Lass KI-Agenten Webseiten-Annotationen über einen kollaborativen Echtzeit-Feedback-Loop empfangen, bestätigen, beheben und lösen.
Auch bekannt als thevrus/MarkLayer, marklayer-mcp
- Stars
- 52
- Tools
- —
- Downloads, 30 Tage
- —
- Neueste Version
- —
- Letzter Commit
- 10. Nov. 2026
- Lizenz
- Apache-2.0
Was ist MarkLayer MCP?
MarkLayer ist ein MCP server. Lass KI-Agenten Webseiten-Annotationen über einen kollaborativen Echtzeit-Feedback-Loop empfangen, bestätigen, beheben und lösen.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über MarkLayer MCP server
MarkLayer bietet eine kollaborative Schnittstelle für Web-Feedback, mit der KI-Agenten direkt interagieren können. Nutzer können auf jeder Live-Webseite, einschließlich lokaler Development-Server, zeichnen, hervorheben oder kommentieren und einen einzelnen Link mit Collaboratoren teilen. Dieser Link dient als Echtzeit-Review-Board, auf dem Menschen und KI-Agenten über eine strukturierte Queue von Annotationen zusammenarbeiten.
Entwickler können KI-Agenten über das Model Context Protocol via einem Remote HTTP Transport anbinden, indem sie /mcp an einen Share-Link anhängen, oder indem sie das marklayer-mcp Package lokal via npx installieren. Der Server ermöglicht es Agenten, spezifische Aktionen wie das Bestätigen, Beheben und Lösen von Aufgaben durchzuführen. Er liefert zudem technischen Kontext wie CSS-Selektoren und berechnete Styles im Markdown-Format, damit Agenten genau verstehen, welche Elemente Aufmerksamkeit erfordern.
Dieses Tool wurde für QA-Tester, Designer und Entwickler entwickelt, die die Lücke zwischen visuellem Feedback und automatisierten Code-Fixes schließen müssen. Für menschliche Reviewer sind keine Accounts oder Extensions erforderlich, und das Tool unterstützt Echtzeit-Updates via WebSockets.
Was du damit machen kannst
- 1UI-Bugfixes automatisierenEin KI-Agent kann eine Liste von Webseiten-Annotationen überwachen, um diese automatisch zu bestätigen, zu beheben und zu lösen.
- 2Design-Reviews in Echtzeit durchführenTeams können das geteilte Board nutzen, um Ideen zu skizzieren und Details auf einer Live-Seite mit sichtbaren Cursorn hervorzuheben.
- 3Automatisierte Page-Audits durchführenEin Agent kann den Text und die Steuerelemente einer Seite lesen, um spezifische Textänderungen vorzuschlagen oder eigene Kommentare zu hinterlassen.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du MarkLayer MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenMarkLayer MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add marklayer -- npx -y marklayer-mcpMarkLayer MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"marklayer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"marklayer-mcp"
]
}
}
}MarkLayer MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"marklayer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"marklayer-mcp"
]
}
}
}MarkLayer MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"marklayer","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","marklayer-mcp"]}'MarkLayer MCP in Claude Desktop installieren
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"marklayer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"marklayer-mcp"
]
}
}
}MarkLayer MCP in Codex installieren
$ codex mcp add marklayer -- npx -y marklayer-mcpMarkLayer MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.marklayer] command = "npx" args = ["-y", "marklayer-mcp"]
MarkLayer MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user marklayer npx -- -y marklayer-mcpMarkLayer MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"marklayer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"marklayer-mcp"
]
}
}
}Automatisierte Checks
Geluften am 13. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Unsere automatisierten Checks bestanden. Das ist kein Security-Audit: Lies den Code und gib dem Server nur den minimal notwendigen Zugriff. Wie die Checks funktionieren
- Source Repository verknüpft und erreichbarBestanden
- Open Source Lizenz (OSI)Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrBestanden
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageBestanden
- Remote Endpoint nutzt HTTPSNicht geprüft
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das ModellBestanden
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen AbhängigkeitenNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehenOne URL. A shared board. A faster decision.
MarkLayer turns any webpage into a collaborative review surface. Instead of passing screenshots back and forth, send a link. Teammates or clients can open the original page in their own browser, leave feedback where it belongs, and see changes land live. So can an AI agent: each comment arrives with the exact element it refers to already attached.
- For AI-assisted work: give an agent the share link over MCP and it works the annotations as a live queue: acknowledge, fix, resolve. Nothing to install. Or inspect an element yourself for a stable selector and an AI-ready markdown snapshot.
- For client feedback: let clients point to exactly what they mean, without an account or extension.
- For design review: sketch ideas, highlight details, and keep the conversation attached to the page.
- For QA: pin reproducible issues to the actual UI, then share a clean link with the team.
How it works
- Open a page: paste any public URL at marklayer.app, or use the Chrome extension on the page you are already viewing — including a page on your own
localhostdev server, which never has to be reachable from the internet. - Make the feedback visible: draw, highlight text, measure space, pin a threaded comment, or inspect an element.
- Share one link: collaborators join the same board and see cursors, marks, replies, and calls in real time. Point an AI agent at the same link over MCP instead, and the thread becomes its work queue.
No sign-up. No trial clock. No client install.
