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)
Validate design tokens for accessibility, scales, and design-system constraint consistency.
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": {
"design-constraint-validator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"design-constraint-validator"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add design-constraint-validator -- npx -y design-constraint-validatorIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"design-constraint-validator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"design-constraint-validator"
]
}
}
}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": {
"design-constraint-validator": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"design-constraint-validator"
]
}
}
}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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CseperkePapp 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 (2.3.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
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.
Mathematical constraint validator for design systems — ensuring consistency, accessibility, and logical coherence.
Design Constraint Validator (DCV) validates design constraints across token sets and styles:
This is not a schema linter; it's a reasoning validator for values and relationships.
# Local (recommended)
npm i -D design-constraint-validator
dcv belongs to an unrelated package)npx design-constraint-validator --help
After a local install, the shorter dcv bin is available (e.g. npx dcv --help).
Requirements: Node.js ≥ 18.x (ESM)
DCV validates your tokens against your constraints. From an empty directory:
# 1. Your design tokens (DTCG-style "$value")
cat > tokens.json <<'JSON' { "color": { "text": { "$value": "#888888" }, "bg": { "$value": "#999999" } } } JSON
cat > dcv.config.json <<'JSON' { "constraints": { "enableBuiltInWcagDefaults": false, "enableBuiltInThreshold": false, "wcag": [ { "foreground": "color.text", "background": "color.bg", "ratio": 4.5, "description": "Body text on background" } ] } } JSON
npx design-constraint-validator validate tokens.json --summary table
npx design-constraint-validator why color.text --tokens tokens.json --format table
npx design-constraint-validator graph --tokens tokens.json --format mermaid > graph.mmd
These one-offs use the full package name because the bare
dcvbin name on npm
belongs to an unrelated package. After
npm i -D design-constraint-validator,
use the shorter
npx dcv ….
Example output (validate):
validate: 1 error(s), 0 warning(s)
ERROR wcag-contrast color.text|color.bg @ Body text on background — Contrast 1.24:1 < 4.5:1 scope rules warnings errors
global 1 0 1
Exit code is 1 when violations are found, 0 when clean (use --fail-on off to always exit 0). The built-in WCAG/threshold defaults target the bundled example token ids, so disable them (as above) when validating your own token names.
import { validate } from 'design-constraint-validator';
// Synchronous. Point at files, or pass tokens / constraints inline. const result = validate({ tokensPath: './tokens.json', configPath: './dcv.config.json', // omit to auto-discover dcv.config.json in the cwd });
if (!result.ok) { for (const v of result.violations) { console.log([${v.ruleId}] ${v.message}); } process.exitCode = 1; }
See [API Reference](docs/API.md) for complete programmatic usage.
DCV ships a second binary, dcv-mcp, that exposes the validator over MCP stdio for agent clients. Add it to a Claude Desktop or generic MCP client config like this:
{
"mcpServers": { "dcv": { "command": "npx", "args": ["-y", "--package", "design-constraint-validator", "dcv-mcp"] } } }
The server exposes six read-only, JSON-returning tools:
validate - validate inline tokens or a tokensPath against inline constraints or a config file.why - explain provenance, aliases, dependencies, dependents, and alias chain for one token id.graph - return token dependency nodes and edges.list-constraints - enumerate the active constraints (WCAG pairs, thresholds, order/lightness scales, cross-axis) for the given input.explain - turn a violation into plain-English text plus machine-readable facts.suggest-fix - compute a verified satisfying value for a violation (WCAG color, threshold/monotonic boundary) without writing anything.The three derivation tools (list-constraints, explain, suggest-fix) stay read-only — they return suggestions; applying them is up to you (dcv set / dcv patch). See [AI Guide](docs/AI-GUIDE.md) for the full agent loop.
Tool failures are returned as structured JSON: { "ok": false, "error": { "code": "...", "message": "..." } }.
Conventional linters catch schema issues ("has a value, has a type"). DCV enforces relationships that matter to users and brand integrity:
This transforms tokens from "bags of numbers" into a formal design system.
| Feature | Schema Linters | DCV |
|---|---|---|
| Validates | JSON structure, types | Mathematical relationships, accessibility |
| Catches | Missing fields, wrong types | Contrast violations, hierarchy breaks |
| Purpose | Format compliance | Design system integrity |
| Examples | DTCG schema validator | WCAG checks, monotonic scales |
DCV is not affiliated with Anima's
design-tokens-validator(schema-focused).
DCV accepts token JSON (flat or nested) and optional policy JSON. Adapters normalize common ecosystems:
{alias} references, $extensions passthrough; non-sRGB spaces warn rather than mis-calculate; composite types out of scope). See examples/dtcg/Full adapter documentation: [Adapters](docs/Adapters.md)
DCV is the standalone validation engine — use it for any token system.
DecisionThemes (coming 2026) is a complete design system framework built on DCV:
DCV powers DecisionThemes' validation layer — but works perfectly standalone. Preview: www.decisionthemes.com
The Design Constraint Validator engine is based on a theming and validation method published as defensive prior art.
To understand the underlying architecture (Decision Themes / Value Themes, deterministic compute, post-compute validation and receipts):
These documents keep the method openly implementable and prevent patent lock-up.
DCV generates CycloneDX-compliant SBOMs for supply chain transparency:
npx @cyclonedx/cyclonedx-npm in project rootDownload:
dcv validate --receipt already emits environment + input content hashes today; cryptographic signing is the roadmap partConstraints, not conventions.
Design systems need mathematical guarantees. This validator:
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo