Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Descripción del creador (original en inglés)
Make images and videos, price requests, list AI models and read your balance, from one API key.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
AuthorizationNecesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header 'Authorization: Bearer {api_key}'Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"uberllm": {
"url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"uberllm": {
"type": "http",
"url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}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.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Authorization obligatorio HTTP headerEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 7 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.
balanceYour balance in US dollars: what you can spend now and what is held for requests and jobs still running.
edit_imageChange a picture you give (image_url or input_images, as https:// links or data: URIs) following a prompt, with an editing model. Spends from your balance.
generate_imageMake pictures from a prompt. Spends from your balance; the answer carries the links and what it cost (usage.cost_usd).
get_jobThe status of a video or music job, its progress and, once it succeeded, the links to its files and what it cost.
get_modelOne model: its price, what it makes and, for an image, video, music or speech model, a JSON Schema of the options a request takes (parameters).
list_modelsModels you can call right now, with their price. Filter by type (chat, image, video, music, speech, transcription) and by words in the id or name.
quoteCheck an image, video, music or text-to-speech request against the model and price it, without making anything or spending. Returns the listed price (cost_usd: it is never billed more) and what is held while it runs (max_cost_usd).
start_videoStart making a video. Returns a job; call wait_job with its id until it is done. Spends from your balance when the video is made; a failed job costs nothing.
wait_jobWait until a video or music job ends, for at most timeout_seconds (50 at most). Returns the job; if done is false, call wait_job again.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con el dominio uberllm.dev (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Respondió en 315 ms (HTTP 200)
No hace falta iniciar sesión
Leímos 9 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA
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.
Debes completar: Authorization
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 10 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
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.
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.
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.
UberLLM is an API marketplace for AI models: chat, image, video, music and speech. You call one OpenAI- and Anthropic-compatible API with one key. Each request is served by a third-party inference provider for that model, and costs what that provider charged for it.
https://api.uberllm.dev/v1 (OpenAI) or https://api.uberllm.dev (Anthropic).This repository holds the public tooling: plugins for Claude Code and Codex, a Gemini CLI extension, the uberllm agent skill, the Claude Code installer with its checksums, and copy-paste setup for SDKs and MCP clients.
Sign in at https://uberllm.dev with your email (a code is sent, no password), add credit, and create a key in Dashboard → Keys. Keys start with ull_.
This repository is a Claude Code plugin, a Codex plugin, a Gemini CLI extension and an Agent Skill. Each one adds UberLLM's hosted MCP server (https://api.uberllm.dev/mcp, Streamable HTTP) and/or the uberllm skill, which knows how to set UberLLM up, pick a model and make images and videos. Nothing to build or run locally: the server is hosted, and it authenticates with your key as Authorization: Bearer ull_....
MCP tools: list_models, get_model, quote, generate_image, edit_image, start_video, get_job, wait_job, balance. A tool call is billed exactly like the same API request. Full reference: https://uberllm.dev/docs/mcp
Claude Code plugin (MCP server + skill). Inside Claude Code:
/plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm
/plugin install uberllm@uberllm
Claude Code asks for your API key when the plugin is enabled and keeps it in your system's credential store. Set or change it later with claude plugin configure uberllm.
Codex plugin (MCP server + skill):
codex plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm
codex plugin add uberllm@uberllm export UBERLLM_API_KEY=ull_... # the MCP server reads the key from here
Gemini CLI extension (MCP server + skill):
gemini extensions install https://github.com/PSA-Team-source/uberllm
Gemini CLI asks for your API key on install and keeps it in your system keychain (change it with gemini extensions config uberllm). If you skip it, export UBERLLM_API_KEY=ull_... before starting gemini works too.
Skill only (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode and other agents that read Agent Skills), via skills.sh:
npx skills add PSA-Team-source/uberllm
MCP server only, Claude Code:
claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header "Authorization: Bearer ull_..."
Cursor (~/.cursor/mcp.json) and other clients that take a URL:
{
"mcpServers": { "uberllm": { "url": "https://api.uberllm.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ull_..." } } } }
VS Code (.vscode/mcp.json; VS Code asks for the key once and stores it):
{
"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "uberllm-key", "description": "UberLLM API key (ull_...)", "password": true } ], "servers": { "uberllm": { "type": "http", "url": "https://api.uberllm.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:uberllm-key}" } } } }
Claude Desktop (Settings → Developer → Edit Config), through mcp-remote:
{
"mcpServers": { "uberllm": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.uberllm.dev/mcp", "--header", "Authorization:${UBERLLM_AUTH}"], "env": { "UBERLLM_AUTH": "Bearer ull_..." } } } }
The server is listed in the official MCP Registry as dev.uberllm/mcp (server.json).
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.uberllm.dev/v1", api_key="ull_...") r = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v4-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}], ) print(r.choices[0].message.content)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(base_url="https://api.uberllm.dev", api_key="ull_...") m = client.messages.create( model="anthropic/claude-haiku-4.5", max_tokens=100, messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}], ) print(m.content[0].text)
Any chat model in the catalog works on both APIs. Model ids are the ids on https://uberllm.dev/models.
import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { generateText } from "ai";
const uberllm = createOpenAICompatible({ name: "uberllm", apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY, baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1", includeUsage: true, });
const { text } = await generateText({ model: uberllm("deepseek/deepseek-v4-flash"), prompt: "Say hello in five words.", });
Streaming, tool calls and images: https://uberllm.dev/docs/ai-sdk
mkdir -p ~/.uberllm && chmod 700 ~/.uberllm
printf '%s\n' 'ull_your_key' > ~/.uberllm/key && chmod 600 ~/.uberllm/key
~/.claude/settings.json (every project) or /.claude/settings.local.json (one project): {
"apiKeyHelper": "cat ~/.uberllm/key", "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.uberllm.dev", "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1" } }
install/claude-code.sh (macOS, Linux) and install/claude-code.ps1 (Windows) are byte-for-byte the files served at https://uberllm.dev/install/. They sign you in through the browser, save the key to a mode-600 file, merge ANTHROPIC_BASE_URL and an apiKeyHelper into your Claude Code settings (backing the file up first), and make one test request. --uninstall reverts it.
Read it, check it, then run it:
curl -fsSL https://uberllm.dev/install/claude-code.sh -o claude-code.sh
shasum -a 256 claude-code.sh # compare with install/SHA256SUMS less claude-code.sh sh claude-code.sh # add --project for this project only
| File | SHA-256 |
|---|---|
claude-code.sh | f5aa1c4610992d8f4ecc1b1cd777bc731c5fad9da6a38cac46989834b194d66c |
claude-code.ps1 | 60d631b48e60a2e3f17e5eee19136d47a255f143627986e86b6ceb379858a3b9 |
If the file you downloaded does not match the sum above, do not run it, and tell us at support@uberllm.dev.
Details: https://uberllm.dev/docs/claude-code
support@uberllm.dev · Privacy · Terms
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