
NVIDIA Elements
io.github.NVIDIA由 GitHub 帳號 NVIDIA 發布v2.2.16更新於 Nov 3, 2026
NVIDIA Elements UI design system and agent tools for AI/ML, robotics, and autonomous vehicles.
發布方自己的服務:NVIDIA CUDA Docs
概覽
NVIDIA Elements MCP 伺服器,讓助理取得 Elements UI 設計系統的元件 API、設計權杖、範例與專案工具。
- 可以做什麼
- 查詢 Elements(nve-*)元件與屬性文件,並列出所有可用 API
- 取得設計權杖、圖示名稱以及 HTML 範本所需的 ESM 匯入
- 瀏覽並依 ID 取得範例範本與樣式
- 依 Elements lint 規則檢查 HTML 與 JSON
- 查看各套件的版本與變更記錄
- 建立起始專案,設定或檢查專案的 Elements 組態
- 適用情境
- 使用 NVIDIA Elements 設計系統開發或維護網頁介面時,希望助理依據正確的元件文件、權杖與範本作業,而不是憑空猜測。也適合從已棄用的 Elements API 遷移,或建立新的 Elements 專案。
- 執行需求
- 透過 npx 從 npm 套件 @nvidia-elements/cli 以 stdio 在本機執行,或使用全域安裝的 nve 指令;此方式需要 Node.js 與 npm。README 另提供 curl/PowerShell 安裝腳本。未宣告需要帳號、API 金鑰或環境變數。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 NVIDIA Elements,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
其他 MCP 客戶端
參照 儲存庫 中的啟動說明。
README
@nvidia-elements/cli
NVIDIA Design System and UI Agent Harness for AI/ML Factories, Robotics, and Autonomous Vehicles.
The @nvidia-elements/cli is a dual-mode command-line tool for the Elements Design System. It provides interactive CLI commands and a Model Context Protocol (MCP) server for AI assistant integration.
Purpose
This package serves two primary modes:
-
Interactive CLI (
nvecommand) - Command-line interface with interactive prompts for:- Component API discovery and search
- Example template browsing and searching
- Template linting and validation
- Project scaffolding and health checks
- Changelog and version information
- Design token access
- Icon name lookup
- Bundled agent skill access
-
MCP Server (
nve mcpcommand) - Model Context Protocol server that:- Exposes MCP-supported tools to AI assistants (Claude, Cursor, etc.)
- Provides context-specific prompts for common tasks
- Enables AI-assisted development with Elements components
- Integrates Elements knowledge directly into AI workflows
Getting Started
The best way to get started is to run the install script.
On Windows, run the PowerShell installer.
For agents and CI, invoke the canonical path directly: $HOME/.nve/bin/nve on macOS and Linux, or $env:LOCALAPPDATA\nve\bin\nve.exe on Windows.
Alternatively you can install with Node.js and npm.
Usage
Global Options
MCP
Quick Setup
The fastest way to configure MCP is with the project.setup command:
This detects your package manager, configures the MCP server for Cursor, Codex, and Claude Code, and adds Elements core dependencies to the project.
Claude Code
Install to Claude Code by adding the configuration to your .mcp.json file. The file is typically located at ~/.config/claude-code/.mcp.json or %APPDATA%\claude-code\.mcp.json on Windows.
After adding the configuration, restart Claude Code for the changes to take effect. The Elements MCP tools are then available for use in your conversations.
Cursor
Install to Cursor with the MCP configuration below.
Codex
Install to Codex with the MCP configuration below.
Prompts
NVIDIA Elements Skill
Elements provides one elements skill with reference files for artifact creation, setup checks, project integration, and migration. Install the complete directory in the current project:
This writes .agents/skills/elements/ and .claude/skills/elements/. Add --global to install it for the current user at ~/.agents/skills/elements/ instead. The command replaces existing elements directories at the selected destinations so stale references do not remain.
Alternatively, install the Elements agent skill with the open skills CLI:
This route does not install the Elements CLI or configure the MCP server. Use nve project.setup for complete project setup, and continue to use the CLI or MCP tools for deterministic API lookup and template validation.
MCP Tools
Links
來源:projects/cli/README.md,提交 4cb13a1
工具
0版本歷史
14- v2.2.16最新Nov 3, 2026
- v2.2.15Oct 30, 2026
- v2.2.14Oct 29, 2026
- v2.2.13Oct 25, 2026
- v2.2.12Oct 22, 2026
- v2.2.11Oct 21, 2026
- v2.2.10Oct 20, 2026
- v2.2.9Oct 9, 2026
- v2.2.8Oct 1, 2026
- v2.2.7Sep 30, 2026
- v2.2.6Sep 25, 2026
- v2.2.5Sep 24, 2026
- v2.2.4Sep 22, 2026
- v2.2.3Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 50%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通25 分
請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。
- 已宣告認證方式10 分
請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分
其他 Nvidia 整合
NVIDIA CUDA Docs
com.nvidia.ngc.nsight.copilot.api官方發布者
一個遠端 MCP 端點,讓 AI 程式設計助理搜尋 NVIDIA CUDA 文件與程式碼範例。

Nvidia Nim Mcp
由 GitHub 帳號 david-eve-za 發布
本機 MCP 伺服器,讓助理呼叫 NVIDIA NIM 模型進行對話、文字生成、向量嵌入、重排、影像生成與視覺分析。

NVIDIA NemoClaw CKG
由 GitHub 帳號 Yarmoluk 發布
針對 NVIDIA NemoClaw 的知識圖譜伺服器,讓助理在 55 個具型別的節點上回答問題、追溯前置依賴並核驗來源。

NVIDIA AI CKG
由 GitHub 帳號 Yarmoluk 發布
為助理提供涵蓋 20 個領域的 NVIDIA AI 知識圖譜,並具備來源雜湊與省 token 的檢索能力。