用途：让 AI 智能体生成专业图表，用于理解代码库、系统架构、数据流与业务流程。
主要能力：提供三个核心工具——start_diagram_job（提交详细提示词，返回 job_id）、check_job_status（轮询任务状态，可能为 pending、processing、Complete、failed）、download_diagram（返回 base64 编码的 PNG）。可与 GitHub、HubSpot、Google Drive、Slack 等 Arcade MCP 服务器配合，提取数据后可视化。
使用方式：需 Arcade 账号（https://arcade.dev）和 Google AI Studio API Key（https://aistudio.google.com/）。安装步骤：python3 -m venv venv；source venv/bin/activate；pip install arcade-mcp；arcade-mcp login；arcade-mcp secret set GOOGLE_API_KEY="your_api_key_here"；git clone https://github.com/ArcadeAI/blueprint-mcp.git；cd blueprint-mcp；arcade-mcp deploy。随后在 https://api.arcade.dev/dashboard 创建 Gateway 并添加已部署的 architect_mcp 服务器，将网关 URL 配置到 Cursor/Claude Desktop 的 mcpServers 中。
工作流：提交任务后等待约 30 秒，再查询状态，完成后下载并解码保存 PNG。提示词应明确组件、连接、样式、配色与宽高比（如 16:9）。
适用场景：架构图、时序图、数据流图、流程图，以及结合代码分析、文档或第三方数据生成图表。
限制：生成约需 30 秒，建议 30-35 秒后首次查询，超时约 2 分钟；需有效 API Key 与网关配置；资料未提供收费、价格与平台支持等更多信息。