mcp-view
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., "@mcp-viewCreate a visual plan for the refactoring of the auth module."
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.
mcp-view
Máy chủ MCP dựng một trang web trong máy để xem kế hoạch, báo cáo và sơ đồ của trợ lý AI, thay vì đọc một khối chữ dài trong khung chat.
Nguyên tắc xuyên suốt: AI chỉ gửi con trỏ, không gửi nội dung. Mọi thứ đắt token — nội dung tệp, phần thay đổi, mã SVG, toạ độ, màu sắc — do máy chủ tự lấy hoặc tự tính. Giá trị trả về cho AI luôn chỉ là một dòng:
Đã dựng: http://127.0.0.1:7391/s/a3f9Cài đặt
Cần Node.js ≥ 22. Không cần đăng ký npm — cài thẳng từ GitHub, hai lệnh:
npm i -g https://github.com/zivhdinfo/mcp-view/archive/refs/heads/claude/mcp-view-server-scdc2o.tar.gz
cd /duong/dan/du-an-cua-ban
mcp-view initBản đã dựng nằm sẵn trong kho nên cài xong là chạy được ngay, không phải chờ biên dịch.
mcp-view init hỏi hai câu rồi tự làm phần còn lại:
mcp-view 0.1.0
xem kế hoạch, báo cáo và sơ đồ của trợ lý trên trang web trong máy
Cài cho trình soạn thảo nào? ↑↓ chọn dòng · space bật tắt · a tất cả · enter xác nhận
❯ ◉ Claude Code thấy trên máy
◉ Cursor thấy trên máy
◯ VS Code không thấy
◯ Claude Desktop không thấy
Cài ở đâu? ↑↓ chọn · enter xác nhận
❯ dự án hiện tại ~/du-an
toàn máy mọi dự ánNhững cái nó dò thấy trên máy đã được tích sẵn, nên phần lớn trường hợp chỉ cần nhấn enter hai lần. Sau đó nó in ra đúng những gì đã ghi:
✓ .mcp.json Claude Code
✓ .cursor/mcp.json Cursor
✓ .claude/skills/mcp-view/SKILL.md skill, riêng dự án này
✓ CLAUDE.md thêm phần nhắc trợ lý dùng mcp-view
✓ .gitignore thêm .mcp-view/Phạm vi quyết định nơi ghi: dự án hiện tại dùng .mcp.json, .cursor/mcp.json,
.vscode/mcp.json và .claude/skills/ ngay trong thư mục; toàn máy dùng ~/.claude.json,
~/.cursor/mcp.json và ~/.claude/skills/.
Chạy lại nhiều lần cũng không sao — cái gì đã có thì giữ nguyên và nói rõ là đã bỏ qua. Tệp cấu hình sẵn có được gộp thêm chứ không ghi đè; nếu tệp đó là JSON hỏng thì nó dừng và báo, không dám đụng vào.
Cờ | Việc |
| không hỏi, dùng luôn những gì dò được |
| xem trước, không ghi gì |
| chọn sẵn phạm vi, bỏ qua câu hỏi |
| chọn sẵn trình soạn thảo |
| đừng đụng vào |
| ghi đè những thứ đã có |
Không phải terminal thật (chạy trong script, CI) thì nó bỏ qua phần hỏi và dùng mặc định.
Khởi động lại trình soạn thảo, gõ /mcp để kiểm tra ba công cụ đã kết nối chưa.
Dựng từ nguồn
git clone -b claude/mcp-view-server-scdc2o https://github.com/zivhdinfo/mcp-view
cd mcp-view
npm install
npm run build # dựng giao diện rồi biên dịch máy chủ
node dist/index.js initdist/ và ui/dist/ được đưa vào git có chủ đích, vì gói này cài thẳng từ GitHub. Sửa
src/ hay ui/src/ thì chạy npm run build trước khi commit.
Gốc dự án
Lấy từ thư mục làm việc của tiến trình. Nếu trình soạn thảo chạy máy chủ từ chỗ khác, đặt
MCP_VIEW_ROOT trỏ tới gốc dự án.
Biến môi trường | Mặc định | Việc |
| thư mục làm việc | gốc dự án để đọc tệp và so sánh thay đổi |
| bật | đặt |
Thêm .mcp-view/ vào .gitignore của dự án — đó là chỗ máy chủ ghi phiên và ảnh chụp mốc.
