ai-design-expert
Generates Tailwind CSS-based HTML design code from design tokens and requirements, allowing rapid prototyping and design generation.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@ai-design-expert Generate a design from project-req.md with reference design tokens."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
🎨 AI 设计专家 - Claude Code 技能
从需求��设计稿的自动化流水线 - 一个为 Claude Code 打造的设计专家 Skill
📖 简介
AI 设计专家 是一个 Claude Code 技能(Skill),通过 MCP (Model Context Protocol) 服务器提供强大的设计能力。
核心功能
功能 | 描述 |
需求解析 | 分析 Word/PDF/MD 文档,提取设计要求 |
视觉解码 | 从设计图提取 Design Tokens(颜色、间距、字体等) |
设计生成 | 根据需求和 Tokens 生成 HTML/Tailwind 代码 |
视觉审计 | 对比生成代码与参考图,提供改进建议 |
Related MCP server: Design MCP
🚀 快速开始
1. 安装依赖
npm install2. 构建项目
npm run build3. 配置 Claude Code
在项目根目录的 .claude.json 中添加:
{
"mcpServers": {
"ai-design-expert": {
"command": "node",
"args": ["dist/mcp/server.js"]
}
}
}或使用绝对路径:
{
"mcpServers": {
"ai-design-expert": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/ai-design-expert/dist/mcp/server.js"]
}
}
}4. 重启 Claude Code
配置完成后,重启 Claude Code 使 MCP 服务器生效。
5. 验证安装
在 Claude Code 中测试:
用户: 请分析 docs/requirements/raw/example-landing-page.md 并生成设计稿💡 使用示例
示例 1: 从需求文档生成设计
用户: 请分析 docs/requirements/raw/example-landing-page.md 并生成设计稿AI 将执行:
调用
analyze_requirement解析需求文档使用默认 Design Tokens(或要求提供参考图)
调用
generate_design生成 HTML/Tailwind 代码返回完整的设计稿
示例 2: 从参考图提取设计风格
用户: 请分析 docs/references/design.png 并提取 Design TokensAI 将执行:
调用
extract_tokens分析图片使用 Claude Code 的视觉分析能力(4.5v MCP)
返回结构化的 Design Tokens JSON
示例 3: 完整工作流
用户: 根据 project-req.md 和 reference.png 生成设计稿,并进行视觉审计AI 将执行:
analyze_requirement("project-req.md")→ 需求分析extract_tokens("reference.png")→ 提取 Tokensgenerate_design({...}, {...}, "output/")→ 生成设计audit_visual({...}, "reference.png")→ 视觉审计
🛠 可用工具
analyze_requirement
解析需求文档,提取设计要素。
输入:
{
"filePath": "docs/requirements/raw/example.md"
}输出: 需求分析 JSON
extract_tokens
从设计图提取 Design Tokens。
输入:
{
"imagePath": "docs/references/design.png"
}输出: Design Tokens JSON
generate_design
生成 HTML/Tailwind 设计稿。
输入:
{
"requirement": {...},
"tokens": {...},
"outputPath": "output/"
}输出: 完整的 HTML 代码
audit_visual
视觉审计,对比代码与参考图。
输入:
{
"designCode": "<html>...</html>",
"referenceImagePath": "docs/references/design.png"
}输出: 审计报告(评分 + 问题列表)
📁 项目结构
ai-design-expert/
├── 📄 配置文件
│ ├── .claude.json # Claude Code 配置
�� ├── package.json # 项目依赖
│ ├── skill.json # Skill 定义
│ └── tsconfig.json # TypeScript 配置
│
├── 📚 文档
│ ├── CLAUDE.md # AI 行为指令
│ ├── README.md # 本文件
│ ├── INSTALL.md # 详细安装指南
│ └── PROGRESS.md # 进度追踪
│
├── 🔧 MCP 服务器 (src/mcp/)
│ ├── server.ts # 服务器入口
│ ├── tools/ # 4 个工具实现
│ │ ├── index.ts
│ │ ├── requirement-analyzer.ts
│ │ ├── token-extractor.ts
│ │ ├── design-generator.ts
│ │ └── visual-auditor.ts
│ └── utils/
│ └── vision-client.ts # 4.5v MCP 集成
│
├── 📦 工具库 (src/lib/)
│ ├── index.ts
│ ├── utils.ts # 通用工具函数
│ └── token-parser.ts # Token 解析器
│
├── 🎨 组件模板 (src/components/)
│ └── atoms/ # 原子组件参考
│ ├── Button.tsx
│ ├── Card.tsx
│ └── index.ts
│
├── 🎯 Design Tokens
│ └── src/theme/tokens.json # 默认设计变量
│
├── 📝 提示词模板 (prompts/)
│ ├── analyze-requirement.md
│ ├── extract-design-tokens.md
│ └── generate-design-spec.md
│
└── 📂 示例数据 (docs/requirements/)
└── raw/ # 需求文档
├── example-landing-page.md
└── example-dashboard.md🔄 工作流程示例
用户输入
↓
1. analyze_requirement("docs/project-brief.md")
→ 需求分析 JSON
↓
2. extract_tokens("docs/reference-design.png")
→ Design Tokens JSON
↓
3. generate_design({ requirement, tokens, outputPath: "output/" })
→ 生成 index.html + tailwind.config.js
↓
4. audit_visual({ designCode, referenceImagePath })
→ 审计报告 + 改进建议
↓
最终交付:完整的设计稿🧪 开发
# 开发模式(测试 MCP Server)
npm run dev
# 应该看到: ✅ AI 设计专家 MCP 服务器已启动
# 构建
npm run build
# 运行测试
npm test
# 代码检查
npm run lint
# 格式化代码
npm run format🔧 故障排除
MCP 服务器未启动
检查:
