MCP Magic UI
MCPマジックUI
magicuidesign/magicuiリポジトリから Magic UI コンポーネントにアクセスして探索するための MCP (Model Context Protocol) サーバー。
MCP Magic UI とは何ですか?
MCP Magic UIは、Model Context Protocol(MCP)を実装し、Magic UIコンポーネントへのアクセスを提供するサーバーです。Magic UI GitHubリポジトリからコンポーネントデータを取得し、分類して、MCP APIを通じて利用できるようにします。これにより、AIアシスタントやその他のMCPクライアントは、Magic UIコンポーネントをアプリケーション内で簡単に発見し、利用できるようになります。
Related MCP server: Magic UI MCP Server
特徴
コンポーネント検出: MCP ツールを通じてすべての Magic UI コンポーネントにアクセスします
コンポーネントの分類: コンポーネントは名前と依存関係に基づいて自動的に分類されます
キャッシュシステム: GitHub API呼び出しを減らし、オフラインで作業するためのコンポーネントデータのローカルキャッシュ
複数のトランスポートオプション: stdio と HTTP トランスポート方式の両方をサポート
フォールバックメカニズム: GitHub APIが利用できない場合はモックデータが提供されます
インストール
# Clone the repository
git clone https://github.com/idcdev/mcp-magic-ui.git
cd mcp-magic-ui
# Install dependencies
npm install
# Build the project
npm run build構成
GitHub API のレート制限を回避するには、GitHub 個人アクセス トークンを設定することをお勧めします。
https://github.com/settings/tokensでトークンを作成します。
プロジェクトルートに
.envファイルを作成します(または.env.exampleからコピーします)。トークンを
.envファイルに追加します。
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here使用法
サーバーの起動
stdio または HTTP トランスポートを使用してサーバーを起動できます。
# Using stdio transport (default)
npm start
# Using HTTP transport
TRANSPORT_TYPE=http npm startサーバーに接続しています
任意のMCPクライアントを使用してサーバーに接続できます。例えば、MCP Inspectorを使用すると以下のようになります。
npx @modelcontextprotocol/inspector mcp-magic-uiまたは、HTTP トランスポートを使用する場合:
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:3000利用可能なツール
サーバーは次の MCP ツールを提供します。
get_all_components- 利用可能なすべての Magic UI コンポーネントとそのメタデータのリストを取得します。get_component_by_path- ファイルパスで特定のコンポーネントのソースコードを取得します
プロジェクト構造
src/- ソースコードindex.ts- サーバーのメインエントリポイントcli.ts- コマンドラインインターフェースserver.ts- MCP サーバーの構成とツールの定義services/- サービスモジュールgithub.ts- GitHub API のインタラクションとキャッシュcomponent-parser.ts- コンポーネントの分類と処理
cache/- コンポーネントデータのローカルキャッシュdist/- コンパイルされたJavaScriptコード
仕組み
サーバーはMagic UI GitHubリポジトリからコンポーネントデータを取得します。
コンポーネントデータはローカルにキャッシュされ、API呼び出しを減らし、オフラインでの使用を可能にします。
コンポーネントは名前と依存関係に基づいて分類されます
サーバーはコンポーネントにアクセスして検索するためのMCPツールを公開します
クライアントはstdioまたはHTTPトランスポートを使用してサーバーに接続できます。
貢献
貢献を歓迎します!貢献できる方法は次のとおりです。
問題を作成してバグを報告したり機能を提案したりします
ドキュメントの改善
バグ修正や新機能のプルリクエストを送信する
ライセンス
マサチューセッツ工科大学
Available Tools
2 toolsget_all_componentsD
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
get_component_by_pathD
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| path | Yes | Path to the component file |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Tool has no description.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Tool has no description.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Tool has no description.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Tool has no description.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Tool has no description.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Tool has no description.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- Changed
get_all_components1 field changed- removed
Input schema / additionalPropertiesRemoved value: -false
2 tool updates
- First observed
get_all_components - First observed
get_component_by_path
TDQS
Scored across 2 tools
The two tools have clearly distinct purposes: one retrieves all components, while the other retrieves a specific component by path. There is no overlap or ambiguity between them, making it easy for an agent to choose the correct tool based on the need for bulk vs. targeted retrieval.
Both tools follow a consistent verb_noun pattern with 'get' as the verb, and they use snake_case uniformly. The naming is predictable and readable, with no deviations in style or convention across the tool set.
With only 2 tools, the server feels thin for a UI-related domain, as it lacks operations for creating, updating, or deleting components, which are typical in such contexts. This minimal set may not support comprehensive agent workflows effectively.
The tool surface is severely incomplete for a UI component domain, covering only retrieval operations. There are obvious gaps for CRUD/lifecycle management, such as create, update, or delete tools, which will likely cause agent failures when full component manipulation is needed.
Maintenance
Related MCP Connectors
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
Model Context Protocol server for the Apideck Unified API. Connect any MCP-compatible agent framework to 100+ accounting systems, HRIS platforms, file storage providers, and more through one integration. More information https://www.apideck.com/mcp-server
The Mercado Pago MCP Server implements the Model Context Protocol to provide AI agents and LLMs with access to Mercado Pago's APIs and tools within compatible development environments. It acts as an intermediary that translates Mercado Pago resources into executable functions (tools) that AI applications can invoke to perform actions and automate flows. The server simplifies integration, enables using documentation to implement or improve code, and optimizes operations through natural language interactions without manual implementations.
Related MCP Servers
- AlicenseCqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that enables AI agents to generate, fetch, and manage UI components through natural language interactions.340 npm7ISC
- AlicenseAqualityDmaintenanceModelContextProtocol server for Magic UI that allows AI assistants to easily implement UI components for web applications by providing code for components like marquees, animations, special effects, and interactive backgrounds.113,550 npm205MIT
- -licenseAqualityNot gradedmaintenanceA foundation for building interactive applications using the Model Context Protocol that integrates AI capabilities with Magic UI components.113,550 npm1-
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that provides AI assistants access to Mesh Design System components and design tokens, enabling AI-powered development tools to natively understand and utilize these UI components.-