SigmaUI DS MCP Server

SigmaUI DS MCP Server

Exposes SigmaUI Design System components to AI assistants, providing tools for component documentation, search, usage examples, and design tokens to accelerate Vue 3 and Nuxt 3 UI development.

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README

SigmaUI DS — MCP Server

Servidor MCP (Model Context Protocol) que expõe os componentes do SigmaUI DS para assistentes de IA consultarem durante o desenvolvimento de telas Vue 3 e Nuxt 3.


Stack

Tecnologia Papel
Bun >= 1.1 Runtime, bundler, test runner e gerenciador de pacotes
Hono + @hono/mcp Framework HTTP + adaptador MCP
@modelcontextprotocol/sdk ^1.29 SDK MCP (tools, resources, prompts)
AI SDK (ai, @ai-sdk/google, @ai-sdk/anthropic, @ai-sdk/openai) Curadoria automática provider-agnostic
Zod ^4.0 Validação de schemas
Prettier Formatação de SFC (Vue) e TypeScript gerado
@vue/compiler-sfc Parser oficial para extração de slots via AST

Instalação

git clone <url-do-repositorio>
cd sigmaui-ds-mcp-server
bun install
cp .env.example .env
bun run dev

O servidor sobe em http://localhost:3333.


Docker

docker compose up -d

O script catalog:generate precisa de acesso ao repositório pd-sigmaui-ds — rode-o localmente antes de buildar a imagem.


Scripts

Script Descrição
bun run dev Desenvolvimento com hot-reload (HTTP)
bun run start Produção (HTTP)
bun run stdio Integração local com IDEs/CLIs (stdio)
bun run inspect MCP Inspector
bun run catalog:generate Gera e curada componentes no catálogo
bun run test Executa testes
bun run test:watch Testes em modo watch
bun run test:coverage Testes com cobertura

Variáveis de ambiente

Variável Padrão Descrição
PORT 3333 Porta do servidor HTTP
ALLOWED_ORIGINS http://localhost Origens CORS (separadas por vírgula)
SIGMAUI_DS_PATH ../pd-sigmaui-ds Caminho para o repositório do DS
SKIP_CURATE false Pula curadoria IA
CURATE_PROVIDER google Provider: google, anthropic ou openai
CURATE_MODEL gemini-2.5-flash Modelo do provider
GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY API key Google AI Studio
ANTHROPIC_API_KEY API key Anthropic
OPENAI_API_KEY API key OpenAI

Ferramentas MCP

Ferramenta Parâmetros Descrição
list_components category? Lista componentes com filtro por categoria
get_component name Documentação completa: props, eventos, slots, exemplo
search_components query Busca textual por nome, descrição ou categoria
get_usage_example name, framework? Exemplo SFC completo (vue/nuxt)
get_design_tokens Variantes de cor e tamanhos
get_form_pattern fields, mode? Padrão de formulário com vee-validate + Zod
suggest_components description Sugere componentes para um caso de uso
compare_components component_a, component_b Compara dois componentes lado a lado
get_data_table_columns columns Gera definição de colunas para DataTable

Recursos MCP

URI Descrição
sigmaui://catalog Catálogo resumido (nome, categoria, descrição)
sigmaui://component/{name} Detalhes JSON de um componente

Prompts MCP

Prompt Descrição
implement_screen Gera prompt para implementar uma tela
create_form Gera prompt para formulário com vee-validate + Zod
review_component_usage Revisa uso correto dos componentes
curate_catalog_entry Guia curadoria de uma entrada do catálogo

O argumento framework aceita "vue" (padrão) ou "nuxt".


Integração com clientes MCP

stdio (recomendado para uso local)

claude mcp add sigmaui-ds bun /caminho/absoluto/para/sigmaui-ds-mcp-server/src/stdio.ts

HTTP (debug, deploy remoto)

bun run dev
claude mcp add sigmaui-ds --transport http http://localhost:3333/mcp

Manutenção do catálogo

O source of truth é src/data/catalog.json. O arquivo src/data/catalog.ts é derivado (gerado automaticamente).

Adicionando componentes

export GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=sua-chave
bun run catalog:generate

O pipeline:

  1. Extrai metadados via @vue/compiler-sfc (props, emits, slots via AST) e Storybook stories
  2. Curada via AI SDK (provider-agnostic): corrige tipos, gera descrição/whenToUse/notes/exemplo
  3. Formata exemplos SFC com Prettier (Vue parser, singleAttributePerLine)
  4. Serializa catalog.ts com Prettier (TypeScript parser)
  5. Detecta mudanças via hash SHA-256 (só reprocessa componentes alterados)

Componentes já curados são preservados — SKIP_CURATE=true não sobrescreve dados enriquecidos.

Outro provider

CURATE_PROVIDER=openai CURATE_MODEL=gpt-4.1-mini bun run catalog:generate

Testes

bun run test
Arquivo Cobertura
src/app.test.ts Health check, middleware origin validation
src/tools/get-component.test.ts Markdown output, lookup, sugestões
src/tools/search-components.test.ts matchesQuery, integração com catálogo
src/prompts/templates.test.ts Branching vue/nuxt, formulários, curadoria
scripts/generate-catalog.test.ts Utils do pipeline (toPascalCase, poolMap, hash)
scripts/lib/utils.test.ts resolveComponentName, parseSubComponents
scripts/lib/serialize.test.ts formatSfcExample (Prettier)
scripts/lib/curate.test.ts Curadoria IA (MockLanguageModelV3)

Estrutura

sigmaui-ds-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts               # Entry HTTP (Bun.serve + graceful shutdown)
│   ├── stdio.ts               # Entry stdio (stderr logging)
│   ├── app.ts                 # Hono (CORS, origin validation, transport)
│   ├── mcp.ts                 # Orquestrador McpServer
│   ├── config.ts              # Constantes (PORT, CORS)
│   ├── types.ts               # ComponentInfo interface
│   ├── data/
│   │   ├── catalog.json       # Source of truth (71 componentes)
│   │   └── catalog.ts         # Derivado (gerado por Prettier)
│   ├── tools/                 # 9 ferramentas MCP
│   ├── resources/             # Resources MCP (sigmaui://)
│   └── prompts/               # 4 prompts MCP
├── scripts/
│   ├── generate-catalog.ts    # Orquestrador do pipeline
│   └── lib/
│       ├── extractors.ts      # Parsing via @vue/compiler-sfc + Storybook
│       ├── curate.ts          # AI SDK (provider-agnostic, .nullable() schema)
│       ├── serialize.ts       # JSON.stringify + Prettier (Vue + TS)
│       ├── hashes.ts          # SHA-256 change detection
│       ├── utils.ts           # toPascalCase, poolMap, readSafe
│       └── preload.ts         # Bun plugin (mock .vue/.css)
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── .env.example

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