Related MCP server: visual-ui-debug-agent-mcp
Skill
mcp-view init cài kèm một skill ở ~/.claude/skills/mcp-view/SKILL.md. Đó là thứ dạy trợ
lý khi nào nên gọi, chứ không chỉ là gọi thế nào:
sắp viết một kế hoạch nhiều bước trước khi sửa code →
view_planvừa làm xong một việc →
view_reportcâu trả lời đúng ra là một cái hình →
view_diagramphép thử: nếu viết ra sẽ dài quá một đoạn ngắn, hoặc phải chèn code, thì nó thuộc về trang web
Skill cũng dặn trợ lý trả lời bằng đúng dòng URL, gửi con trỏ chứ không dán nội dung, chọn
anchor là chữ nó thật sự đọc thấy trong tệp, và khi bị máy chủ từ chối thì sửa đúng trường
được nêu rồi gọi lại — chứ không quay về đổ chữ ra chat.
Nguồn nằm ở skill/mcp-view/SKILL.md trong kho, sửa được rồi chạy lại mcp-view init --force.
Skill nạp theo tình huống, nên không đảm bảo lần nào cũng kích hoạt. Vì vậy init còn ghi
thêm một phần ngắn vào CLAUDE.md — thứ luôn có mặt trong ngữ cảnh — đặt giữa hai dấu
<!-- mcp-view --> để lần sau nhận ra và cập nhật đúng chỗ đó thay vì chèn trùng. Không
muốn thì thêm cờ --no-rules.
Ba công cụ
Công cụ | Gọi khi nào | Nhận vào |
| trước khi bắt tay làm, sau khi đã nghĩ xong hướng đi |
|
| sau khi làm xong |
|
| chỉ cần vẽ, không kèm kế hoạch hay báo cáo |
|
Trỏ tới code bằng anchor, không bằng số dòng
{ path: "src/core/queue.ts", anchor: "async function claim", note: "chỗ khoá việc" }Mô hình đếm dòng rất kém và số dòng lệch ngay khi tệp bị sửa, nên máy chủ nhận một mẩu chữ có thật rồi tự đi tìm:
khớp đúng một chỗ → tô sáng vùng đó
khớp nhiều chỗ → chỉ chỗ đầu tiên, ghi chú "còn N chỗ khác khớp"
không khớp → hiện cả tệp kèm cảnh báo, không bao giờ đoán vị trí
Nếu không khớp nguyên văn, máy chủ thử lại một lần nữa sau khi bỏ qua khoảng trắng thừa — vẫn là chỗ có thật, không phải phỏng đoán.
Sơ đồ
{ kind: "flow" | "architecture",
nodes: [{ id, label, sub?, group?, role? }],
edges: [{ from, to, label?, role? }] }flow xếp dọc theo thứ tự các bước. architecture trải ngang, các nút cùng group nằm
trong một khung viền nét đứt có tên nhóm.
Máy chủ chặn cứng ở 9 nút. Quá thì trả về lỗi kèm câu nhắc tách thành nhiều sơ đồ nhỏ. AI không được gửi màu, toạ độ hay mã SVG — gửi là bị từ chối kèm lời giải thích.
Màu theo vai trò
AI nói cái hộp đó là gì, máy chủ chọn màu. Một bảng màu cho cả ứng dụng nên sơ đồ vẽ hôm nay vẫn khớp với sơ đồ tháng trước, và đổi nền sáng thì cả bảng đổi theo một lượt.
| Nghĩa | Màu |
| vừa tạo mới | xanh lá |
| vừa sửa | hổ phách |
| vừa xoá | đỏ |
| cơ sở dữ liệu, hàng đợi, nơi lưu tệp | xanh ngọc |
| dịch vụ bên ngoài dự án | tím |
| mặc định, không có gì đặc biệt | xám |
add và remove cố ý mượn đúng xanh lá và đỏ của phần code: trong sơ đồ chúng mang đúng
nghĩa đó. Gửi vai trò lạ thì bị từ chối kèm danh sách vai trò có thật.
Cạnh cũng nhận role — chỉ nên dùng khi bản thân mũi tên mới là điều đáng nói.
