原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Diagrams MCP

作者:ByteOverDev版本 0.1.2i★ –i电脑或云端
注册名称io.github.mskry/diagrams-mcp-server

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Generate cloud architecture diagrams, flowcharts, and sequence diagrams.

PopNx MCP 的三大支柱

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。

它能帮你做什么

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。

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

  • 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

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 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://diagrams-mcp-production.up.railway.app/mcp

或者在你的电脑上运行

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "diagrams": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "diagrams-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http diagrams https://diagrams-mcp-production.up.railway.app/mcp

或者在你的电脑上运行

claude mcp add diagrams -- uvx diagrams-mcp-server

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "diagrams": {
      "url": "https://diagrams-mcp-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

或者在你的电脑上运行

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "diagrams": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "diagrams-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "diagrams": {
      "type": "http",
      "url": "https://diagrams-mcp-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

或者在你的电脑上运行

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "diagrams": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "diagrams-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://diagrams-mcp-production.up.railway.app/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

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。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

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8日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(mskry)不是仓库所有者(ByteOverDev);可能是其他人代为上架的

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“设计、图片与音频”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2760 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2760 个服务器的 5% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2760 个服务器的 21%

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。

常见问题

Diagrams MCP 安全吗?

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。

它需要哪些密钥或代码?

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。

它在我的电脑上运行还是在云端?

两种方式都可以:安装在你的电脑上,或者连接云端版本。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.2)于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

替代选择

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

Figma Context MCP

作者:GLips

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

在你的电脑上运行★ 16,165MIT5个月前更新
安装

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

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

在你的电脑上运行★ 2,284MIT2个月前更新
安装

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

在云端运行★ 2,15213个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

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。

diagrams-mcp-server

MCP server for generating cloud architecture diagrams, flowcharts, sequence diagrams, and more — powered by three rendering engines: mingrammer/diagrams, Mermaid, and PlantUML.

Getting Started

Local Installation
Prerequisites

Graphviz is required for the default local/in-process rendering mode. Mermaid CLI and PlantUML are optional — install them only if you need those specific rendering engines locally.

DependencyRequired forInstall
Graphvizrender_diagram (cloud architecture)brew install graphviz
Mermaid CLIrender_mermaid (flowcharts, sequence, etc.)npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli
Java + PlantUMLrender_plantuml (UML diagrams)brew install openjdk + download plantuml.jar
Install the server

Via uvx (recommended):

uvx diagrams-mcp-server

Via pip:

pip install diagrams-mcp-server

From source:

pip install git+https://github.com/ByteOverDev/diagrams-mcp.git
Configure your MCP client

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):

uvx (recommended):

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "uvx", "args": ["diagrams-mcp-server"] } } }

pip:

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "diagrams-mcp-server" } } }

Claude Code (CLI)

Run:

claude mcp add diagrams-mcp -- uvx diagrams-mcp-server

Or add to your .mcp.json:

uvx (recommended):

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "uvx", "args": ["diagrams-mcp-server"] } } }

pip:

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "diagrams-mcp-server" } } }

Cursor

Add to your .cursor/mcp.json:

uvx (recommended):

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "uvx", "args": ["diagrams-mcp-server"] } } }

pip:

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "diagrams-mcp-server" } } }

Windsurf

Add to your ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

uvx (recommended):

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "uvx", "args": ["diagrams-mcp-server"] } } }

pip:

{

"mcpServers": { "diagrams-mcp": { "command": "diagrams-mcp-server" } } }

VS Code

Add to your .vscode/mcp.json:

uvx (recommended):

{

"servers": { "diagrams-mcp": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["diagrams-mcp-server"] } } }

pip:

{

"servers": { "diagrams-mcp": { "type": "stdio", "command": "diagrams-mcp-server" } } }

Available Tools

Discovery
  • list_providers() → list[str] — List all diagram providers (aws, gcp, k8s, azure, onprem, etc.)
  • list_services(provider) → list[str] — List service categories within a provider (e.g. aws → compute, database, network)
  • list_nodes(provider, service) → list[dict] — List node classes for a provider.service pair with import paths
  • search_nodes(query) → list[dict] — Search for nodes by keyword across all providers (e.g. "postgres", "lambda")
Rendering
  • render_diagram(code) → Image (PNG) — Execute a Python script using mingrammer/diagrams in a sandboxed subprocess. Returns a rendered cloud architecture diagram.
  • render_mermaid(definition) → Image (PNG/SVG) — Render a Mermaid diagram definition (flowcharts, sequence, class, ER, state, Gantt, and more).
  • render_plantuml(definition) → Image (PNG) — Render a PlantUML diagram definition (sequence, class, component, activity, state, deployment).
Cross-Provider Equivalence
  • find_equivalent(node, target_provider?) → dict — Find equivalent services across cloud providers (e.g. EC2 → ComputeEngine on GCP).
  • list_categories() → list[dict] — List all 30 infrastructure role categories with mapped nodes across providers.

