224,869 tools. Last updated 2026-06-22 16:04
"User interfaces (UI) or UI design resources" matching MCP tools:
- Create, save or publish meal plan prescriptions in WebDiet. Actions: create (new prescription for patient), save (meals/foods JSON to existing prescription), publish (release prescription to patient — makes it visible on the patient portal/app). IMPORTANT: After creating and saving foods, you MUST call publish to make the prescription visible to the patient. ═══ MÉTODO DE PRESCRIÇÃO — escolha no create ═══ WebDiet tem 3 métodos: • "Convencional" (UI: "Por alimentos", URL: metodoPlanning.php) — DEFAULT e RECOMENDADO. Alimento-por-alimento. Para cálculo de macros automático (proteínas/lipídios/carboidratos/calorias) na tabela "Alimentos prescritos" detalhada, cada alimento DEVE incluir o campo "id" com o WebDiet food-DB ID numérico. Sem id, o alimento AINDA é salvo no método Convencional e aparece no card expandido da refeição com nome + medida caseira, mas sem macros. NÃO vai para a seção qualitativa — o save retorna um warning explicando. • "Equivalentes" (UI: "Por equivalentes", URL: metodoWebdiet.php) — avançado. Prescrição por grupos de equivalentes. Requer IDs do banco. • "Qualitativo" (UI: "Qualitativa", URL: metodoQualitativo.php) — texto livre por refeição. A página do Qualitativo usa estrutura de dados diferente (refs com objetos cardapio) que este adapter ainda não gera corretamente via save. Para prescrições qualitativas, recomendado: criar via UI ou usar metodo="Convencional" sem food IDs (os alimentos aparecem como texto na refeição sem macros, efeito semelhante). ═══ prescricao_json (para o save) ═══ JSON array de refeições. Cada refeição: {nome, horario, alimentos:[...]}. Cada alimento: {nome, quantidade, medida_caseira, peso_gramas, id?}. AUTO-RESOLVE: se "id" não for enviado, o adapter procura automaticamente o melhor match no banco WebDiet (mesmo catálogo do webdiet_food_search) pelo campo "nome" e preenche o id antes de salvar — com isso os macros são calculados mesmo sem pré-chamar webdiet_food_search. O save retorna auto_resolved_foods {resolved, not_found, unresolved[]} indicando quais nomes não tiveram correspondência. Para controle fino (variante específica do banco, gramagem da medida caseira etc.), ainda é recomendado chamar webdiet_food_search e enviar o "id" explicitamente. Para evitar duplicação na UI ("2 2 fatias (50g)"), use quantidade numérica em "quantidade" e medida_caseira SEM repetir esse número e SEM sufixo "(Xg)" — ex.: quantidade="2", medida_caseira="fatias", peso_gramas="50". O MCP também normaliza automaticamente se você enviar texto completo. Exemplo sem ids (o adapter resolve automaticamente; nomes pouco específicos podem não encontrar match): [{"nome":"Café da Manhã","horario":"07:00","alimentos":[{"nome":"Pão integral","quantidade":"2","medida_caseira":"fatias","peso_gramas":"60"}]}] Exemplo com ids (pula o auto-resolve — ideal quando você já escolheu a variante exata): [{"nome":"Almoço","horario":"12:00","alimentos":[{"id":"9153","nome":"Arroz branco cozido","quantidade":"4","medida_caseira":"4 colheres de sopa (100g)","peso_gramas":"100"},{"id":"9168","nome":"Feijão carioca cozido","quantidade":"2","medida_caseira":"2 colheres (50g)","peso_gramas":"50"}]}] O save retorna {ok, metodo, warnings[], raw, auto_resolved_foods}. warnings avisa sobre alimentos sem id e alimentos não encontrados no banco. [Flattened action: publish] Bulk support: accepts patient_ids, prescription_ids for batched execution.Connector
- Create, save or publish meal plan prescriptions in WebDiet. Actions: create (new prescription for patient), save (meals/foods JSON to existing prescription), publish (release prescription to patient — makes it visible on the patient portal/app). IMPORTANT: After creating and saving foods, you MUST call publish to make the prescription visible to the patient. ═══ MÉTODO DE PRESCRIÇÃO — escolha no create ═══ WebDiet tem 3 métodos: • "Convencional" (UI: "Por alimentos", URL: metodoPlanning.php) — DEFAULT e RECOMENDADO. Alimento-por-alimento. Para cálculo de macros automático (proteínas/lipídios/carboidratos/calorias) na tabela "Alimentos prescritos" detalhada, cada alimento DEVE incluir o campo "id" com o WebDiet food-DB