npm run dev
# 应该看到: ✅ AI 设计专家 MCP 服务器已启动找不到模块
解决:
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install
npm run buildTypeScript 编译错误
解决:
npm run build
# 查看具体错误信息并修复Claude Code 无法识别工具
检查:
确认
.claude.json配置正确确认路径使用绝对路径或正确的相对路径
重启 Claude Code
📝 示例数据
项目包含两个示例需求文档:
1. SaaS 产品着陆页 (example-landing-page.md)
AI 写作助手产品 "WriteFlow"
包含 Hero、功能展示、社会证明、定价等模块
2. 电商数据分析仪表板 (example-dashboard.md)
实时销售数据监控
包含侧边栏导航、数据卡片、图表等
🎯 技术栈
技术 | 用途 |
TypeScript | 类型安全 |
MCP SDK | Model Context Protocol 集成 |
Tailwind CSS | 样式生成 |
4.5v MCP | 图片分析能力 |
📚 文档导航
文档 | 用途 |
| 项目介绍和功能说明(本文件) |
| 详细安装和配置指南 |
| AI 行为规范和工作流程 |
| 开发进度和待办事项 |
🔮 进阶功能
自定义 Design Tokens
编辑 src/theme/tokens.json:
{
"colors": {
"primary": "#3b82f6",
"secondary": "#6366f1",
...
}
}使用组件模板
src/components/ 目录包含 React 组件模板,可作为代码生成参考:
Button.tsx - 按钮组件(3 种样式,3 种尺寸)
Card.tsx - 卡片组件(含 Header, Title, Content)
index.ts - 统一导出
这些组件展示了 Design Tokens 的使用方式,可参考其实现生成类似组件。
扩展提示词模板
编辑 prompts/ 目录下的 .md 文件,自定义 AI 的分析行为。
添加新的页面类型
在 src/mcp/tools/design-generator.ts 中添加新的 generate* 函数。
🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request!
贡献方式
Fork 项目
创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature)提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature')推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature)开启 Pull Request
📊 项目统计
总文件数: 28 个(精简后)
代码行数: ~1800
工具数量: 4 个 MCP 工具
示例文档: 2 个
TypeScript 覆盖率: 100%
文档文件: 5 个
🔄 更新日志
v1.0.0 (2025-01-29)
重大更新:
✅ 项目从 Next.js 重构为 Claude Code MCP Skill
✅ 实现完整的 MCP 服务器(4 个工具)
✅ 集成 4.5v MCP 图片分析能力
✅ 添加 2 个示例需求文档
✅ 完善文档(README, INSTALL, CLAUDE.md)
清理优化:
🗑️ 删除 setup.sh(已完成初始化)
🗑️ 删除 tailwind.config.ts(不再使用 Next.js)
🗑️ 删除 scripts/ 目录(旧脚本)
🗑️ 删除 PROGRESS_TASK.md(已有 PROGRESS.md)
📦 精简项目结构,保留 28 个核心文件
功能特性:
📋 需求文档解析(analyze_requirement)
🎨 视觉设计解码(extract_tokens)
💻 设计稿生成(generate_design)
🔍 视觉审计(audit_visual)
📝 许可证
ISC
📮 联系方式
如有问题或建议,请:
提交 GitHub Issue
查看
CLAUDE.md了解使用规范查看
INSTALL.md了解安装详情
由 AI 设计专家自动生成并维护
Available Tools
4 toolsanalyze_requirementC
解析需求文档(Word/PDF/MD),提取设计要求
Inputs: filePath (required).
audit_visualB
对比生成的代码与参考图,进行视觉审计 - 支持多参考图对比
Inputs: designCode (required), referenceImagePaths (required), options.
extract_tokensC
从参考设计图提取 Design Tokens(颜色、间距、圆角等)- 支持多图批量处理
Inputs: imagePaths (required), options.
generate_designC
根据需求和 Design Tokens 生成 HTML/Tailwind 设计稿
Inputs: tokens (required), requirement (required), outputPath.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 4 tools
Each tool targets a distinct stage of the design pipeline: requirement analysis, token extraction, design generation, and visual audit. Input types and outputs are clearly differentiated, leaving no ambiguity about which tool to use.
All four tools follow a consistent snake_case verb_noun pattern: analyze_requirement, extract_tokens, generate_design, audit_visual. The naming is predictable and uniform throughout.
Four tools map cleanly onto a coherent design workflow. The count sits well within the 3-15 sweet spot, and each tool has a clear, non-redundant role.
The surface covers the full end-to-end workflow: parse requirements, extract tokens, generate a design, and audit the visual result. A minor gap exists in that there is no explicit tool to refine or fix the design based on audit findings, though an agent could work around this by re-invoking generate_design.
Maintenance
Related MCP Connectors
Provides UX capabilities to enhance the design output and understanding of AI systems.
Design intelligence for coding agents: audits, design systems, and a taste profile agents consult.
Build and manage your design system with AI: tokens, themes, components, icons, Figma and code.
Give your agent a real design system: tokens, measured WCAG contrast, and rules to follow.
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