What you can do
| Send an agent to work the page | Every share link is also a remote MCP server, so an AI agent can watch annotations and acknowledge, fix, and resolve them live, or review the page and leave notes of its own. |
| Annotate freely | Pen, highlighter, eraser, shapes, arrows, text, and text-selection highlights. |
| Keep feedback in context | Pin threaded comments to the page, reply inline, and track status. |
| Review live | Real-time cursors, drawings, and comments via WebSocket, plus peer-to-peer voice and video chat. |
| Hand off agent-ready context | Inspect an element for a stable selector, computed styles, parent layout, viewport details, and framework component info, packaged as markdown built for a coding agent's prompt. |
| Measure the UI | Check element dimensions and edge-to-edge gaps between two elements. |
| Share or export | Create shareable links with preview cards, or export annotations to PNG. |
| Make it yours | Reorder toolbar tools; drafts persist locally and restore when you return. |
Built for AI agents
Every annotation is part of a structured queue: an agent can read it, act on it, and report back, the same way a human would.
Connect over MCP, with nothing installed. Every share link is also a remote MCP server. Add /mcp to it:
claude mcp add --transport http marklayer https://marklayer.app/s/<id>/mcp
Any client that accepts a remote (Streamable HTTP) server URL takes the same address. Add ?agent=cursor, or any name, so the people in the room can see who is doing the work. The share panel on every link shows the command with the id filled in.
If a client only runs local servers, marklayer-mcp has the same tools as a stdio package, installed once for every room:
claude mcp add marklayer -- npx -y marklayer-mcp
Then just ask: "Watch my MarkLayer annotations. For each one, acknowledge it, make the fix, then resolve it with a summary." The agent calls marklayer_watch_annotations in a loop, and the human watches every status change land live. It can go first, too: read_page hands it the page's text and controls with their selectors, so an agent asked to review a page leaves its own comments and suggests exact copy edits as diffs. The full toolset is documented in apps/mcp.
Every mark carries the context an agent needs. Inspecting an element captures its CSS selector, computed styles, parent layout, and framework component info as a markdown snapshot, so a comment arrives with the exact node attached instead of a vague description.
Or from inside the browser. On a browser agent with WebMCP support, the same list, acknowledge, resolve, and reply actions are exposed straight from the page via document.modelContext. Nothing to configure.
Agents can open their own boards, too. The share id is the access token, so minting a room is one unauthenticated POST, handy for seeding a review per URL ahead of time:
curl -X POST https://marklayer.app/api/$ID \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"ops":[],"url":"https://example.com","width":1440}'
Discoverable machine-first. /llms.txt, /llms-full.txt, /.well-known/api-catalog, an MCP server card, an agent skill, and a full OpenAPI spec describe the whole surface for an agent that's never seen MarkLayer before.
Built to respect the reviewer's time and privacy
- No accounts or tracking: start reviewing immediately.
- Links expire thoughtfully: shared boards expire 90 days after their last view.
- Open source and self-hostable: MarkLayer is released under Apache-2.0, so your workflow is not tied to a pricing change.
Want the non-technical version? Read How MarkLayer works.
Self-hosting & development
git clone https://github.com/thevrus/MarkLayer.git
cd MarkLayer
bun install
bun run dev
For the Chrome extension in development:
- Build or run the extension app.
- Open chrome://extensions/ and turn on Developer mode.
- Choose Load unpacked and select apps/extension/.output/chrome-mv3-dev.
Repository layout
├── apps/extension/ Chrome extension (WXT + Preact)
├── apps/worker/ Cloudflare Worker, API, real-time rooms, proxy, OG generator
├── apps/site/ Static marketing site (Astro)
├── apps/mcp/ MCP server for AI agents (published as marklayer-mcp)
├── packages/types/ Shared TypeScript types
└── packages/agent-tools/ Agent tool contract shared by the MCP server
Stack
| Area | Technologies |
|---|---|
| Frontend | Preact, Signals, Tailwind CSS, Vite |
| Extension | WXT, Chrome APIs |
| Backend | Cloudflare Workers, Hono, Durable Objects |
| Storage | D1 (SQLite), R2 |
| Real-time | WebSockets, WebRTC |
| Agent integration | MCP (remote at every share link, plus a stdio package), WebMCP, OpenAPI |
Scripts
| Command | What it does |
|---|---|
| bun run dev | Run the workspace in development mode |
| bun run build | Build all apps |
| bun run check | Type-check the workspace |
| bun run lint | Lint and format-check with Biome |
| bun run lint:fix | Apply lint and formatting fixes |
| cd apps/worker && bun run deploy | Deploy the Worker to Cloudflare |
| cd apps/mcp && bun run build | Build the MCP server (marklayer-mcp) to dist/cli.js |
| cd apps/site && bun run indexnow:submit | Ping IndexNow (Bing and friends) after a deploy that changed pages |
Contributing
Found a bug or have an idea? Open an issue. Contributions are welcome.
License
Apache License 2.0 © Dean Rusin
MarkLayer MCP Fragen
Wie füge ich MarkLayer MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add marklayer -- npx -y marklayer-mcp in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich MarkLayer MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Brauche ich ein Konto, um MarkLayer zu nutzen?
Nein, für MarkLayer ist keine Registrierung oder ein Konto erforderlich, um mit dem Reviewen oder Teilen von Boards zu beginnen.
Kann ich MarkLayer auf meinem lokalen Development-Server nutzen?
Ja, du kannst die Chrome-Extension nutzen, um Seiten auf deinem eigenen localhost Dev-Server zu annotieren, ohne dass dieser aus dem Internet erreichbar sein muss.
Was passiert mit meinen geteilten Boards im Laufe der Zeit?
Geteilte Boards sind nicht permanent und laufen 90 Tage nach dem letzten Aufruf ab.