Khi AI gửi sai định dạng
Máy chủ trả về lỗi nói rõ sai ở trường nào và cần sửa thành gì, để mô hình tự gọi lại đúng mà không tốn thêm lượt của bạn:
'diagram.nodes' has 12 nodes, over the hard limit of 9. Split this into several
diagrams instead of shrinking the labels: one overview diagram of at most 9 boxes,
then one diagram per sub-flow. Call the tool again for each.Mốc so sánh
Ngay khi máy chủ khởi động, nó ghi lại một ảnh chụp trạng thái dự án:
là kho git → lưu mã commit của HEAD, cộng bản sao nội dung mọi tệp đang sửa dở
không phải kho git → băm nội dung mọi tệp, cộng bản sao để so sánh từng dòng
Phần thay đổi hiển thị trên web luôn là so với ảnh chụp lúc mở phiên, không phải so với commit gần nhất — để bạn thấy đúng những gì AI đụng vào trong lượt này, không lẫn với những gì bạn tự sửa từ hôm qua. Có nút "đặt lại mốc" ở cột phải.
Mỗi tiến trình giữ ảnh chụp riêng theo pid, nên mở hai cửa sổ trình soạn thảo trên cùng một
dự án cũng không cái nào xoá mốc của cái nào. Cổng cũng vậy: dò tìm từ 7391 trở lên, cổng
đang dùng ghi vào .mcp-view/port.
Giao diện
Ba cột: danh sách phiên bên trái, nội dung ở giữa (giới hạn 880px), cây tệp đã thay đổi bên phải. Trang tự cập nhật qua SSE — mỗi lời gọi công cụ mới hiện thành một dòng trong thanh bên, đánh dấu "mới", và tab đang mở không bị nhảy đi chỗ khác.
Chọn hai phiên bằng checkbox rồi bấm "so sánh" để đặt kế hoạch cạnh báo cáo: bước nào rơi rụng, việc nào phát sinh ngoài kế hoạch.
Phiên xếp theo ngày. Nút mắt ở đầu thanh bên hiện lại những phiên đã ẩn, và mỗi phiên có nút xoá riêng — hỏi lại một lần rồi xoá hẳn khỏi đĩa, không khôi phục được.
Nền sáng và nền tối
Nút mặt trời/mặt trăng trên thanh trên cùng, trạng thái nhớ lại giữa các lần mở. Cả sơ đồ lẫn màu cú pháp đều đổi theo: SVG dùng biến CSS thay vì mã màu cố định, và mỗi token code mang sẵn hai bảng màu nên chuyển chế độ không phải dựng lại gì. Phiên tạo trước bản này giữ sơ đồ màu cố định, chỉ phiên mới theo được nền sáng.
Xem sơ đồ từng bước
Kéo chuột để di chuyển sơ đồ, ctrl + lăn chuột để phóng to thu nhỏ quanh con trỏ. Nút
toàn màn hình mở sơ đồ ra kín cửa sổ — lúc đó lăn chuột là phóng luôn, không cần ctrl,
và esc để thoát. Nút "vừa khung" đưa về đúng cỡ nhìn được cả hình.
Bấm xem từng bước dưới sơ đồ: bản vẽ tự chạy lại từ đầu như một đoạn phim ngắn — mỗi nút
sáng lên, rồi mũi tên tự vẽ từ nút này sang nút kia, kèm một dòng thuyết minh A → B · nhãn.
Phần chưa tới thì mờ đi, phần đã qua thì dịu lại. Có nút lùi/tới, phím mũi tên và space, thoát
bằng Esc. Trình tự do máy chủ tính sẵn: bắt đầu từ nút không có mũi tên nào trỏ vào, rồi đi hết
một nhánh mới sang nhánh khác — đúng cách người ta kể lại một luồng.
Quy tắc màu
Màu trong giao diện này mang nghĩa, không trang trí. Chỉ ba màu được phép bão hoà, và cả ba đều nằm trong phần code:
Màu | Nghĩa duy nhất |
| dòng được thêm |
| dòng bị bớt |
| chỗ AI chỉ tới |
Ngoài ba chỗ đó, toàn bộ giao diện là thang xám — nút bấm, thẻ, nhãn, trạng thái, cây tệp đều không dùng màu. Hai lớp chồng nhau và bật tắt riêng được: lớp thay đổi tô nền, lớp "AI chỉ tới" chỉ vẽ một vạch dọc ở lề trái cộng một dấu ở thanh cuộn — không tô nền, để dòng vừa sửa vừa được nhắc tới không mất lớp nào.
Ràng buộc này được kiểm tra tự động, không phải chỉ ghi trong tài liệu: npm run test:visual
mở trình duyệt thật rồi đo màu, phông, cỡ chữ, độ đậm, bo góc và đổ bóng của từng phần tử.
