Pane
Enables AI agents to create visual, interactive interfaces with diagrams, structured input forms, and persistent state management instead of text-only responses.
README
Pane
A visual communication channel for AI agents. Instead of text-only responses, agents can show diagrams, request structured input, and maintain visual state throughout your conversation.

Getting Started
Requires Bun (for TypeScript execution)
Claude Code (30 seconds)
claude mcp add pane -- bunx @zabaca/pane
Cursor
Add to your Cursor MCP settings (~/.cursor/mcp.json or via Settings > MCP):
{
"mcpServers": {
"pane": {
"command": "bunx",
"args": ["--bun", "@zabaca/pane"]
}
}
}
Then restart Cursor.
Using Pane
Open http://localhost:3000 and ask your AI:
"respond using pane"
That's it!
Architecture
Claude Code <--stdio--> MCP Server <--WebSocket--> Vue Frontend
|
XState Machine
(holds state)
Features
- Text & Markdown Display - Rich content with Mermaid diagram support
- User Input Forms - Single and multi-field forms with various input types
- Long-Polling - Auto-trigger when user submits (no manual Enter needed)
- State Persistence - Full state restoration across MCP restarts
- User Context - Persistent key-value storage across interactions
MCP Tools
| Tool | Description |
|---|---|
get_app_info |
Get app info and capabilities |
get_current_state |
Get current state, text, and available actions |
execute_action |
Execute actions (set_text, set_markdown, clear, undo, reset) |
show_input_form |
Display single-field input form |
show_multi_form |
Display multi-field form |
get_user_input |
Long-poll for user input (blocks until submitted) |
get_user_context |
Get persistent user context values |
set_user_context |
Set a user context value |
clear_user_context |
Clear all user context |
upload_image |
Upload image (path or base64) for use in markdown |
Development
MCP Server
cd mcp-server
bun run dev
Frontend
cd frontend
bun run dev
License
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。