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本地服务
aicanvas.me开发工具68今天更新

关于 aicanvas

@aicanvas/mcp 是 AI Canvas 的 MCP 服务,允许 AI 编辑器在对话中查找并安装 80 多个动画 React 组件。组件与 shadcn 兼容,适合需要快速引入前端组件的开发者。设计系统与模板也可通过该服务获取。

主要功能

  1. 01搜索、浏览标准组件及其分类
  2. 02获取组件源码与 shadcn 安装命令
  3. 03查询组件文档化的 props 并校验 JSX 用法
  4. 04根据简短描述生成页面构建计划

适用场景

  1. 01在对话中查找并安装动画卡片等界面组件
  2. 02在编写 JSX 前查看组件 props 以避免错误
  3. 03按照构建计划组合模板与组件搭建页面

MCP 相关

该项目作为 MCP 服务运行,向 Claude Code、Cursor、Claude Desktop 和 Codex 等客户端提供 13 个只读工具,用于检索、获取及校验 AI Canvas 组件。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"uinerd16-aicanvas": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aicanvas/mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y @aicanvas/mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@aicanvas/mcp0.2.3

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

@aicanvas/mcp

已收录于 mcpservers.org

适用于 AI Canvas 的模型上下文协议服务。让你的 AI 编辑器(Claude Code、Cursor、Claude Desktop、Codex)无需离开聊天界面,即可发现并安装 AI Canvas 组件。

You:   "find me an animated card stack"
AI:    [calls search_components → ranks matches → picks polaroid-stack]
       [calls get_install_command → returns: npx shadcn add @aicanvas/polaroid-stack]
       [runs the command — file lands in your project]
You:   "make the rotation more dramatic"
AI:    [edits the file directly]

提供的功能

共 13 个工具,数据来自 aicanvas.me 的实时注册表。网站添加组件后,MCP 会在几分钟内自动更新。注册表中包含 80 多个独立组件,以及拥有自身组件和模板的 Andromeda 设计系统。

工具用途
list_categories显示所有分类及组件数量。方便在深入浏览前了解概况。
list_components浏览独立组件,可按分类筛选。支持分页。
search_components在独立组件和设计系统组件中进行模糊关键词搜索(包括 slug、名称、描述、分类和标签)。结果按相关性排序。
get_component获取一个组件的完整元数据和 .tsx 源代码。支持解析独立组件 slug 和设计系统组件 slug(例如 andromeda-heat-grid)。
get_install_command获取任意独立组件或设计系统组件对应的 npx shadcn add @aicanvas/<slug> 命令。
list_systems列出可用的设计系统(例如 Andromeda),并显示组件和模板数量。
get_system获取整个设计系统的所有文件、共享令牌、组件安装命令和依赖关系链。
list_templates列出即用型模板(完整示例页面),可按设计系统筛选。
get_template获取单个模板(即用型组合)的所有文件,以及它引入的注册表依赖项。
get_component_props获取一个组件的已记录属性:名称、类型、是否必填、默认值和描述。免费使用,无需账户,内容远少于源代码。
validate_usage根据组件已记录的属性检查文件中的 JSX:检查未知属性、缺少的必填属性、超出属性可选值范围的值,并标注各项所在行号。
compose_page将一行简要需求转化为构建计划:最匹配的模板、每个部分对应的一个组件及备选方案、安装顺序(令牌优先),以及没有组件覆盖的部分。只生成计划,不生成代码。
get_audit_checklist检查已完成页面或组件的清单:安装完整性、属性、两种主题、320px 布局、动效清理、键盘操作与对比度、组合方式。

所有工具均为只读,不会修改 AI Canvas 端的任何内容。

最后四个工具适用于以下工作流:先用 compose_page 制定计划,再用 get_component_props 在编写 JSX 前查看各组件的 API,用 validate_usage 检查完成的文件,最后用 get_audit_checklist 检查是否已完成。

独立组件和设计系统组件分别存放。list_components 和 list_categories 仅涵盖 80 多个独立组件,保持目录清晰。设计系统组件可通过 list_systems / get_system 查找,也可以通过 get_component、get_install_command 和 search_components 按 slug 解析。

设置

Claude Desktop

编辑 claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "aicanvas": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。工具列表中应会显示 aicanvas 工具。

Cursor

项目级(仓库中的 .cursor/mcp.json)或全局(~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "aicanvas": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"]
    }
  }
}
Claude Code

项目级 .mcp.json(与代码一起提交):

{
  "mcpServers": {
    "aicanvas": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@aicanvas/mcp"]
    }
  }
}

也可以通过 CLI 配置:

claude mcp add aicanvas -- npx -y @aicanvas/mcp
Codex

~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.aicanvas]
command = "npx"
args = ["-y", "@aicanvas/mcp"]

验证是否正常运行

在上述任意 AI 编辑器中询问:

“AI Canvas 有哪些组件类别?”

你应该会看到全部 11 个类别及其数量。如果没有,请检查宿主的 MCP 日志。通常,“Failed to spawn process” 或网络错误意味着 npx 无法获取软件包,或者编辑配置后没有重启宿主。

要在编辑器外检查服务:

npx -y @modelcontextprotocol/inspector npx -y @aicanvas/mcp

这会打开一个浏览器界面,你可以在其中手动调用每个工具。

配置

环境变量默认值用途
AICANVAS_REGISTRY_BASEhttps://aicanvas.me/r注册表根 URL。仅在针对可自托管镜像进行本地开发时覆盖。
AICANVAS_TOKEN(none)可选的账户专属令牌。网站会将其写入提供给你的 MCP 配置。它用于识别你的 AI Canvas 账户,以授权拉取源代码并解锁你拥有的任何高级内容。每次注册表请求都会以 Bearer 令牌的形式发送。没有该令牌时,你的身份为匿名:仍可浏览元数据,但拉取组件源代码时会收到一条简短的“创建免费账户”提示,而不是代码。
账户和高级内容

浏览元数据(list_categories、list_components、search_components、list_systems、list_templates、get_install_command)免费且无需账户。拉取实际源代码(get_component、get_system、get_template)需要使用免费的 AI Canvas 账户:从你的账户获取 AICANVAS_TOKEN,网站会为你提供现成的配置。没有令牌时,拉取免费组件源代码会收到一条简短的“创建免费账户”提示,而不是代码;高级内容(完整设计系统和模板)则会返回 HTTP 402,并附带 aicanvas.me/pricing 上的升级链接。可随时通过 npx @aicanvas/mcp@latest 更新。

注册表如何保持最新

MCP 会在首次使用时获取 https://aicanvas.me/r/aicanvas-mcp.json,并将其缓存 5 分钟。AI Canvas 上的新组件会自动显示在 MCP 中,无需更新软件包。

每个组件的完整源代码会按需从 /r/<slug>.json 获取(与 CLI 安装的 shadcn 注册表项目相同)。

属性表来自 https://aicanvas.me/r/aicanvas-props.json,并在构建时从每个组件自身的 JSDoc 解析,因此不会与源代码出现偏差。同样缓存 5 分钟。

本地开发

git clone https://github.com/aicanvas-me/aicanvas.git
cd aicanvas/mcp
npm install
npm run build

# Smoke-test against the deployed registry:
npm run inspect

# Or point at a locally running aicanvas dev server:
AICANVAS_REGISTRY_BASE=http://localhost:3000/r node dist/index.js

编辑 src/index.ts,运行 npm run build,然后重启 AI 编辑器。

许可证

MIT,与 AI Canvas 项目相同。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。