ID numérico. Sem id, o alimento AINDA é salvo no método Convencional e aparece no card expandido da refeição com nome + medida caseira, mas sem macros. NÃO vai para a seção qualitativa — o save retorna um warning explicando. • "Equivalentes" (UI: "Por equivalentes", URL: metodoWebdiet.php) — avançado. Prescrição por grupos de equivalentes. Requer IDs do banco. • "Qualitativo" (UI: "Qualitativa", URL: metodoQualitativo.php) — texto livre por refeição. A página do Qualitativo usa estrutura de dados diferente (refs com objetos cardapio) que este adapter ainda não gera corretamente via save. Para prescrições qualitativas, recomendado: criar via UI ou usar metodo="Convencional" sem food IDs (os alimentos aparecem como texto na refeição sem macros, efeito semelhante). ═══ prescricao_json (para o save) ═══ JSON array de refeições. Cada refeição: {nome, horario, alimentos:[...]}. Cada alimento: {nome, quantidade, medida_caseira, peso_gramas, id?}. AUTO-RESOLVE: se "id" não for enviado, o adapter procura automaticamente o melhor match no banco WebDiet (mesmo catálogo do webdiet_food_search) pelo campo "nome" e preenche o id antes de salvar — com isso os macros são calculados mesmo sem pré-chamar webdiet_food_search. O save retorna auto_resolved_foods {resolved, not_found, unresolved[]} indicando quais nomes não tiveram correspondência. Para controle fino (variante específica do banco, gramagem da medida caseira etc.), ainda é recomendado chamar webdiet_food_search e enviar o "id" explicitamente. Para evitar duplicação na UI ("2 2 fatias (50g)"), use quantidade numérica em "quantidade" e medida_caseira SEM repetir esse número e SEM sufixo "(Xg)" — ex.: quantidade="2", medida_caseira="fatias", peso_gramas="50". O MCP também normaliza automaticamente se você enviar texto completo. Exemplo sem ids (o adapter resolve automaticamente; nomes pouco específicos podem não encontrar match): [{"nome":"Café da Manhã","horario":"07:00","alimentos":[{"nome":"Pão integral","quantidade":"2","medida_caseira":"fatias","peso_gramas":"60"}]}] Exemplo com ids (pula o auto-resolve — ideal quando você já escolheu a variante exata): [{"nome":"Almoço","horario":"12:00","alimentos":[{"id":"9153","nome":"Arroz branco cozido","quantidade":"4","medida_caseira":"4 colheres de sopa (100g)","peso_gramas":"100"},{"id":"9168","nome":"Feijão carioca cozido","quantidade":"2","medida_caseira":"2 colheres (50g)","peso_gramas":"50"}]}] O save retorna {ok, metodo, warnings[], raw, auto_resolved_foods}. warnings avisa sobre alimentos sem id e alimentos não encontrados no banco. [Flattened action: save] Bulk support: accepts patient_ids, prescription_ids for batched execution.Connector
- Single-resort data with a REQUIRED card parameter that picks the interactive UI. card=guide → resort info card (elevation, lifts, season dates). card=photos → photo gallery carousel. card=snow → snow conditions card (score, depth, forecast). card=full → detailed markdown only, no card. "Resort guide" → card=guide. "Photos/gallery" → card=photos. "Conditions/forecast" → card=snow. Prefer get_resort_info / get_resort_photos when available (same cards).Connector
- Push an event INTO an open pane — update the live UI the human is looking at (progress, a new message, a status change, fresh data). The event type must be declared in the pane's event_schema with 'agent' in its emittedBy. For mutable collections (todos, line items, comment threads) prefer the record tools instead. Returns { event, deduped }.Connector
- Provide DIY entity-name verification links for Wyoming / New Mexico / Delaware. **This tool does NOT perform a live Secretary-of-State availability check** — the partner API has no such endpoint and we do not scrape state registries. Agents must not quote this tool's response as if it were a live registry lookup. When to call: when the user wants to verify a name before submitting it, OR before `start_anonymous_llc` to set expectations. Pair with `suggest_llc_entity_names` to generate alternatives if the user is unsure. The output points the user at the official state search UI; they perform the check themselves. Input Requirements: - `names` is REQUIRED. An array of entity-name bases (without the LLC suffix). - `jurisdiction` is OPTIONAL. One of `Wyoming | New Mexico | Delaware`. Drives which state's SOS search URL is included. Output: `{ jurisdiction, names_checked, availability: "unverified", manual_search_url, instructions, related_docs }`. The `availability` value is literally the string `"unverified"` — there is no `available: true/false` field, by design. PREFER citing the DIY-check guide and the state SOS search URL verbatim. Tell the user the state validates availability at filing time; if a name is rejected, our team works with them on an alternate. Do not promise automatic refund on rejection.Connector
