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

Vecline

โดย shunyagathaรุ่น 2.1.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.shunyagatha/vecline

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first image, vector and document toolkit that measures its own output. Nothing uploaded.

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": {
    "vecline": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "vecline",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VECLINE_SOFFICE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add vecline --env VECLINE_SOFFICE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y vecline mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "vecline": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "vecline",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VECLINE_SOFFICE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "vecline": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "vecline",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VECLINE_SOFFICE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • VECLINE_SOFFICE env
    Optional. Path to a LibreOffice `soffice` binary, used only by the Office conversion tools. Left unset, they are auto-detected; if LibreOffice is absent the affected tools report themselves as unavai…

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub shunyagatha 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 2801 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 25% ของอีก 2801 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2801 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Vecline 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 (2.1.4) 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:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

โดย GLipsใช้กันมาก↓ 161.2K/สัปดาห์★ 16.2Kอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

โดย HUANGCHIHHUNGLeoใช้กันมาก↓ 1.1K/สัปดาห์★ 2.3Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Figma MCP Server

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

โดย figmaใช้กันมาก★ 2.2Kอัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.figma.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Vecline

Measurable raster ⇄ SVG conversion — and a broad image + document toolkit. Ten raster formats, every one convertible to every other, with the accuracy of every conversion actually measured rather than asserted; plus PDF & Office (docx/xlsx/pptx) rendering and conversion, images → PDF, DXF at a real physical cut size alongside EPS and G-code for makers, centerline tracing and content-aware crop — most of it in a zero-dependency core that is CI-proven to bundle for a browser.

On flat artwork — logos, icons, UI, screenshots, pixel art — the output is bit-exact: SSIM 1.0000, PSNR ∞, zero differing pixels, and on a real logo smaller than imagetracerjs or vtracer manage while still only approximating — 24 KB against their 60 and 64. That comes from recognising the image is cheaper to encode exactly than to approximate, not from a better curve fit. Tracing now emits real curves by default — sub-pixel edge placement is on, which is the only thing that lets the curve fitter run at all; before this the default returned a staircase with zero curve commands on real artwork. It costs about 2.35x the gzipped bytes, because moving coordinates off the integer lattice costs compression, and --no-subpixel buys the old smaller output back. Pixel and exact modes are untouched and stay bit-exact. potrace is smaller than everyone and much less accurate, which is a real trade and not one this README will hide. On real photographs it leads all three on SSIM by 0.05–0.18 *at their default settings*; one documented vtracer flag closes part of that. It is not the fastest — imagetracerjs is quicker on every fixture measured. Every number in this README is reproducible: node scripts/fetch-corpus.mjs && npm run compare. (The corpus is fetched rather than committed — the photographs are not ours to redistribute.)

▶ [Vecline Studio — vecline.xyz](https://vecline.xyz) — the whole toolkit in your browser. Drop an image, a PDF, or a TGA/PNM/ICO no browser can read; tune it; watch live SSIM / PSNR / CIEDE2000; export SVG, DXF at a real cut size, EPS, PDF, G-code, React/Vue/Svelte/Solid components, colour separations, sprite sheets, favicons, BlurHash, or just re-encode between ten raster formats. Free, unlimited, no signup, works offline, and nothing is uploaded — every conversion runs in your tab, not on a server. (How it compares · dev playground)

vecline vectorize logo.png --verify
✓ logo.svg  400×300  pixel mode  4 shapes  2.1 KB → 7.5 KB  228 ms

· Auto-selected pixel mode: 4 distinct colours, 1.0% run density. Output is bit-exact.

Accuracy bit-exact (lossless) PSNR ∞ SSIM 1.000000 (luma 1.000000) RMSE 0.0000


The lossless guarantee

vecline vectorize anything.png --lossless

--lossless returns a bit-exact SVG or it fails. It never silently gives you a near-miss.

That is enforced by measurement, not by construction. Every candidate encoding is rendered back to pixels and compared against the source; anything that is not bit-identical is discarded, and if nothing survives, the command errors out. Candidates are tried in order of how useful the result is:

  1. Exact geometry — real, editable, infinitely scalable paths. Rectangles or contours, whichever encodes smaller.
  2. Embed, original bytes preserved — a byte-identical round trip of the source *file*, not just of its pixels.
  3. Embed, re-encoded as PNG — always renders exactly, but no longer carries the original file.

Measured across every fixture in the test suite — flat artwork, pixel art, soft alpha, photographs, JPEG sources, a single pixel — all of them come back PSNR ∞, maxChannelDiff 0.

Byte-identical, and provable

When the original file is preserved, the SVG records its SHA-256. extract hands the file back and checks the digest:

vecline vectorize logo.png -o keep.svg --mode embed --embed-strategy preserve

vecline extract keep.svg -o recovered.png --against logo.png

✓ recovered.png image/png 2.1 KB sha256 1c4f95f66b28a40a75672614796de762f6ef8a6afec3191b460dbbd556f10366 digest matches the value recorded when the SVG was written payload the original file, preserved byte for byte vs source byte-identical to logo.png

extract exits non-zero on any mismatch, so it works as a CI gate. Note the honest caveat: an *embedded JPEG* survives byte for byte but does not render bit-identically, because resvg's decoder rounds its inverse DCT differently. Strict --lossless detects that, discards the candidate, and says so.

