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)
Build, align & render a real optical bench in Blender; drivable by an AI agent over MCP.
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.
OPTICS_BRIDGE_PORT, OPTICS_BRIDGE_HOSTDu 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": {
"blender-optics-simulator": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add blender-optics-simulator --env OPTICS_BRIDGE_PORT=your-value --env OPTICS_BRIDGE_HOST=your-value -- uvx blender-optics-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"blender-optics-simulator": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "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": {
"blender-optics-simulator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "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.
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.
OPTICS_BRIDGE_PORT envOPTICS_BRIDGE_HOST envDiese 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 emircbngl 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 (0.24.4) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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.
An optical bench you lay out in Blender, trace with real optics, and can hand to an AI agent.
Place lasers, mirrors, lenses, waveplates, gratings, crystals and detectors in 3-D. A live engine traces the beam through them — rays, Gaussian beams, polarization, dispersion — mounts everything on real opto-mechanics, and renders it in Cycles. The whole optical state is readable and writable over a localhost MCP bridge, so an agent works from measured geometry instead of guesses.
Sixteen seconds, rendered from a scene the add-on built. Full-quality MP4 .
Requires Blender 4.2 LTS or newer (4.2+ / 5.x).
One-click, keeps itself updated. Open the [install page](https://emircbngl.github.io/blender-optics-simulator/) and drag the *“⤓ Drag this into Blender to install”* button onto an open Blender window. That installs the add-on and subscribes you to updates in one gesture. Turn on *Edit ▸ Preferences ▸ System ▸ Network ▸ Allow Online Access* first.
From a zip. Download optical_alignment_sim- .zip from Releases and use *Edit ▸ Preferences ▸ Add-ons ▸ Install from Disk…*. Updates then come from the add-on's own Updates panel.
Open the Optics tab in the 3-D viewport sidebar (press N).
Headless, the same thing from Python:
import optics_api # inside Blender: blender -b --python your.py
optics_api.build_example("michelson") # a full bench in one call optics_api.set_mount("MI_M_fixed", "KM100") # put a mirror on a kinematic mount optics_api.set_dof("MI_M_fixed", "TIP", steps=40) # turn a knob: the beam walks off optics_api.align_element("MI_M_fixed") # and back: 2.51 -> 0.0012 mrad print(optics_api.inspect_beam("MI_D")) # power, w(z), polarization, coherence
examples/ holds runnable scripts: michelson.py, mach_zehnder.py, agent_align.py, bell_entanglement.py, hong_ou_mandel.py.
A mirror knocked 2° out of alignment, then one align_element() call: pointing residual 7.02 → 0.0008 mrad. examples/agent_align.py reproduces it headlessly.
The add-on exposes its full state as JSON over a localhost bridge and ships an MCP server, so an agent can read the bench and act on it:
get_state() → every element's pose, ports, mount limits, beam path, detector readings
↓ decide set_param() · place_relative() · set_dof() · align_element() · ao_close_loop() · render() ↓ the beam re-traces get_state() → read the result, not a guess
Start it from Present ▸ Tools & Integration ▸ Start MCP Bridge. → agent guide · MCP server · tool list
Every push runs the physics: 341 textbook checks (Malus, Fresnel, Snell, the grating equation, Gaussian ABCD, Zernike orthonormality, energy conservation) plus a 618-check regression suite on both Blender 4.2 and 5.x. The core formulas were also verified against an external symbolic and numerical oracle; where that has not been done, the code and the docs say so. Every run builds the same benches in millimetre and metre scenes and requires the readouts to agree.
What is *not* claimed matters as much: this is a chief-ray engine with wave-optics overlays, not a full-wave solver. Thin elements carry no thickness, a grating has no blaze-efficiency model, and anything phenomenological says so where you read it. Model limits are written next to each feature.
→ scope and limits · element-by-element provenance · where the data comes from
| Features, examples, release history | The long version of this page |
| Capabilities | Every panel, API call and MCP tool |
| Optical elements | Per-element model, parameters and provenance |
| Scope | What the engine does and does not simulate |
| Dispersion, cylindrical lenses, spectra | Gratings, white light, group delay, spectrometers |
| Realistic hardware | Mounts, cages, rails and render detail |
| Beam rendering | How baked beams are drawn, and what that is not |
| Data sources | Catalog and material provenance |
| Agent guide · MCP server | Driving the bench from outside |
| CHANGELOG | What changed in each release |
A machine-readable CITATION.cff is included, so GitHub shows a Cite this repository button with ready-to-paste APA / BibTeX.
@software{cobanoglu_blender_optics_simulator,
author = {Çobanoğlu, Muhammet Emir}, title = {Blender Optics Simulator}, year = {2026}, version = {0.31.0}, doi = {10.5281/zenodo.20778997}, license = {GPL-3.0-or-later}, url = {https://github.com/emircbngl/blender-optics-simulator} }
The DOI above is the *concept* DOI and always resolves to the latest version; each release also mints its own version DOI (listed in CITATION.cff).
GPL-3.0-or-later — see LICENSE. Vendor CAD and meshes are not included and remain the property of their owners; this project ships original metadata, procedural geometry and tooling.
Contributors
Built in the spirit of Bigweld's maxim from *Robots* (2005) — "See a need, fill a need."