Kiểm tra
npm test # 66 phép thử: ba công cụ, chặn đầu vào, tìm anchor, so sánh, phiên, lệnh init
npm run test:visual # 53 phép thử qua trình duyệt thật; cần: npm i --no-save playwrightCấu trúc
src/
mcp/ máy chủ stdio, khai báo và xử lý ba công cụ, chặn đầu vào
web/ Hono, các tuyến đường, SSE, phục vụ tệp tĩnh
core/ phiên, ảnh chụp, so sánh thay đổi, tìm anchor, tô màu cú pháp
diagram/ elkjs, sinh SVG, bảng màu
ui/ React + Vite + Tailwind + shadcn/ui, dựng ra ui/dist
test/ smoke.mjs (MCP + API), visual.mjs (trình duyệt)Available Tools
3 toolsview_diagramShow a diagramA
Draw a diagram on a local web page, without a plan or a report attached. Use this when the user asks how something works and the answer is a picture: a flow of steps, or the shape of a system. Hard limit of 9 nodes - if the subject needs more, call this several times: one overview diagram, then one per sub-flow. Never send colors, coordinates or SVG; the server does the layout and the styling. Returns a single line with the page URL - reply with that line only.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| title | Yes | Short title for the diagram. | |
| diagram | Yes | Do NOT send colors, coordinates, sizes or SVG. The server assigns all visual properties and runs the layout. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
The description discloses critical behavioral traits beyond the schema: the hard limit of 9 nodes, the instruction to never send colors/coordinates/SVG (server handles layout/styling), and the return format ('a single line with the page URL - reply with that line only'). These are not present in the annotations (none provided) and are essential for correct usage.
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?
The description is compact yet dense with actionable information. Every sentence earns its place: purpose, use case, limit, request formatting, and response handling. It avoids filler and front-loads the most critical information within the first two sentences.
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?
Given the nested object schema and the absence of output schema/annotations, the description is remarkably complete. It explains the return value ('single line with the page URL'), usage context, and constraints (node limit, no styling). The sibling tools are 'view_plan' and 'view_report', and the description clearly delineates this tool's niche, leaving no major gaps for the agent.
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?
The schema already has 100% coverage in parameter descriptions, so the baseline is 3. The description adds value by summarizing the key constraint ('Hard limit of 9 nodes') and the anti-pattern for visual properties, which is not fully covered in the schema properties but is mentioned in the nested diagram description. It doesn't repeat every field, but reinforces the most load-bearing semantic rules.
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?
The description uses specific verbs and resources: 'Draw a diagram on a local web page' immediately states the action and output medium. It further clarifies the tool's scope by explicitly saying 'without a plan or a report attached', which distinguishes it from sibling tools (view_plan, view_report). The purpose is unmistakable.
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?
The description explicitly tells when to use this tool ('when the user asks how something works and the answer is a picture'), and provides clear exclusion criteria ('without a plan or a report attached'). It also names the alternatives implicitly by contrasting with plans/reports, and gives explicit guidance for splitting complex subjects into multiple calls.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
view_planShow plan on a pageA
Show the user your plan on a local web page instead of writing it out in chat. Call this BEFORE you start making changes, once you have decided on an approach. Send a short summary (max 3 sentences), up to 12 one-line steps, optionally a diagram of the intended flow, and optionally refs pointing at the files you plan to touch. Refs are pointers, not content: give a path and an 'anchor' string that literally appears in that file; the server opens the file itself. Returns a single line with the page URL - reply with that line only.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| refs | No | Files you intend to touch, each pointed at by an anchor. | |
| steps | Yes | Ordered steps. Max 12, one short line each. | |
| diagram | No | Optional diagram of the intended flow. | |
| summary | Yes | What you are about to do. Max 3 sentences. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries the burden. It discloses important behavior: refs are pointers, not content, and the server opens the file itself. It also states the return format (a single URL line). It does not explicitly claim read-only status, but the purpose implies no modifications.
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?
The description is a single well-structured paragraph that front-loads the purpose, then provides timing, content limits, and return behavior. Every sentence adds value with no fluff.
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?
Despite complex nested schema for diagram and refs, the description covers essential use, constraints, and return value, especially since there is no output schema. It lacks explicit error handling or exclusions but is sufficient for an agent to invoke the tool correctly.
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?
Schema coverage is 100%, so the baseline is 3. The description adds a crucial clarification that refs are pointers and the server opens the file itself, which goes beyond the schema's descriptions and helps correct usage.