Which one you get
InputResultSizeExact?
Flat artwork 400×300real geometry (contours)3.9 KB✅
Pixel art 128×128real geometry (rectangles)0.6 KB✅
favicon.ico 64×64real geometry (rectangles)0.5 KB✅
BMP 400×300real geometry (contours)3.9 KB✅
Photo 320×240embedded PNG230 KB✅

A photograph *can* be emitted as exact geometry, and --prefer geometry will do it — but it costs one rectangle per pixel, so that same photo becomes a 1.99 MB file of 42,933 shapes. It is vector in name only, so auto uses the bitmap and tells you the ratio it measured. Nothing is hidden.

The honest version of "100% accuracy"

Most vectorizers claim perfect accuracy. Here is what is actually true, because it determines which tool you should use:

DirectionCan it be exact?Why
SVG → rasterYes, at any resolution you nameRendering is a well-defined computation. Ask for 4000px wide and you get exactly that, correct to the renderer's rasterisation rules.
Raster → SVG, losslessYesTwo different ways, both bit-exact. See pixel and embed below.
Raster → SVG, traced into curvesNo, and it never can beA photograph holds more independent information than any compact set of Bézier curves can encode. Tracing is approximation by definition.

Anyone promising exact photo-to-curves vectorization is either embedding a bitmap and calling it vector, or is wrong. Vecline does both exact conversions properly, does the approximate one well, and always tells you which one you got and how close it landed.

Three strategies, and when each is right

ModeOutputExact?Use it for
`lossless`Real geometry, or an embedded bitmapBit-exact, verifiedAnything, when exactness is non-negotiable
`pixel`Real vector geometry (rectangles or contours)Bit-exactLogos, icons, pixel art, screenshots, diagrams, flat colour
`trace`Real Bézier curvesApproximate, measuredPhotos, complex art, anything you want to *scale* or *edit*
`embed`Bitmap inside an SVG wrapperBit-exactYou need this exact image, in an SVG container

auto (the default) inspects the image and picks between pixel and trace. --lossless overrides everything with the guarantee described above.

`pixel` mode is the one people don't expect. It produces genuine, editable, infinitely-scalable vector paths that rasterise back to your input with zero differing pixels — not "visually identical", literally identical. For flat artwork it is usually what you actually wanted.

Install

npm install -g vecline        # the CLI

npm install vecline # the library

Node.js 18.17+. The native dependencies (sharp, resvg) ship prebuilt binaries for Linux, macOS and Windows.

Any project architecture
You wantImportNative deps
The full Node toolkitimport { vectorize } from 'vecline'yes
… from CommonJSconst { vectorize } = require('vecline')yes
Just the vectoriserimport { trace } from 'vecline/vectorize'none
Just the metricsimport { compareImages } from 'vecline/metrics'none
Just the pure-TS codecsimport { encodeBmp } from 'vecline/formats'none
Everything portableimport { vectorizeExact } from 'vecline/core'none
Image editing (resize, rotate…)import { editImage } from 'vecline/ops'sharp only
Register a custom codecimport { registerDecoder } from 'vecline/codecs'none

Install only what you use. Every none subpath imports in isolation with the native codecs omitted (npm install vecline --omit=optional), and the package is "sideEffects": false, so a bundler drops everything you never import. vecline/core is the vectorisation and measurement engine with zero dependencies and no Node built-ins. It takes a plain { width, height, data } — byte-for-byte the layout of the browser's ImageData — so canvas pixels go straight in:

import { vectorizeExact } from 'vecline/core';

const { data, width, height } = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); const { svg } = vectorizeExact({ width, height, data }); // bit-exact, no codec needed

The zero-dependency claim is CI-asserted, not stated. Every commit bundles vecline/core for a browser with esbuild — no Node platform, no externals — and fails if a single node: specifier or Node global survives into the output. It comes to 96 KB minified, with a size tripwire either side so nothing large can arrive unnoticed. Reading the import graph would only prove that the imports we can see are clean; bundling proves the thing users actually do works.

Install without the optional native packages (npm install vecline --omit=optional) and core still works, at 2 MB instead of ~100 MB. Reading image files, rendering SVG back to pixels, and the verified lossless guarantee all need real codecs, so those live in the main entry point.

The BMP, ICO, PNM and TGA codecs are written from scratch in this package, so they work with the native packages omitted — no libvips required to read or write any of them. One caveat worth stating rather than discovering: an ICO entry may hold a complete PNG instead of raw pixels (most 256×256 icons do), and decoding that still needs a real PNG codec. The ICO container is parsed here either way; it is the payload inside that has to go somewhere. Entries storing a raw DIB — which is what smaller icons normally use — read with nothing installed.

Formats

ReadWrite
PNG✅✅
JPEG✅✅
WebP✅✅ lossy + lossless
AVIF✅✅ lossy + lossless
TIFF✅✅
GIF✅ first frame✅
BMP✅ all depths, RLE, BITFIELDS✅ 24/32-bit
ICO / CUR✅ largest entry✅ PNG or DIB payload
PNM (PBM/PGM/PPM)✅ P1–P6✅ P4/P5/P6
TGA✅ RLE, colour-mapped✅ RLE optional
SVG✅✅

The matrix is square: every format it reads, it writes. That is 11 × 11 = 121 conversions, and the test suite runs all of them on every commit — PNG→TGA, ICO→WebP, TGA→SVG, SVG→BMP, whatever you need. Every cell is reachable from one command:

vecline convert photo.png thumb.webp   # raster → raster

vecline

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx