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Intégration MCP d'un moteur de design pour mises en page éditables, import de ressources et exports imprimables. Exige Node.js 22.15+ ; dépôt MIT mais moteur propriétaire, WSL sous Windows et connexion IMG.LY pour convertir une image en calques.

Permet de lister, lire, créer et modifier des diagrammes Mermaid dans un Space Diagramzu, avec résumés structurels et versions. Compte et jeton limité à un Space requis. Les diagrammes sont hébergés ; le stdio local est un mode de connexion, pas un stockage hors ligne.

Modélise parcours et écrans en machines à états et contrats pour vérifier accessibilité des états, erreurs/chargements manquants, contraste, cibles tactiles et expansion du texte. Aperçus, exports et audits de dérive pour CI inclus. Limité aux contrats et règles déclarés ; les tests synthétiques ne prouvent ni accessibilité complète ni utilisabilité réelle.

Offre via MCP conversions, mélanges, harmonies, différences perceptuelles, contrastes du texte et sauvegarde de palettes déterministes. L’endpoint public désactive actuellement l’authentification ; un déploiement privé peut appliquer des scopes OAuth lecture/écriture. Les ratios de contraste ne constituent pas un audit complet d’accessibilité.

Client stdio léger de l’API Diagrams.so pour générer, modifier et gérer des schémas cloud, consulter les avertissements et exporter en draw.io. Node.js 18 ou ultérieur et accès au compte approuvé dans le navigateur requis. API de production hébergée par défaut ; la connexion seule ne génère aucun schéma.

Espace documentaire visuel avec aperçus HTML/CSS, annotations, assets de marque, collections structurées pour documents en série et export PDF. Conserve état éditable et versions. L’intégration Gmail facultative nécessite une configuration OAuth personnelle et crée uniquement des brouillons, sans envoi.

Canevas navigateur et moteur MCP pour mesures calibrées, métrés, annotations et exports de PDF de construction, avec provenance géométrique et état de revue. Calibration et vérification des quantités requises. La détection des pièces en un clic est actuellement désactivée par défaut ; données et modèles propriétaires ne sont pas inclus dans le moteur ouvert.

Recherche et classe des kits, explore noms et domaines, exporte des tokens CSS, Tailwind, shadcn ou DTCG et applique les fichiers avec contrôle de conflit par hash. Kits publics sans compte ; persistance et fonctions Pro avec authentification ou offre payante. Les scores ne garantissent pas la pertinence, ni un domaine libre la disponibilité d’une marque.

Crée et révise des maquettes iOS en PNG et HTML/Tailwind avec Claude et Playwright Chromium, avec bibliothèque locale. Abonnement Claude CLI authentifié ou clé Anthropic requis. Il produit des prototypes, pas des apps iOS natives ; le CLI utilise aussi un modèle distant.

Boîte à outils MCP locale associant références, générateurs de tokens et couleurs, workflows de systèmes de design et lint de design/rédaction. Les contrôles de sources ne couvrent qu’une partie de la bibliothèque. L’exécution locale ne détermine pas les transmissions externes du client IA connecté.

Crée, valide et répare flux, séquences, architectures et cartes mentales avec le DSL FlowZap et ses API publiques. Ni syntaxe Mermaid ni accès aux diagrammes privés du compte. Création distante et contrôles LLM facultatifs sont limités ; ces derniers suggèrent, sans certifier la conformité.

Expose aux clients IA un système de marque rédigé par l’utilisateur : langage, couleurs, typographie, tokens et composants. Fichiers renseignés et configuration v2 requis. La plupart des outils lisent, mais la synchronisation écrit des documents locaux ; un modèle vide ne devient pas une marque complète.

Crée schémas physiques, VLAN et IP et tables d’équipements à partir de données structurées, en éditions MCP locale, en ligne et hors ligne. Le MCP exporte SVG, PowerPoint et HTML avec fichiers maîtres locaux. L’inventaire réel passe par une extension distincte ; les schémas ne configurent ni ne valident le réseau de production.

Serveur MCP bidirectionnel reliant agents de code et plugin Figma par relais local, avec contexte de design et édition du canevas. Figma, plugin et Node.js compatible requis. Le relais local ne garantit pas un parcours hors ligne : les données transmises à une IA cloud suivent les règles de ce client.

Client MCP du pipeline hébergé PicoBerry pour images et assets 3D, avec remaillage, textures et animation. Accès API activé par un achat et crédits requis. Les assets sont des brouillons à revoir ; moteurs, exports et coûts varient selon l’opération.

Interroge, agrège et inspecte les modèles Revit actifs via un complément de poste et un client MCP. Lecture seule par défaut ; écrire via MCP exige deux activations, serveur et poste. Un poste Windows Revit est requis et les données demandées sont transmises au client IA choisi.

Pilote dessin 2D et solides 3D par pont de fichiers AutoLISP, avec mesures et annulation groupée. La référence exige Linux, BricsCAD et xdotool ; les autres adaptateurs CAD restent des pistes, sans équivalence vérifiée. Le LISP arbitraire peut modifier les plans ; mesurer ne vaut pas certification technique.

Boîte à outils CAD pour assistants MCP : modèles build123d, aperçus, mesures et exports STEP, STL, SVG ou DXF. Dépendances Python/CAD compatibles et assistant distinct requis. Ce n’est pas un chatbot autonome ; les gains de benchmark ne garantissent pas chaque pièce produite.

Relie un assistant IA à TouchDesigner pour créer, connecter, inspecter et prévisualiser des réseaux de nœuds avec une référence intégrée. TouchDesigner et un pont interne sont requis. Ce pont agit sur les projets et écoute par défaut sur toutes les interfaces réseau ; son accès doit rester limité aux réseaux de confiance.

Interface CLI et MCP pilotant FreeCAD en Python pour modélisation paramétrique, plans et analyses techniques. FreeCAD et les solveurs ou dépendances adaptés sont requis. Géométrie générée et convergence ne valent pas certification technique ; l’interface peut exécuter Python et écrire des fichiers.

Connecteur MCP en lecture seule recherchant les icônes Infyicon par mot-clé et style, avec code SVG ou URL PNG. Aucune authentification n’est requise, mais les requêtes partent au service distant. Attribution et licence des icônes sont distinctes de la licence MIT du client.

Moteur MCP local transformant du JSON déclaratif en logos, icônes et animations SVG, avec aperçus PNG et sauvegarde. La conception relève de l’assistant connecté, sans modèle intégré. Les aperçus animés échantillonnés prennent en charge CSS, pas SMIL ; les polices dépendent du système.

Implémentation expérimentale PyTorch de génération texte-vers-3D de type DreamFusion avec Stable Diffusion, proposant aussi un conditionnement par image. Différente de l’article original, elle échoue sur de nombreux prompts et n’en atteint pas la qualité ; calcul adapté et poids des modèles nécessaires.

Code et modèles de recherche pour générer des nuages de points 3D à partir d’images ou de texte, avec conversion en maillages par modèle SDF. Le petit modèle textuel direct a des capacités et une qualité limitées, reconnaissant certaines catégories simples et couleurs.