Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
MCP server giving AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in live gdb/lldb sessions
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora · ✓ Comandos revisados el 13 nov 2026
Primero: ¿qué IA usas?
Elige tu app y los pasos aparecen abajo.
Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
ChatGPT todavía no puede conectar OpenImageDebugger MCP
OpenImageDebugger MCP se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web
A · Usa una app que pueda conectar OpenImageDebugger MCP
B · Otros en Diseño, imágenes y audio que funcionan con ChatGPT
Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave
Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell
claude mcp add --scope user oid -- uvx oid-mcpDeberías ver OpenImageDebugger MCP en la lista como conectado
Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude Code dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Cursor dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Usa OpenImageDebugger MCP y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si VS Code dice que está usando OpenImageDebugger MCP o muestra una herramienta de OpenImageDebugger MCP en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps
Ver todas las apps que usan MCP →
La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo
Claude Code
claude mcp add --scope user oid -- uvx oid-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"oid": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
pypi: oid-mcpSegún cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 14 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub OpenImageDebugger, dueña del repo
Último cambio de código: hace 5 días
Usa MIT
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.
Aún no hay publicaciones. Sé la primera persona en preguntar o compartir.
Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.
Aún no hay reseñas
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 3 de 3 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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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).
El repo de GitHub cambió por última vez hace 5 días, y la última versión (0.3.6) llegó al registro hace 19 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Figma Context MCP, AutoClip, Next AI Draw.io
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
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.
MCP server that gives AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in a live gdb/lldb session: list observable symbols at a breakpoint, view renderings, read exact values, dump lossless .npy copies, and mirror buffers into the human viewer.
⚠️ Experimental. This is a new, experimental feature — the control
protocol, tool surface, and behavior may change without notice, and it
is not yet covered by any stability guarantee. It is opt-in
(
OID_AGENT=1) and exposes debuggee memory to local processes; enable
it only in trusted, local development. Feedback welcome.
Two cooperating pieces, connected over a localhost socket:
oid.py, stdlib-only) starts inside your debugger's embedded Python when OID_AGENT=1 is set. It writes a per-session discovery file (host, port, random token) into a private per-user directory..npy) outside the fragile debugger process.You run the debugger; the MCP client runs oid-mcp. They find each other through the discovery directory, so both must be able to read the same directory (see Troubleshooting).
oid.py. See the top-level README's Building the Open Image Debugger.lldb — the same debugger you already use with OID.pip install needed. Install with curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (or brew install uv). uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp
The first run resolves mcp/numpy/pillow into a local venv. It prints an experimental/security warning to stderr and then waits for MCP traffic on stdin — that blocking wait means it started correctly. Press Ctrl-C to exit.
mcpServers schema — only the file location differs. Each client spawns its *own* oid-mcp process, so you can register it in several clients at once; they all discover the same debug session.Claude Code — one-liner:
claude mcp add oid -- \
uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp
or add it to .mcp.json:
{
"mcpServers": { "oid": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }
Cursor — put the same entry in ~/.cursor/mcp.json (global, all projects) or /.cursor/mcp.json (one project). Settings → *MCP / Tools & Integrations* → *Add new MCP server* opens that file. The tools are only usable from Cursor's Agent chat.
{
"mcpServers": { "oid": { "command": "/absolute/path/to/uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }
Use an absolute `command` path in desktop editors. Cursor and
other GUI IDEs do not inherit your shell
PATH, so a bare"uv"
often fails to launch. Use the output of
command -v uv(e.g.
/opt/homebrew/bin/uvwith Apple-Silicon Homebrew). The same goes
for any interpreter the client can't resolve on its own.
Optional environment variables (set them on the server entry via your client's env field, and — for OID_AGENT_DIR — on the debugger too):
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
OID_MCP_MAX_BYTES | 268435456 (256 MiB) | Reject buffers larger than this before transfer |
OID_AGENT_DIR | ~/.oid-agent/ (%LOCALAPPDATA%\oid-agent on Windows) | Discovery directory shared by debugger and server |
Discovery location. The default directory is derived from your home
directory (via the password database), so a GUI-spawned
oid-mcpand a
terminal debugger resolve the same path regardless of
$TMPDIR/$HOME.