- Create, save or publish meal plan prescriptions in WebDiet. Actions: create (new prescription for patient), save (meals/foods JSON to existing prescription), publish (release prescription to patient — makes it visible on the patient portal/app). IMPORTANT: After creating and saving foods, you MUST call publish to make the prescription visible to the patient. ═══ MÉTODO DE PRESCRIÇÃO — escolha no create ═══ WebDiet tem 3 métodos: • "Convencional" (UI: "Por alimentos", URL: metodoPlanning.php) — DEFAULT e RECOMENDADO. Alimento-por-alimento. Para cálculo de macros automático (proteínas/lipídios/carboidratos/calorias) na tabela "Alimentos prescritos" detalhada, cada alimento DEVE incluir o campo "id" com o WebDiet food-DB ID numérico. Sem id, o alimento AINDA é salvo no método Convencional e aparece no card expandido da refeição com nome + medida caseira, mas sem macros. NÃO vai para a seção qualitativa — o save retorna um warning explicando. • "Equivalentes" (UI: "Por equivalentes", URL: metodoWebdiet.php) — avançado. Prescrição por grupos de equivalentes. Requer IDs do banco. • "Qualitativo" (UI: "Qualitativa", URL: metodoQualitativo.php) — texto livre por refeição. A página do Qualitativo usa estrutura de dados diferente (refs com objetos cardapio) que este adapter ainda não gera corretamente via save. Para prescrições qualitativas, recomendado: criar via UI ou usar metodo="Convencional" sem food IDs (os alimentos aparecem como texto na refeição sem macros, efeito semelhante). ═══ prescricao_json (para o save) ═══ JSON array de refeições. Cada refeição: {nome, horario, alimentos:[...]}. Cada alimento: {nome, quantidade, medida_caseira, peso_gramas, id?}. AUTO-RESOLVE: se "id" não for enviado, o adapter procura automaticamente o melhor match no banco WebDiet (mesmo catálogo do webdiet_food_search) pelo campo "nome" e preenche o id antes de salvar — com isso os macros são calculados mesmo sem pré-chamar webdiet_food_search. O save retorna auto_resolved_foods {resolved, not_found, unresolved[]} indicando quais nomes não tiveram correspondência. Para controle fino (variante específica do banco, gramagem da medida caseira etc.), ainda é recomendado chamar webdiet_food_search e enviar o "id" explicitamente. Para evitar duplicação na UI ("2 2 fatias (50g)"), use quantidade numérica em "quantidade" e medida_caseira SEM repetir esse número e SEM sufixo "(Xg)" — ex.: quantidade="2", medida_caseira="fatias", peso_gramas="50". O MCP também normaliza automaticamente se você enviar texto completo. Exemplo sem ids (o adapter resolve automaticamente; nomes pouco específicos podem não encontrar match): [{"nome":"Café da Manhã","horario":"07:00","alimentos":[{"nome":"Pão integral","quantidade":"2","medida_caseira":"fatias","peso_gramas":"60"}]}] Exemplo com ids (pula o auto-resolve — ideal quando você já escolheu a variante exata): [{"nome":"Almoço","horario":"12:00","alimentos":[{"id":"9153","nome":"Arroz branco cozido","quantidade":"4","medida_caseira":"4 colheres de sopa (100g)","peso_gramas":"100"},{"id":"9168","nome":"Feijão carioca cozido","quantidade":"2","medida_caseira":"2 colheres (50g)","peso_gramas":"50"}]}] O save retorna {ok, metodo, warnings[], raw, auto_resolved_foods}. warnings avisa sobre alimentos sem id e alimentos não encontrados no banco. [Flattened action: create] Bulk support: accepts patient_ids, prescription_ids for batched execution.Connector
Matching MCP Servers
- Alicense-qualityBmaintenanceMCP server for ingesting UI screenshots, Figma MCP node JSON, or hybrid Figma-plus-screenshot sources into a cross-platform design-to-code artifact pipeline.Last updatedMIT
