────────────────┘ v render_grid [ /app/icons/nav-home.svg, ← cell 0: existing /app/icons/nav-search.svg, ← cell 1: existing /app/icons/nav-profile.svg, ← cell 2: existing candidate_url_1, ← cell 3: candidate candidate_url_2, ← cell 4: candidate candidate_url_3, ← cell 5: candidate " ...custom edit... " ← cell 6: agent's edit ] │ v ┌────────────────────────────────┐ │ grid image: │ │ existing icons vs candidates │ │ (agent sees style match/clash) │ └────────────────┬───────────────┘ │ agent judges: "cell 4 matches stroke weight and corner radius of cells 0-2, cell 3 is too thin, cell 5 wrong fill style" │ v get_svg cell_4_url │ v save to /app/icons/nav-settings.svg

By mixing local file paths and remote sources in a single grid, the agent can visually compare existing project icons against candidates in one shot. The grid becomes a style audit tool.

Combining Pipelines

These patterns compose naturally. A real-world workflow might:

  1. Search across multiple keywords (pipeline 1)
  2. Compare top candidates against existing project icons (pipeline 3)
  3. Edit the closest match to fix style inconsistencies (pipeline 2)
  4. Verify the final icon one more time against the full icon set (pipeline 3)

All driven by a single agent with vision, using three tools.

Tools

search_icons

Semantic icon search. Returns a 4x4 PNG grid (512x512, cells 0-15) and a mapping of cell numbers to SVG URLs.

ParameterTypeDefaultDescription
keywordstring*required*Semantic search query (e.g. "cloud computing", "arrows")
backgroundstring"#FFFFFF"Grid background color, CSS hex
colorstring \nullnullRecolor all icons to this CSS hex color
get_svg

Retrieve raw SVG markup from any source. Returns the complete SVG string for inspection or modification.

ParameterTypeDescription
sourcestringURL, Iconify ID (mdi/cloud), absolute file path, or inline
render_grid

Render 1-16 SVGs onto a 4x4 comparison grid (512x512, cells 0-15). Useful for comparing icon variants side-by-side or previewing local icons alongside search results.

ParameterTypeDefaultDescription
sourcesstring[]*required*1-16 SVG sources (URLs, Iconify IDs, file paths, or inline SVGs)
backgroundstring"#FFFFFF"Grid background color, CSS hex

Source Resolution

All tools share a unified resolution pipeline that classifies sources automatically:

Source typeExampleResolution
Inline SVG ... Returned as-is
URLhttps://mdn.alipayobjects.com/.../originalResolved via API
File path/home/user/icons/logo.svgRead from local disk
Iconify IDmdi/cloud, lucide/homeResolved via API

File paths are detected by prefix (/, ./, ~/) or .svg extension. Everything else without http:///https:// is treated as an Iconify ID.

Grid Format

All grid outputs are 512x512 PNG images with a 4x4 layout (128x128 cells), numbered 0-15 left-to-right, top-to-bottom:

┌────┬────┬────┬────┐

│ 0 │ 1 │ 2 │ 3 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 8 │ 9 │ 10 │ 11 │ ├────┼────┼────┼────┤ │ 12 │ 13 │ 14 │ 15 │ └────┴────┴────┴────┘

Cell numbers appear at the bottom-left of each cell. Unused cells show the number only.

Installation

npx (recommended)

No build needed. Works on Linux (x64/arm64), macOS (Intel/Apple Silicon), and Windows (x64).

{

"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }

From source

Requires Rust (edition 2024):

cargo build --release --target x86_64-unknown-linux-musl

The release profile produces a fully static binary (musl libc, rustls-tls, LTO, stripped).

Usage

# Default upstream API

./mcp-icon-visual

Custom API endpoint

./mcp-icon-visual --api-base http://localhost:3000

The server communicates over stdio using the MCP protocol.

MCP Client Configuration

Claude Desktop / Cursor
{

"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "npx", "args": ["-y", "@br-ai-n/mcp-icon-visual"] } } }

Custom API endpoint
{

"mcpServers": { "icon-visual": { "command": "/path/to/mcp-icon-visual", "args": ["--api-base", "http://localhost:3000"] } } }

Project Structure

src/

├── main.rs # Entrypoint, CLI args, stdio transport ├── server.rs # IconServer + MCP tool routing + response builders ├── api_client.rs # HTTP client for upstream rendering API ├── resolve.rs # Source classification and SVG resolution ├── error.rs # Error types └── tools/ ├── mod.rs ├── search_icons.rs # SearchIconsParams ├── get_svg.rs # GetSvgParams └── render_grid.rs # RenderGridParams

Testing

# Unit tests (source classification)

cargo test

Integration tests (requires network access to icons.buan.me)

cargo test -- --ignored

Dependencies

CratePurpose
rmcpMCP server SDK (tool routing, stdio transport)
tokioAsync runtime
reqwestHTTP client (rustls-tls, no OpenSSL)
serde / serde_jsonSerialization
schemarsJSON Schema generation for tool parameters
clapCLI argument parsing
base64Base64 encoding
tracingLogging
thiserrorError derive macros

License

MIT License

Copyright (c) 2025

Permission is hereby granted,

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx