Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者提供的说明(英文原文)
URL to screenshot with metadata. Python MCP server. Claude Vision optimized.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"snapgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"snapgrab"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add snapgrab -- uvx snapgrab粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"snapgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"snapgrab"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"snapgrab": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"snapgrab"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
发布者(ArkNill)不是仓库所有者(QuartzUnit);可能是其他人代为上架的
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.0)于8个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
한국어 문서 · llms.txt
URL to screenshot with metadata. Claude Vision optimized.
from snapgrab import capture
result = await capture("https://example.com") print(result.path) # /tmp/snapgrab/example_com_desktop_20260317_120000.png print(result.metadata.title) # "Example Domain" print(result.vision_tokens) # ~2764
pip install snapgrab
First run will prompt to install Playwright browsers:
playwright install chromium
import asyncio
from snapgrab import capture
async def main():
result = await capture("https://example.com")
result = await capture("https://example.com", viewport="mobile", full_page=True)
result = await capture("https://example.com", dark_mode=True, format="jpeg")
result = await capture("https://example.com", selector="#main-content")
result = await capture("https://example.com", viewport=(1440, 900))
asyncio.run(main())
snapgrab https://example.com # basic PNG
snapgrab https://example.com -v mobile -f # mobile, full page snapgrab https://example.com --format jpeg -q 90 # JPEG quality 90 snapgrab https://example.com -s "#hero" --dark-mode # element + dark mode snapgrab https://example.com -j # JSON output snapgrab meta https://example.com # metadata only
pip install "snapgrab[mcp]"
snapgrab-mcp # starts stdio MCP server
Tools:
capture_screenshot — capture URL with metadata and vision token estimatecapture_comparison — compare desktop vs mobile (or any viewports)extract_page_metadata — metadata only, no screenshotflowchart LR
A["🔗 URL"] --> B["Playwright\nlaunch browser"] B --> C["📸 Screenshot\nfull page / viewport"] C --> D["Resize for\nClaude Vision"] D --> E["✅ Image +\nMetadata"]
result.path # saved file path
result.format # "png", "jpeg", "pdf" result.width # viewport width result.height # page height (full_page) or viewport height result.file_size # bytes result.vision_tokens # estimated Claude Vision token cost result.vision_path # path to Vision-optimized image (≤1568px) result.processing_time_ms result.metadata.title result.metadata.description result.metadata.og_title result.metadata.og_image result.metadata.favicon_url result.metadata.status_code result.metadata.url # final URL after redirects
MIT
Part of the QuartzUnit ecosystem — composable Python libraries for data collection, extraction, search, and AI agent safety.