- Alicense-qualityDmaintenanceEnables AI assistants to discover, document, and generate React code using the pastel-themed Baby Design UI component library. It provides tools for retrieving design tokens and component specifications to streamline the development of user interfaces.Last updatedMIT
Matching MCP Connectors
Native Claude Code integration for @annondeveloper/ui-kit — a zero-dependency React component library with 147 components, 3 weight tiers, physics-based animations, and OKLCH color system. Gives Claude deep awareness of the library's components, design patterns, and conventions. Includes 5 skills for component discovery, code generation, design system reference, tier selection, and accessibility auditing. 2 custom agents for architecture design and accessibility review. Auto-connects to a hoste
Search public Gravity AI UI drafts and generate Gravity UI interface payloads.
- Complete one-shot setup: validates prerequisites, creates a controller VM + worker VMs, auto-creates a public HTTPS URL on port 7070, seeds a starter ROADMAP.md into the repo if absent, and returns the trigger token. Call this when a user says 'set up autocoding agents for my repo' or 'I want agents to work on my codebase'. HOW THE AGENT WORKS: each worker runs Claude Code inside the repo, implements one task, runs the test suite, and opens a pull request. It excels at focused, single-PR, testable units of work — add an endpoint, write tests for a module, fix a specific bug, add a UI page — and is poor at vague/large tasks, design decisions, or anything needing external credentials. TASK FORMAT (strict, one line each): `- [ ] **Title** — short description *(agent-ready)*` — the `- [ ]` checkbox, `**bold title**`, ` — ` separator, and `*(agent-ready)*` are ALL required; `##` headings and plain bullets are ignored. After this returns, the user needs to: (1) authorize the fleet by running the authorize.sh one-liner it returns (it runs `claude setup-token` for a long-lived token installed on the controller) — agents use the user's existing Claude Max/Pro subscription, NOT an API key. This is a shell command the USER runs in their own terminal; do NOT try to read or push the user's credentials yourself. The controller takes ~7 min to boot, so PREFER to poll get_agent_status until it reports the controller is reachable and present the authorize command only once it's ready — that way the user doesn't run it into a long wait. (The command also waits on its own, showing a live progress counter, so a user who runs it early is fine too.) (2) add well-scoped tasks in the format above to ROADMAP.md; (3) call trigger_agent_batch.Connector
- Read a resource by its URI. For static resources, provide the exact URI. For templated resources, provide the URI with template parameters filled in. Returns the resource content as a string. Binary content is base64-encoded.Connector
- Read / write / clear the agent's freeform UI taste notes (a small markdown document of presentation preferences learned from human feedback — 'denser layout', 'no rounded corners'). ONE tool with an `action` enum: get | set | clear. Call `get` BEFORE generating a pane so prior feedback shapes the output; `set` does a whole-document replace (not append). Keep entries about UI/presentation only.Connector
- Recommend a coherent icon set for named UI slots in a product, app, dashboard, or navigation flow. Use this when the user needs several icons that should work together. Returns one recommendation and optional alternatives for each slot.Connector
- Use this when the user wants to play a vocabulary game, asks for something fun, or wants to learn through play. Launches one of 11 mini-games inside the host chat. Renders the matching ui://vocab-voyage/game/{slug} widget on supporting hosts; falls back to a deep link elsewhere. Per-question answers persist via record_word_result; round completion fires record_session_complete + award_game_xp so MCP play counts toward streaks, XP, and mastery for signed-in users. Supported slugs: word_match, spelling_bee, speed_round, synonym_showdown, word_scramble, fill_in_blank, context_clues, word_guess, picture_match, crossword, word_search. Do not use for a serious test-prep quiz — call generate_quiz instead.Connector
