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)
MCP server for ByteDance Seedream AI image generation
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.
ACEDATACLOUD_API_TOKENAls 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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcpÖffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"seedream-pro": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-seedream-pro"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http seedream-pro https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcpclaude mcp add seedream-pro --env ACEDATACLOUD_API_TOKEN=your-value -- uvx mcp-seedream-proTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"seedream-pro": {
"url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp"
}
}
}In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"seedream-pro": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-seedream-pro"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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": {
"seedream-pro": {
"type": "http",
"url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp"
}
}
}In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"seedream-pro": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-seedream-pro"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.
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 AceDataCloud bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 1481 ms (HTTP 401)
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
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 3 von 3 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: ACEDATACLOUD_API_TOKEN
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2026.11.7.0) kam heute 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
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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.
A Model Context Protocol (MCP) server for AI image generation and editing using ByteDance's Seedream models through the AceDataCloud API.
Generate and edit AI images directly from Claude, VS Code, or any MCP-compatible client.
| Tool | Description |
|---|---|
seedream_generate_image | Generate an AI image from a text prompt using ByteDance's Seedream model. |
seedream_edit_image | Edit images, including Seedream 5.0 Pro transparent-background mode. |
seedream_decompose_image | Split one image into a base and up to 16 positioned transparent layers. |
seedream_get_task | Query the status and result of a Seedream image generation or edit task. |
seedream_get_tasks_batch | Query multiple Seedream image tasks at once. |
seedream_list_models | List all available Seedream models with their capabilities and pricing. |
seedream_list_sizes | List all available image sizes and resolution options for Seedream. |
| Capability | 5.0 Pro | 5.0 Lite |
|---|---|---|
| Single image generation/editing | Yes | Yes |
| Layer decomposition / transparent background | Yes | No |
| Sequential images / web search | No | Yes |
| Prompt optimization | standard, fast | standard |
| Preset sizes | 1K, 1.5K, 2K | 2K, 3K, 4K |
MCP image tools submit asynchronously and return a task id. Use seedream_get_task until completion. For real-time NDJSON streaming, call the REST API or CLI rather than combining stream with MCP async submission.
After installation, discover the server's tools and call seedream_list_models with no arguments. This reference tool returns locally defined model or action information without calling a generation API. It does not validate your application key, account balance, service access, or current price. Your client's Chat model can still create separate charges.
To check authenticated access without creating media, query a task already owned by your application using the task-lookup tool and the same original task ID. If you have no existing task, stop after discovery/reference output; do not generate media just to test installation. Review current pricing before any new generation.
For missing tools, reconnect and refresh the tool list. For 401/403, check the existing application's key, service permissions, Allowed APIs, expiration and usage limit before replacing credentials. Keep a task/trace ID for other failures, never your key; do not automatically retry a paid operation.
The hosted endpoint is https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp. Choose one route for the MCP client:
| Route | When to use it | Credential setup |
|---|---|---|
| Hosted OAuth | The client supports remote MCP OAuth | Add only the URL, then sign in to AceDataCloud and approve access. No token needs to be pasted into client configuration. |
| Hosted API token | The client cannot finish OAuth, or you need an explicit integration credential | Send an AceDataCloud API token in the Authorization: Bearer … header. Keep it in a local secret store or environment variable. |
| Local stdio | The client runs a local MCP process | Install mcp-seedream-pro and pass ACEDATACLOUD_API_TOKEN to that process. It still calls the AceDataCloud API. |
The hosted service advertises OAuth metadata and Dynamic Client Registration (DCR). DCR registers the client application; it is not an API key. OAuth signs you in and the client sends the resulting Bearer token; it may reuse or create an API credential for the account. Browser sign-in still requires an AceDataCloud account. The hosted service can be metered: review current service documentation and displayed pricing before a real operation. Do not configure both an OAuth login and a fixed Authorization header for the same server.
Customize → Connectors → Add custom connector, enter https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp, select sign-in, and choose Register automatically if Claude asks how to register its OAuth client. Complete consent. Claude Desktop's local claude_desktop_config.json is a separate setup. Claude connector guide.claude mcp add --transport http --scope user seedream https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp, then start claude, open /mcp, and authenticate the Seedream server. Claude Code MCP guide.https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp. For a project, merge the entry below into /.cursor/mcp.json; for personal use, use ~/.cursor/mcp.json. Cursor MCP guide.https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp, then finish the browser sign-in. New portable workspace configs use /.mcp.json; the VS Code-specific format below uses /.vscode/mcp.json or the user profile. Check MCP: List Servers. VS Code MCP setup.codex mcp add seedream --url https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp, then codex mcp login seedream. Its user settings are in ~/.codex/config.toml. Official Codex MCP guide.Cursor project config (OAuth):
{
"mcpServers": { "seedream": {"url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp"} } }
VS Code-specific workspace config (OAuth):
{
"servers": { "seedream": {"type": "http", "url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp"} } }
Bearer . An API Key / API Token field expects this raw value; only a manually configured HTTP Authorization header needs the Bearer prefix. A platform-... account-management token cannot replace a generation API key.Save the key in the client's credential store or the environment variable shown below. Never put it in a prompt, shared workflow, screenshot, or Git commit. If authentication fails, check the full copied value, application/service access, expiration, usage limit, and balance before creating another key.
A fixed Bearer header bypasses OAuth. If the header is invalid, remove it before trying browser sign-in; keep the saved credential private.
For Claude Code, the shell expands the token when you add the server; treat the saved user MCP config as a secret:
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user seedream https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp \ --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"
For a Claude Code project config, put a variable reference in /.mcp.json and set that variable in the environment that launches Claude Code:
{
"mcpServers": { "seedream": { "type": "http", "url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"} } } }
Cursor uses a different environment-variable syntax in ~/.cursor/mcp.json or an uncommitted project config:
{
"mcpServers": { "seedream": { "url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"} } } }
In VS Code, run MCP: Open User Configuration and merge this server plus its masked input; ${input:...} is for VS Code's user/workspace format and is not portable to the Agent Host .mcp.json format:
{
"inputs": [ {"id": "acedata-seedream-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true} ], "servers": { "seedream": { "type": "http", "url": "https://seedream.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${input:acedata-seedream-token}"} } } }
For Cline, use its MCP configuration UI or CLI file ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json; its remote transport value is streamableHttp. For JetBrains AI Assistant, add a remote URL from **Settings → Tools → AI Assist
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo