英語の原文: https://argusic.com/subject/meigen-ai-design-mcp

MeiGen-AI-Design-MCP

インスピレーションを見つけ、最新の AI モデルで画像と動画を作成できます。ChatGPT、Claude、Cursor、その他の MCP クライアントで動作します。

動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット 788d7c5f0f8b

TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai image generation、chatgpt、claude、codex、mcp、mcp server、openclaw、seedance.

MeiGen-AI-Design-MCP は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 1.5 分でインストールし、4 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

Project builds and all 128 library + tool tests pass on Node 18.19.1. The MCP server module loads and the CLI init command responds. The release CI script requires Node 22+ and pnpm which are not available in this container.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
100 / 100
検証した実行のコスト
0.66 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
1,797
フォーク
235
未解決の Issue
0
ウォッチャー
13
サイズ
5 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

MeiGen-AI-Design-MCP のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • mock.timers.enable() uses Node 20+ object form { apis, now } but runtime is Node 180.2 分
  • Node 18 mock.timers.reset() causes cancelledByParent on global mock timers0.2 分
  • mock.timers.enable() doesn't support 'Date' in Node 18, causing Retry-After test to fail0.1 分
  • scripts/ci/release.test.mjs fails — requires pnpm and node:child_process (Node 22+)
インストール時間
2 分
クリーンなマシンから完了まで
56 分
遭遇したエラーと修正したエラー
4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
npm test, 128 passed, 0 failed, 0 cancelled, across src/lib/*.test.mjs and src/tools/*.test.mjs
使用したモデルのトークン
397,546
テストした正確なコミット
788d7c5f0f8b
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

tokens used
397,546
Here's the summary of all work done:
**Install**: `npm install` fetched 108 packages, `npm run build` (tsc) compiled without errors. ✅
**Test fixes applied** (Node.js 18 compatibility):
1. `fakeClock` in `generation-observation.test.mjs` — removed `Date` from `mock.timers.enable()` si…
2. HTTP-date Retry-After test — removed `fakeClock` dependency, simplified to real-time assertion
3. `runtime-recovery.test.mjs` — changed `mock.timers.enable({ apis: [...] })` → array form for Nod…
4. PUT timeout test — replaced mock-timer-dependent approach with real `setTimeout` rejection to av…
**Test results**: 128/128 pass, 0 fail, 0 cancelled across `src/lib/*.test.mjs` and `src/tools/*.te…
**App verification**: MCP server module loads cleanly, `meigen init --help` CLI works.
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":1.5,"errors…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 1.5 分でインストールできました。
  • 4 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
  • 手早く評価したい場合: クローンから 1.5 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

  • paperclip 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 4 件
  • CowAgent 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 4 件
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実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3動作した100.000.66

トピック (出典: GitHub)

ai-image-generationchatgptclaudecodexmcpmcp-serveropenclawseedance

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/MeiGen-AI-Design-MCP.svg)](https://argusic.com/subject/meigen-ai-design-mcp)

質問

MeiGen-AI-Design-MCP は動作しますか?
はい。MeiGen-AI-Design-MCP は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 2 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は MeiGen-AI-Design-MCP をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 788d7c5f0f8b に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
MeiGen-AI-Design-MCP のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.66 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
MeiGen-AI-Design-MCP のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 1.5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
MeiGen-AI-Design-MCP には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
MeiGen-AI-Design-MCP のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
MeiGen-AI-Design-MCP の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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