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)
Audit image tags and OCI labels: pinning, lowercase repos, and the MCP server-name label.
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.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add dockertag -- npx -y @reneturcios/dockertag mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"dockertag": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}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.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 3 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.
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
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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.
An image reference looks pinned until you read it closely. repo with no tag at all silently means repo:latest; latest itself moves; a capital letter in the repository breaks pushes to registries that require lowercase; and a published image can be missing the labels that say where its source lives, what license it carries, and — for MCP servers — the server-name label the MCP Registry checks before it will list the image. dockertag takes the middle road: you hand it the references and the labels you found, and it hands back an audit.
Every reference is parsed the same careful way. The digest is everything after the last @. A tag exists only when the final path segment contains a : — so the colon in localhost:5000 is a port, never a tag — and the tag is the text after the last : in that segment. The registry is the first segment when it contains a . or a : or is exactly localhost; otherwise the registry is docker.io and the whole path is the repository.
Against the parsed reference and the supplied labels, nine checks run in a fixed order:
sha256: followed by 64 lowercase hex characters.latest tag.latest and no digest pins it.org.opencontainers.image.source label.org.opencontainers.image.licenses label.expected_server_name: the io.modelcontextprotocol.server.name label is absent.The result carries each image's parsed registry, repository, tag, and digest with its finding codes, the flat list of findings (by image input order, then check order) with exact messages, and counts of images, errors, warnings, and clean images.
dockertag never contacts a registry and never pulls an image: the labels are the ones you supply, which makes the audit usable in CI before anything is pushed. Malformed input — a missing or empty image list, a missing, empty, or duplicated reference, labels that are not a string-to-string map, a bad expected_server_name — is a validation error naming the offending path (for example images[1].labels.custom must be a string), and no partial audit is produced.
npx @reneturcios/dockertag audit --input args.json
npx @reneturcios/dockertag --version
args.json contains the full arguments object:
{
"expected_server_name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag", "images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "labels": { "org.opencontainers.image.source": "https://github.com/CloudCorpRecords/dockertag", "org.opencontainers.image.licenses": "MIT", "io.modelcontextprotocol.server.name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag" } }, { "reference": "myteam/worker" } ] }
The audit is printed as JSON:
{
"images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "registry": "ghcr.io", "repository": "cloudcorprecords/dockertag", "tag": "0.1.0", "digest": null, "findings": [] }, { "reference": "myteam/worker", "registry": "docker.io", "repository": "myteam/worker", "tag": null, "digest": null, "findings": ["UNPINNED", "MISSING_SOURCE_LABEL", "MISSING_LICENSE_LABEL", "MISSING_SERVER_NAME_LABEL"] } ], "findings": [ { "reference": "myteam/worker", "code": "UNPINNED", "severity": "error", "message": "no tag or digest: the reference resolves to the mutable latest tag" } ], "counts": { "images": 2, "errors": 2, "warnings": 2, "clean": 1 } }
(The flat findings list above is abbreviated; it holds one entry per finding.) Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable or invalid input file, or invalid input), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/dockertag mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "dockertag": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/dockertag", "mcp"] } } }
audit_image_tags — Audit container image references and OCI labels: tag pinning, lowercase repositories, source and license labels, and the MCP Registry server-name label.images (array, required, at least one) — images as {reference, labels?} objects; reference is the full image reference as written and is unique across the set, and labels is the image's OCI labels as a string-to-string mapexpected_server_name (string, optional, non-empty) — the expected value of the io.modelcontextprotocol.server.name label; the two server-name checks run only when this is suppliedReturns {images, findings, counts}.
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag audit --input /w/args.json
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
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