Figma Context MCP
de GLips
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Se ejecuta en tu computadora★ 16.165MITActualizado hace 5 meses
Instalar
Posecode MCP
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Author, ROM-validate, and render 3D human movement (.posecode) with a shareable playground link.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiAún sin medir★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Diseño, imágenes y audio
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- Debes completar tú:
POSECODE_BASE_URL
Necesitas
- npmNode.js instalado (para el comando npx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"posecode": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"posecode-mcp"
],
"env": {
"POSECODE_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add posecode --env POSECODE_BASE_URL=your-value -- npx -y posecode-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
O copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"posecode": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"posecode-mcp"
],
"env": {
"POSECODE_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"posecode": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"posecode-mcp"
],
"env": {
"POSECODE_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Valores que debes completar
POSECODE_BASE_URLenvPlayground origin used for render permalinks (defaults to https://posecode.org).
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub posecode-dev, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Diseño, imágenes y audioi
- Más estrellas que el 0% de los otros 2172 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 28% de los otros 2172 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2172 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Posecode MCP?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.5.0) llegó al registro hace 2 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Claude Real Video
de HUANGCHIHHUNGLeo
Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.
Se ejecuta en tu computadora★ 2284MITActualizado hace 2 meses
Instalar
Figma MCP Server
de figma
The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.
Se ejecuta en la nube★ 2152Actualizado hace 13 meses
Instalar
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Posecode
Kinematic motion as text.
An inspectable, editable movement format for animation tools, LLMs, and web products.
Like Mermaid for movement: small text documents for describing, validating, and rendering
deterministic human motion without hiding the source inside a black box.
Live Playground · Movement Library · Language Specification (SPEC.md) · LLM Authoring Guide · Examples · MCP Server
Why Posecode?
Animation clips and generated trajectories can show movement, but they often hide the semantic decisions that produced it.
Posecode keeps those decisions in readable source. A human can write the document, an animation tool can emit it, or an LLM can draft it. Parsing, validation, editing, and rendering do not require an AI model.
One .posecode document — shoulders: abduct 160 , hips: abduct 30 , repeat 12 — rendered live in the browser.
For example:
Bend your knees, move your hips backward, and keep your chest upright.
A human may understand that instruction, but a renderer cannot reliably determine:
- which joints should move,
- by how many degrees,
- in which coordinate frame,
- over what duration,
- in what sequence,
- or within which physical limits.
Humans, tools, and language models all need a shared syntax for expressing movement in a renderable and testable form.
Posecode provides that missing representation.
See Posecode in 28 seconds
From readable movement source to validated 3D rendering, MCP tools, and a one-script web embed.
▶ Watch the 28-second builder demo
Plain text in. Smooth, programmable 3D motion out.
Movement examples
pelvis: hinge — deadlift
knees: flex 95 — squat
shoulders: abduct 90 — lateral raise
Why Not Diffusion Text-to-Motion?
Neural text-to-motion systems can generate impressive movement, but they introduce problems for lightweight, programmable applications.
Resource intensive
Many systems require large models and GPU-backed inference, making real-time consumer deployment expensive.
Difficult to control
They usually produce coordinate trajectories rather than editable semantic instructions.
It is difficult to request a precise change such as:
Reduce knee flexion by 10 degrees during the second phase.
Hard to validate
Black-box trajectories do not naturally expose readable joint rules, phase definitions, or range-of-motion limits.
Hard to debug
When a movement looks wrong, developers may not know which semantic instruction caused the problem.
The Posecode Approach
Posecode uses a lightweight, text-driven pipeline.
- Readable: movements are stored as small
.posecodedocuments. - Structured: joints, actions, angles, timings, and constraints are explicit.
- Editable: developers and models can modify individual movement properties.
- Fast: parsing and rendering happen client-side.
- Deterministic: the same Posecode input produces the same validated representation.
- Inspectable: parser warnings and fidelity checks explain problems.
- Agent-friendly: the MCP server exposes generation, validation, critique, and sharing tools.
- Safety-aware: authored and IK-generated angles are constrained by configured range-of-motion limits.
The Idea in 30 Seconds
A .posecode file describes movement as timed phases with targeted joint actions.