To relocate it, set
OID_AGENT_DIRin both environments to the same
absolute path (
~is not expanded).
OID_AGENT=1 gdb ./your-program
(gdb) source /path/to/OpenImageDebugger/oid.py
lldb works the same way:
OID_AGENT=1 lldb ./your-program
(lldb) command script import /path/to/OpenImageDebugger/oid.py
(If oid.py is already in your ~/.gdbinit / ~/.lldbinit, just launch the debugger with OID_AGENT=1 in its environment.)
plot needs it, the other tools do not. list_sessions() # confirm the server sees your debugger
list_buffers() # what's observable at this stop view("frame") # look at the whole buffer view("frame", region=[100,100,64,64]) # zoom into a suspicious spot stats("frame") # min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts values("frame", x=100, y=100, w=4, h=4) # exact numbers for a tiny crop dump("frame") # lossless .npy for offline analysis plot("frame") # mirror it into the human's viewer
Every tool accepts session= to target a specific debugger when more than one is live; it defaults to the most recently started session.
The pixel tools (view, stats, values, dump, list_buffers) don't require a debugger at all. A viewer started standalone with the agent endpoint enabled:
OID_AGENT=1 oidwindow --open path/to/image.png
exposes the same endpoint even with no debugger attached, so an agent can inspect whatever a user currently has open in the viewer.
When a debugger *did* spawn the viewer, that viewer's session carries a debugger_pid back-pointer, so set_view/get_view accept either the viewer's own pid or its debugger's pid to address that window. (The pixel tools — view/stats/values/dump/list_buffers — prefer the debugger's own buffers when given a debugger pid, and fall back to the viewer only when there's no live debugger session.) list_sessions() reports the pairing (see below).
set_view/get_view always target a viewer (there's nothing to move in a debugger without one), resolved the same way: a viewer pid, or a debugger pid paired to a live viewer.
| Tool | Purpose |
|---|---|
list_sessions() | {"debuggers": [...], "viewers": [...]} — live debug sessions and viewer windows (all tools take session= ); each viewer entry shows its debugger_pid pairing (null for a standalone viewer) |
list_buffers() | Observable buffer symbols at the current stop (debugger or viewer session) |
view(symbol, region?, channel?, vmin?, vmax?, max_px?) | PNG rendering; region is the stateless zoom |
stats(symbol, region?) | Per-channel min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts |
values(symbol, x, y, w, h, channel?) | Exact numbers (≤1024 per call) |
dump(symbol, path?, overwrite?) | Lossless .npy dump into the per-user dump directory; path is a filename within it (not an arbitrary path); refuses to overwrite an existing file unless overwrite=true |
plot(symbol) | Mirror into the human viewer window |
set_view(session?, buffer?, center?, zoom?, rotation_deg?, channel?, auto_contrast?) | Set the viewer's view absolutely (idempotent — it sets state, it does not nudge); omitted fields keep their current value; channel is 0, 1, 2, or "all"; auto_contrast is a global viewer toggle, not per-buffer |
get_view(session?) | Read the viewer's current buffer/center/zoom/rotation_deg/channel/auto_contrast |
OID_AGENT=1 is set; it binds localhost with a per-session token (discovery files under ~/.oid-agent/, override with OID_AGENT_DIR). It exposes debuggee memory to local processes that can read those files — the same trust domain as your user account.OID_MCP_MAX_BYTES (default 256 MiB).plot requires it, the other tools do not.OID_AGENT=1 was set in the debugger's environment; oid.py was actually sourced/imported; the debuggee has stopped at a breakpoint at least once; and the debugger and oid-mcp agree on the discovery directory. If they run under different TMPDIR values (common on macOS, where each process may get its own per-user temp dir), set OID_AGENT_DIR to the same absolute path on both sides.OID_AGENT_DIR at a private directory you own with mode 0700.OID_MCP_MAX_BYTES (bytes) on the server entry, or narrow what you fetch.