- Full machine-readable JSON report (~2k tokens). USE WHEN: you need to programmatically parse specific fields (CI gating, UI, sub-field extraction). Otherwise prefer get_package_prompt. RETURNS: {package, health:{score}, vulnerabilities[], latest, deprecated, maintainers, recommendation}.Connector
- P87 — list the specialist agents ChiefLab can delegate to (design / video / research / outreach / seo / analytics). USE WHEN the user asks 'what can ChiefLab do beyond launch posts?' or before calling chieflab_request_specialist. Returns the kind + label for each so the caller can pick the right one.Connector
- P87 — list the specialist agents ChiefLab can delegate to (design / video / research / outreach / seo / analytics). USE WHEN the user asks 'what can ChiefLab do beyond launch posts?' or before calling chieflab_request_specialist. Returns the kind + label for each so the caller can pick the right one.Connector
- Authenticated — creates a partnerships handoff record for design-partner, ecosystem, training, or advisory conversations needing human review. Persists a PartnershipHandoff row routed to the partnerships inbox; the user is contacted by the team. WHEN TO CALL: user explicitly wants to engage as a design partner, co-marketing/training partner, or evaluate the Blueprint for their org's training programme. ALWAYS confirm with the user before firing — this creates a human-visible partnerships ticket. WHEN NOT TO CALL: for general support / billing / access issues (use handoffs.operator); for paid-engagement enquiries (use handoffs.agency); proactively or as a sales prompt — only when the user has explicitly asked. BEHAVIOR: write-only, single insert, side-effecting (creates a ticket). Auth: Bearer <token> (any plan). UK/EU residency. Response confirms the ticket id + audience so the user can reference it.Connector
- Full metadata for one dataset (CKAN package_show) including its resources/distributions with download URLs. Use a dataset `name` (slug) or id from search_datasets. There is no datastore, so fetch `resources[].download_url`/`url` for the underlying data.Connector
- Data tool for the current user's saved client context, including client setup status, advertiser profiles, synced account/campaign counts, and any open setup questions. For the user-facing setup UI, prefer render_context_onboarding.Connector
- Returns live arrivals and vehicle positions for a stop, producing both a map UI block and a structured arrival list. Use this as the **default tool** when the user asks about arrivals, departures, or vehicles at a specific stop. Prefer `get_stop_geometry` when only static route polylines are needed and live data is irrelevant. Requires a numeric stop ID (shown on stop signage); use `get_stops_around_location` first if you only have an address or coordinates.Connector
- Discovers transit stops near a geographic point, returning each stop's numeric code, name, coordinates, and walking distance. Also emits a map UI block with multiple markers for map-capable clients (e.g. ChatGPT). Use this as the **first step** whenever the user provides an address, place name, or coordinates and you need stop IDs before calling `get_stop_realtime` or `get_stop_geometry`. Do NOT use this to fetch arrivals or live vehicle data — it returns stop metadata only. Default radius is 1 000 m; narrow it (e.g. 300 m) for dense urban areas or widen it (up to 3 000 m) for rural locations.Connector
- Hand the human a rich interactive UI by URL and (optionally) get structured data back. Build the UI as inline HTML (pass `name` + `html`) OR reuse a saved template (pass `template_id`). The relay hosts it and returns a URL. ALWAYS give the returned url to the human — paste it into the conversation and ask them to open it. Reach for this whenever a text reply is the wrong shape: forms, approvals, pickers, surveys, dashboards, diff/doc review, wizards. If the page captures input it emits events back to you (poll them with get_events) or mutates record collections (the record tools). BEFORE authoring: call get_skill for the events-vs-records decision + schema grammar, and the `taste` tool (action: get) for the human's house style — both shape the HTML you write. Returns { pane_id, url, urls, title, expires_at }.Connector