Poke MCP + Gemini Frontend Tools
Provides AI-powered UX/UI review, web component generation, and code refactoring using Google Gemini models.
Click on "Install 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., "@Poke MCP + Gemini Frontend ToolsGenerate a React card component with Tailwind for a product display."
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.
Poke MCP + Gemini Frontend Tools
MCP Server ที่มีเครื่องมือ AI ช่วยเรื่อง UX/UI Review, สร้าง Component เว็บ, และ Refactor โค้ด โดยใช้ Gemini
ออกแบบมาเพื่อใช้ร่วมกับ Poke AI โดยเพราะ
Features
review_ui_design— วิจารณ์ UX/UI จากภาพหรือคำอธิบายgenerate_web_component— สร้างโค้ด React + Tailwind ตาม requirementrefactor_code— ปรับปรุงและ refactor โค้ดเก่า
Related MCP server: Website Generator MCP Server
Quick Start (Deploy บน Render)
1. Fork หรือ Clone Repo นี้
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/poke-mcp-gemini-frontend-tools.git
cd poke-mcp-gemini-frontend-tools2. สร้าง Gemini API Key
ไปที่ Google AI Studio
สร้าง API Key ใหม่ (ฟรี)
คัดลอก key ไว้
3. Deploy บน Render (แนะนำ)
ไปที่ Render.com → New Web Service
Connect GitHub repo นี้
ตั้งค่า:
Name:
poke-mcp-gemini-frontendEnvironment: Python 3
Build Command:
pip install -r requirements.txtStart Command:
uvicorn src.server:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
เพิ่ม Environment Variable:
GEMINI_API_KEY= (key ที่ได้จากขั้นตอน 2)
Deploy
หลัง deploy เสร็จ คุณจะได้ URL แบบนี้:
https://poke-mcp-gemini-frontend.onrender.com/mcp
4. เชื่อมต่อกับ Poke
ตั้งชื่อ integration เช่น
Gemini Frontend Toolsใส่ MCP Server URL:
https://your-service-name.onrender.com/mcp(Optional) ใส่ API Key ถ้าคุณตั้งค่าไว้
Create Integration
5. ทดสอบการใช้งาน
ลองพิมพ์ใน Poke:
ช่วยรีวิว UI หน้านี้ให้หน่อย (แนบภาพมาได้)
ใช้ Gemini Frontend Tools integration's generate_web_component tool
สร้างปุ่ม gradient สีฟ้า-ม่วง แบบมี hover effect ด้วย React + Tailwind
ช่วย refactor โค้ดนี้ให้ดีขึ้น
[paste โค้ด]ตัวอย่าง Prompt ที่ใช้ได้ดี
Review UI
"ช่วยรีวิวภาพนี้ให้หน่อย ว่าดีไหม ควรปรับอะไร"
"ใช้ review_ui_design tool วิจารณ์ dashboard นี้"
Generate Component
"สร้าง component Card แบบสวยๆ สำหรับแสดงสินค้า ใช้ Tailwind"
"ใช้ generate_web_component tool สร้าง modal แบบ responsive"
Refactor
"ช่วย refactor โค้ดนี้ให้ใช้ modern pattern มากขึ้น"
"ใช้ refactor_code tool ปรับปรุงโค้ดนี้ให้อ่านง่ายขึ้น"
Development (Local)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# สร้างไฟล์ .env แล้วใส่ GEMINI_API_KEY
cp .env.example .env
python src/server.pyทดสอบด้วย MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8000/mcpTech Stack
Python + FastMCP
Google Gemini 1.5 Pro / Flash
Deploy on Render (รองรับ Streamable HTTP)
Next Steps / Ideas
เพิ่ม tool
generate_landing_pageเพิ่ม tool
check_accessibilityเชื่อมกับ Supabase / Vercel API
สร้าง tool สำหรับ Framer Motion animation
สร้างโดย Grok สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการขยายความสามารถของ Poke ด้วย Gemini
มีคำถามหรืออยากเพิ่ม tool ฮะไร บอกได้เลย!
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/whoisbeet/poke-mcp-gemini-frontend-tools'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server