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?
The description clearly identifies the tool as showing a plan on a local web page, using a specific verb and resource. It does not explicitly distinguish from sibling tools like view_report or view_diagram, but the focus on 'plan' makes the purpose evident.
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?
Explicitly instructs to call the tool BEFORE making changes, once an approach is decided. It does not mention when not to use it or alternatives, but the timing advice is precise and actionable.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
view_reportShow report on a pageA
Show the user what you did on a local web page instead of writing it out in chat. Call this AFTER you have finished the work. The page also shows every file that changed since this session started, with per-line diffs, so do not describe your edits in chat - point at them. Send a short summary (max 3 sentences), the list of things done, optionally a diagram of the resulting flow, optionally refs (path + an 'anchor' string that literally appears in the file) marking spots worth reading, and optionally notes for warnings or leftovers. Returns a single line with the page URL - reply with that line only.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| done | Yes | What was completed. Max 12 short lines. | |
| refs | No | Noteworthy spots in the code, each pointed at by an anchor. | |
| notes | No | Warnings, caveats, or work left unfinished. | |
| diagram | No | Optional diagram of the resulting flow. | |
| summary | Yes | What you did. Max 3 sentences. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries the full burden and discloses key behaviors: the page automatically shows every changed file with per-line diffs, and the return contract is 'Returns a single line with the page URL - reply with that line only.' This is valuable beyond the schema, though it omits error cases or prerequisites.
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?
The description is a single dense paragraph with no filler. It follows a logical flow: purpose, when to call, what to include, expected output, and every sentence contributes to the agent's understanding.
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?
The description covers purpose, timing, parameter guidance, and output format, which is solid given no output schema. It could better address how this relates to sibling tools like view_plan and view_diagram, but it is adequate for a 5-parameter tool.
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?
Schema coverage is 100%, so baseline 3 applies. The description adds usage hints like summary max 3 sentences and refs using anchors, but these mostly echo the schema descriptions rather than introduce new parameter meaning.
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?
The description clearly states it shows what you did on a local web page instead of chat, using a specific verb and resource. It also distinguishes itself by noting the page includes per-line diffs, which is a unique capability versus chat output.
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?
It explicitly says 'Call this AFTER you have finished the work,' giving a clear timing guideline. It also instructs not to describe edits in chat but to point at the page, but it does not directly contrast with sibling tools like view_plan or view_diagram.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
TDQS
Each tool targets a distinct phase: planning before work, reporting after work, and standalone diagramming. Even though all produce web pages, their intended invocation context is clearly separated. No overlap that would confuse an agent.
All three tools share a consistent 'view_' prefix followed by a specific noun (plan, report, diagram). This creates a predictable pattern that makes it easy to guess the tool for a given need. No mixed conventions.
3 tools is well-scoped for a focused presentation server. Each tool covers a distinct need and none feel redundant. This falls comfortably in the ideal range.
The server's domain is showing plans, reports, and diagrams on a web page. It covers the before-work, after-work, and standalone diagram cases. Optional diagram inclusion in plan/report fills any cross-cutting need, so no gaps.
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
MCP server for generating rough-draft project plans from natural-language prompts.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
MCP server for building and testing AI agents with multi-model experimentation and insights.
The Remote MCP server acts as a standardized bridge between LLM applications (like Claude, ChatGPT, and Cursor) and external services, enabling AI agents to access external tools and resources. Its primary capability is providing a centralized search tool to discover other MCP servers and their respective tools. Unlike local implementations, it runs remotely with OAuth authentication and permission controls for security.
Related MCP Servers
- FlicenseAqualityNot gradedmaintenanceAn MCP server that enables users to review and refine AI outputs through a local web UI, returning feedback as free tool call results to save on GitHub Copilot premium requests. It allows for multiple rounds of iterative improvements within a single request session.130
- AlicenseCqualityAmaintenanceAn MCP server that enables AI agents to autonomously test, debug, and analyze web interfaces visually using Playwright, with 30 tools for screenshots, workflows, performance, and visual comparison.304081ISC
- FlicenseAqualityBmaintenanceA universal MCP server that provides AI agents with structured tools for filesystem, database, shell, and git operations, enabling seamless interaction with projects.19
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAn MCP server that implements Project Memory Protocol (PMP) to manage shared project memory in the .ai/ directory, providing 13 tools for project context, tasks, decisions, and conversation summaries.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- 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/zivhdinfo/mcp-view'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server