Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Generate images, video, speech and music, and run LLM chat, across 10,000+ models on ModelsLab.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
AuthorizationAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.
Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http modelslab https://modelslab.com/mcp/v7 --header 'Authorization: Bearer {api_key}'Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"modelslab": {
"url": "https://modelslab.com/mcp/v7",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"modelslab": {
"type": "http",
"url": "https://modelslab.com/mcp/v7",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Authorization geheim erforderlich HTTP headerDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ModelsLab bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: Authorization
Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 36 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.
The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
ModelsLab MCP Server
Generate images, video, speech, music and sound effects, and run LLM chat, across 10,000+ AI models from any MCP client.
Website · Docs · Pricing · Discord
ModelsLab runs a hosted, remote MCP server. There is nothing to install: point your MCP client at the URL below and sign in with OAuth, or send your ModelsLab API key.
| Server URL | https://modelslab.com/mcp/v7 |
| Transport | Streamable HTTP |
| Auth | OAuth 2.1 (PKCE + dynamic client registration), or Authorization: Bearer |
| API key | modelslab.com/dashboard/api-keys |
| Server card | /.well-known/mcp/server-card.json |
| Official registry | io.github.ModelsLab/modelslab |
| Category | Tools |
|---|---|
| Discovery | list-models, list-providers |
| Image | text-to-image, image-to-image, inpaint-image, fetch-image |
| Video | text-to-video, image-to-video, video-to-video, lip-sync, motion-control, fetch-video |
| Audio | text-to-speech, speech-to-text, speech-to-speech, sound-generation, music-generation, song-extender, song-inpaint, dubbing, fetch-audio |
| LLM | chat-completion |
| Jobs | fetch-generation |
Most generation is asynchronous. A tool returns "status": "processing" with an id; call fetch-generation with that id until the status is success or error. Use list-models first to get a valid model_id (Flux, Qwen Image, Seedream, Kling, Veo, Wan, Hailuo, ElevenLabs-class voices, open-source LLMs, and more).
Settings → Connectors → Add custom connector → URL https://modelslab.com/mcp/v7. Claude detects OAuth and opens the ModelsLab sign-in page.
claude mcp add --transport http modelslab https://modelslab.com/mcp/v7
Or with an API key:
claude mcp add --transport http modelslab https://modelslab.com/mcp/v7 \
--header "Authorization: Bearer $MODELSLAB_API_KEY"
~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "modelslab": { "url": "https://modelslab.com/mcp/v7", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MODELSLAB_API_KEY" } } } }
.vscode/mcp.json:
{
"servers": { "modelslab": { "type": "http", "url": "https://modelslab.com/mcp/v7", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:modelslab-key}" } } }, "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "modelslab-key", "description": "ModelsLab API key", "password": true } ] }
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "modelslab": { "serverUrl": "https://modelslab.com/mcp/v7", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MODELSLAB_API_KEY" } } } }
~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "modelslab": { "httpUrl": "https://modelslab.com/mcp/v7", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MODELSLAB_API_KEY" } } } }
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.modelslab]
url = "https://modelslab.com/mcp/v7" bearer_token_env_var = "MODELSLAB_API_KEY"
Use mcp-remote:
{
"mcpServers": { "modelslab": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://modelslab.com/mcp/v7", "--header", "Authorization: Bearer ${MODELSLAB_API_KEY}"], "env": { "MODELSLAB_API_KEY": "YOUR_MODELSLAB_API_KEY" } } } }
| URL | What it does | Auth |
|---|---|---|
https://modelslab.com/mcp/v8 | Next-generation v8 generation APIs | OAuth or API key |
https://modelslab.com/mcp/agents | Account, billing, team, API key and model discovery for autonomous agents | Agent token |
MCP calls bill the same as the REST API. Plans start at $21/month; the $149/month plan gives unlimited generations on open-source models. See modelslab.com/pricing.
ModelsLab is an AI API platform with 10,000+ models, 400,000+ registered users and 500 million+ API requests served, running on its own GPU datacenter. Founded in 2022.
The documentation and config files in this repository are MIT licensed. The hosted service is covered by the ModelsLab terms.