Resources

The server provides reference documentation accessible via MCP resource URIs:

URIDescription
diagrams://reference/diagramDiagram constructor parameters, defaults, and usage
diagrams://reference/edgeEdge operators, labels, styling, and chaining
diagrams://reference/clusterCluster nesting, styling, and graph attributes
diagrams://reference/mermaidMermaid syntax examples for 6 diagram types
diagrams://reference/plantumlPlantUML syntax examples for 6 diagram types

Examples

Cloud Architecture (mingrammer/diagrams)

"Draw an AWS architecture with an ALB routing to two ECS services, backed by RDS and ElastiCache"

from diagrams import Diagram, Cluster

from diagrams.aws.network import ALB from diagrams.aws.compute import ECS from diagrams.aws.database import RDS, ElastiCache

with Diagram("ECS Service", direction="LR"): lb = ALB("ALB")

with Cluster("ECS Cluster"): services = [ECS("Web"), ECS("API")]

lb >> services services[0] >> ElastiCache("Cache") services[1] >> RDS("Database")

Flowchart (Mermaid)

"Create a flowchart showing a CI/CD pipeline"

Sequence Diagram (PlantUML)

"Show the authentication flow between a client, API gateway, and auth service"

@startuml

Client -> "API Gateway": POST /login "API Gateway" -> "Auth Service": Validate credentials "Auth Service" --> "API Gateway": JWT token "API Gateway" --> Client: 200 OK + token Client -> "API Gateway": GET /data (Bearer token) "API Gateway" -> "Auth Service": Verify token "Auth Service" --> "API Gateway": Valid "API Gateway" --> Client: 200 OK + data @enduml

Development

# Clone and install

git clone https://github.com/ByteOverDev/diagrams-mcp.git cd diagrams-mcp pip install -e ".[dev]"

Run tests

pytest

Lint and format

ruff check . ruff format .

Run the MCP server locally (stdio mode)

diagrams-mcp-server

Split Facade/Renderer Mode

For hosted deployments, the MCP server can run as a lightweight facade that delegates render work to a separate renderer service. This keeps the always-on MCP process small while Graphviz, Chromium, Mermaid CLI, Java, and PlantUML live only in the renderer image.

# Terminal 1: renderer service

RENDERER_HOST=0.0.0.0 RENDERER_PORT=8001 diagrams-renderer-server

Terminal 2: HTTP MCP facade delegating to the renderer

FASTMCP_TRANSPORT=http \ FASTMCP_HOST=0.0.0.0 \ FASTMCP_PORT=8000 \ DIAGRAMS_RENDERER_MODE=remote \ DIAGRAMS_RENDERER_URL=http://127.0.0.1:8001 \ diagrams-mcp-server

Docker/Railway examples are included:

FilePurpose
Dockerfile.facadeSlim MCP facade image without renderer-only binaries
Dockerfile.rendererRenderer image with Graphviz, Chromium, Mermaid CLI, Java, and PlantUML
railway.facade.tomlExample Railway facade service config
railway.renderer.tomlExample Railway renderer service config

Key environment variables:

VariablePurpose
DIAGRAMS_RENDERER_MODE=remoteMakes the facade use the HTTP renderer service
DIAGRAMS_RENDERER_URLRenderer base URL, for example http://diagrams-renderer.railway.internal:8080
DIAGRAMS_IMAGE_STORE_DIROptional file-backed temporary image store directory
BASE_URLOptional public base URL used when returning absolute download links

Supported Providers

The render_diagram tool supports all providers from the mingrammer/diagrams library, including:

AWS, GCP, Azure, Kubernetes, On-Premise, AlibabaCloud, OCI, OpenStack, DigitalOcean, Elastic, Outscale, Generic, and Custom nodes.

Use list_providers() and search_nodes(query) to discover available nodes.

License

MIT

问 PopNx