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

tdmcp — TouchDesigner MCP server

โดย Pantaniรุ่น 0.13.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Pantani/tdmcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Build real visual systems in TouchDesigner from plain language with Claude, Cursor or Codex.

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": {
    "tdmcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dpantani/tdmcp"
      ],
      "env": {
        "TDMCP_TOOL_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TDMCP_RAW_PYTHON": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add tdmcp --env TDMCP_TOOL_PROFILE='ใส่ค่าของคุณ' --env TDMCP_RAW_PYTHON='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @dpantani/tdmcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "tdmcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dpantani/tdmcp"
      ],
      "env": {
        "TDMCP_TOOL_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TDMCP_RAW_PYTHON": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "tdmcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dpantani/tdmcp"
      ],
      "env": {
        "TDMCP_TOOL_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "TDMCP_RAW_PYTHON": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • TDMCP_TOOL_PROFILE env
    Tool exposure profile. Glama and MCP directory scanners use directory for a compact build/inspect surface; choose full for the complete installed runtime or safe to hide destructive/raw-code tools.
  • TDMCP_RAW_PYTHON env
    Keep client-authored Python escape-hatch tools hidden by default in registry scans; choose on only for a trusted local runtime.

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 Pantani 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 32673 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 23% ของอีก 32673 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32673 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

tdmcp — TouchDesigner MCP server 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 (0.13.2) เข้า registry 3 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, Systemdox

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

Systemdox

โดย puglieseweb

Your architecture in your agents' context: checks, specs, ADRs and docs over MCP, at write time.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

MindDesigner (tdmcp) — TouchDesigner MCP server

tdmcp is a [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) (MCP) server for [TouchDesigner](https://derivative.ca) — build TouchDesigner from plain language. You describe a visual to an AI assistant (Claude, Claude Code, Cursor, Codex); the AI builds the actual network of nodes inside your project, checks it for errors, and shows you a preview.

*"Create a feedback tunnel from noise with blur and displace, then add bloom and

output it to a window."*

…and the nodes appear, wired up, in your /project1.

It works because it pairs two things every other tool was missing:

  • Real knowledge — an embedded reference of 629 operators, 68 Python classes, workflow patterns, GLSL techniques and tutorials, so the AI uses real TouchDesigner operators instead of guessing.
  • Real execution — a small bridge running inside TouchDesigner that actually creates, connects, inspects and previews nodes — with a create → verify → preview loop so the AI can see and fix its own work. Every generated network is auto-arranged into a readable left→right layout.

📖 Documentation

Full guides and reference live on the docs site → [https://pantani.github.io/tdmcp/](https://pantani.github.io/tdmcp/)

🇧🇷 Portuguese documentation: https://pantani.github.io/tdmcp/pt/

How it works

Three pieces talk to each other on your computer:

   You + your AI            tdmcp server               TouchDesigner

(Claude / Cursor) ─▶ (a small program) ─▶ (the bridge inside TD) "make a feedback builds real nodes tunnel from noise" in /project1

  1. Your AI assistant — where you type what you want.
  2. The tdmcp server — a small Node program that gives the AI a set of TouchDesigner "tools" and the operator knowledge base. You install it once.
  3. The bridge — a tiny piece that runs *inside* TouchDesigner so the server can actually drive it. You switch it on once per machine.

What you'll need

  • [TouchDesigner](https://derivative.ca/download) — the free non-commercial edition is fine.
  • An MCP-capable AI assistant: Claude Desktop (easiest), Claude Code, Codex, or Cursor.

Node.js is only needed for the build-from-source path ([Node 20+](https://nodejs.org)). The one-click Claude Desktop extension needs nothing extra — the server is bundled inside the .mcpb extension file.

Get started

You set up two sides: your AI (so it gets the tdmcp tools) and TouchDesigner (so the AI can drive it).

🤖 Easiest — let your AI install it. Using Claude Code, Codex, or Cursor? Paste this one message in:

Install and connect tdmcp for me using the official install guide:

https://pantani.github.io/tdmcp/guide/install Do every step yourself; only stop when you need me to do the TouchDesigner bridge step.

It clones, builds and wires everything up; the only manual step is pasting one line into TouchDesigner (Step 2 below).

🟢 Claude Desktop — one-click `.mcpb` (no terminal, no Node). Download [tdmcp.mcpb](https://github.com/Pantani/tdmcp/releases/latest/download/tdmcp.mcpb), then in Claude Desktop open Settings → Extensions and install it (drag it in or Install from file). Leave host/port at 127.0.0.1 / 9980. Full walkthrough: the install guide.

🛠️ Claude Code / Codex / Cursor — build from source.

git clone https://github.com/Pantani/tdmcp.git

cd tdmcp npm run setup # installs, builds, and prints the exact line to connect your client

Turn on the bridge inside TouchDesigner (everyone)

Easiest — no Textport. Download tdmcp_bridge_package.tox from the latest release, drag it into your /project1 network, and click Install on the component. The package self-bootstraps and starts the bridge on port 9980. ✅

Prefer a one-line Textport command?

Open the Textport (Dialogs → Textport and DATs), paste this one line and press Enter:

import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen("https://github.com/Pantani/tdmcp/raw/v0.13.2/td/bootstrap.py").read().decode())

You should see [tdmcp] bridge running on port 9980 (/project1/tdmcp_bridge).

Either way it's safe and reversible — it adds one tidy component; remove it later with from mcp import install; install.uninstall(). Other install methods (module path, terminal, Palette package) are in the bridge docs.

Make something

With TouchDesigner open and your AI connected, ask in plain language:

*"Create an audio-reactive particle galaxy and show me a preview."*

The AI builds the network, checks it for errors, and returns a thumbnail. Iterate: *"make it warmer," "add a feedback trail," "output it fullscreen."* More ideas in the prompt cookbook.

Not connecting? The two most common fixes: make sure the bridge is on

(curl http://127.0.0.1:9980/api/info returns JSON), and **restart your AI

client** after adding the server. Full

troubleshooting.

What you can do

509 tools across three layers, plus foundation primitives, CLI automation, library/packaging, AI session memory and Obsidian vault integrations — from one-line artist generators (create_feedback_network, create_audio_reactive, create_particle_system, create_generative_art, …) to building blocks (create_control_panel, animate_parameter, create_external_io for OSC/MIDI/DMX/NDI, …) down to atomic node CRUD and inspection. Many systems arrive already playable, with a control panel you can tweak, preset, or map to a controller. See the full, always-current tools reference and the recipe gallery.

Optional: Creative RAG

A local, opt-in creative repertoire of open-licensed artworks/artists/techniques the AI can search for inspiration. Off by default. Repertoire, not policy — no bridge, DMX or Python exec. Enable with TDMCP_RAG_ENABLED=1 plus a local Ollama install, then tdmcp creative-rag {sync|index|search}. Full guide: docs/CREATIVE_RAG.md.

Security

The bridge runs arbitrary Python inside your TD process and listens on port 9980 on all interfaces — treat it like an open door to that machine. Run it only on a trusted network, and for untrusted networks turn on bridge auth (TDMCP_BRIDGE_TOKEN) and/or disable the exec endpoints (TDMCP_BRIDGE_ALLOW_EXEC=0). Details: Security.

Links & community

Contributing & development

Build with npm install && npm run build; run npm test, npm run typecheck, npm run lint. Work on the docs with npm run docs:dev (the tools reference is generated by scripts/gen-tool-docs.ts). See CONTRIBUTING.md, CHANGELOG.md, and the roadmap.

License

MIT — see LICENSE.

ถาม PopNx