1. Write .posecode | 2. Render the movement |
|---|
| `posecode` exercise "Body-weight squat" `rig` humanoid `pose` start = standing
`step` "Descend" 1.6s settle: hips: flex 80 knees: flex 95 ankles: dorsiflex 14 ground-lock: feet cue "Sit the hips back"
`step` "Drive up" 1.2s drive: hips: flex 0 knees: flex 0 ankles: dorsiflex 0 ground-lock: feet
`repeat` 8 | |
OpenAI Build Week 2026: Posecode existed before the hackathon. During Build Week, the project was extended using Codex — running on GPT-5.6 — as the primary engineering tool for a real batch of shipped work: motion/grounding quality, language contract diagnostics, licensing restructuring, release automation, and product-facing pages. The sections below distinguish previous work from Build Week work using actual commit history, not a roadmap.
OpenAI Build Week Extension
What existed before Build Week
Before Build Week, Posecode already included:
- the core
.posecodedomain-specific language, - a parser and intermediate motion representation,
- basic range-of-motion validation,
- a Three.js/WebGL renderer,
- forward kinematics,
- basic inverse-kinematics and ground-lock behavior,
- a browser playground,
- example movement files,
- shareable Posecode links,
- and an MCP server foundation.
This original version was developed primarily with Claude as an AI-assisted engineering tool.
That prior work provides the foundation for the project, but it is not presented as the new hackathon contribution.
What was added during Build Week
Every item below is a merged, dated pull request built with Codex (GPT-5.6) — see Build Week Evidence for direct links.
- Motion and grounding overhaul — ROM-constrained reach IK, semantic palm/fist/sole/knee/pelvis contact surfaces, multi-contact refinement, stable support handoffs, and XBot-aware grounding (#76).
- Language contract and diagnostics — Posecode language/IR v0.3 custom start-pose blocks with ROM-checked overrides, live and clip-wide grounding/self-collision diagnostics, and an accessible metric floor guide (#92).
- Licensing restructure — split the monorepo into an Apache-2.0 standard layer (spec, parser, share, language, LSP, VS Code) and an AGPL-3.0 product layer (render, embed, MCP, eval, playground), with a commercial-license path (#84).
- Release automation — Changesets-driven npm publishing via GitHub OIDC, MCP Registry publishing, and CI validation of package versions, entry points, and tarball contents (#66).
- Third-party integration readiness — Posecode 0.2 timing vocabulary (
drive/settle/flow/snap), a parser validation CLI, and embed compatibility metadata (#62). - Ground-lock correctness — parser-owned validation for per-side foot/hand/elbow ground locks and back-contact support for supine movements, replacing silent acceptance of invalid contacts (#61, #64).
- LLM-first landing page and product page — redesigned the landing page around a prompt → Posecode → live 3D story, and added a
/for-productspage documenting the web component, parser, renderer, and MCP server for integrators (#82, #74). - Mobile and search fixes — mobile toolbar/viewer layout, natural hand orientation, and Google Search indexing corrections (#78, #65).
Build Week feature status
- Motion/grounding quality overhaul shipped (#76)
- Language contract + diagnostics shipped (#92)
- Licensing restructure shipped (#84)
- Release automation shipped (#66)
- Ground-lock correctness shipped (#61, #64)
- Landing/product pages shipped (#82, #74)
How GPT-5.6 Is Used
During Build Week, Codex sessions ran on GPT-5.6 (GPT-5.6 Terra), which is the model that powers Codex for this event. GPT-5.6 is the reasoning engine behind every Build Week change listed above: reading the existing monorepo, proposing the ROM-constrained IK and contact-surface design in #76, designing the language/IR v0.3 diagnostics in #92, and drafting the licensing boundary in #84.
A GPT-5.6-powered natural-language-to-Posecode generation feature (describe a movement in plain English, get a validated .posecode document back) is a natural next step given the existing posecode_authoring_guide MCP tool, but it is not yet built — it is not claimed as shipped functionality here.
How Codex Is Used
Codex is the primary engineering tool used for the Build Week extension.
During the hackathon period, Codex was used to:
- inspect and understand the existing monorepo before each change,
- design and implement the ROM-constrained reach IK and contact-surface system (#76),
- design and implement the language/IR v0.3 diagnostics and floor guide (
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo