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)
End-to-end frontend engineering and design orchestrator across 16 foundational pillars.
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": {
"pixasso": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add pixasso -- npx -y pixasso-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"pixasso": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-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": {
"pixasso": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Erebuzzz 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 (1.0.4) kam vor 2 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.
Model Context Protocol (MCP) server for Pixasso: the complete end-to-end frontend engineering and design orchestrator for AI agents and developers.
Pixasso bridges visionary art direction with robust frontend architecture across 16 foundational engineering pillars. It gives LLMs, coding assistants, and autonomous agents the ability to dynamically discover user intent, validate design tokens, compile Graphify-style architecture decision graphs, critique layouts against AI tropes, search 40 reference catalogs, and generate automated multi-viewport testing matrices.
Live Showcase & Specifications: https://pixasso.erebuzzz.tech or https://pixasso-two.vercel.app
flowchart TD
User["Developer / AI Agent Prompt"] --> Client["MCP Client (Claude / Cursor / VS Code / Antigravity)"] Client --> Server["pixasso-mcp Server (Stdio / Remote HTTP)"]
subgraph Tools ["Exposed Tools (JSON-RPC)"] T1["pixasso_discover_intent"] T2["pixasso_search_references"] T3["pixasso_fetch_reference"] T4["pixasso_generate_genome"] T5["pixasso_generate_brain"] T6["pixasso_audit_design"] T7["pixasso_generate_test_plan"] T8["pixasso_explore_taste"] T9["pixasso_seed_taste"] end
Server --> Tools
subgraph TasteBrain ["Taste Exploration Engine & Decentralized Swarm"] Router["TasteInferenceRouter (NVIDIA Nemotron 3 Ultra / Workers AI)"] D1["Cloudflare D1 SQL (pixasso-taste-db)"] KV["Cloudflare KV Edge Cache (taste:swarm:bundle)"] end
T1 --> Router T2 --> P2["40 Deep Reference Catalogs (Typography, Shaders, Layouts)"] T3 --> P3["Live DOM & Content Extraction (Linkedom, Readability, SPA Detection)"] T4 --> P4["Design Genome Specification (YAML Tokens, Verified References)"] T5 --> P5["Design Brain DAG (Mermaid Decision Graph)"] T6 --> P6["Objective Critique Engine (5-Pillar Scorecard)"] T7 --> P7["Automated Interface QA (390px, 768px, 1024px, 1440px)"] T8 --> D1 T8 --> KV T9 --> D1
Pixasso MCP ships with dual transport architectures side by side:
Connect any remote-compatible MCP client directly to:
https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp
Connecting will open a GitHub OAuth prompt (read:user, user:email) to authorize your session. Each authenticated GitHub account receives a daily allowance of 200 tool calls.
Run instantly without local installation:
npx -y pixasso-mcp
Or install globally:
npm install -g pixasso-mcp
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Add to your Cursor MCP settings (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Add to .vscode/mcp.json (for native VS Code MCP and GitHub Copilot) or your extension settings (Cline, Roo Code, Continue):
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Register local or remote:
# Local stdio
claude mcp add pixasso npx -y pixasso-mcp
claude mcp add pixasso-remote --transport http https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp
Add to ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "pixasso": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
You can prompt any AI coding assistant in your IDE (Cursor, VS Code, Windsurf, Claude, Copilot, Cline, Roo Code, Antigravity) to configure Pixasso automatically. Simply copy and paste the prompt below into your assistant chat:
Please configure the Pixasso MCP server for my project and editor.
Choose one of the two options:
Add the configuration to the appropriate MCP settings file for this editor (such as .vscode/mcp.json, ~/.cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json, or cline_mcp_settings.json) and verify that all 9 Pixasso design and architecture tools are active.
Every tool conforms to the official Model Context Protocol specification and declares all four directory hints (readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint):
| Tool | Purpose | Key Inputs | Hints |
|---|---|---|---|
pixasso_discover_intent | Adaptive inquiry synthesizer across 16 pillars and brand genesis, powered by the Taste Inference Engine. Synthesizes 3 bespoke aesthetic worlds with compulsory popup questions. | projectArchetype, description, targetAudience, hasBrandIdentity, referenceUrls | readOnly, idempotent |
pixasso_search_references | Search across 40 curated design & architecture catalogs. | query, category, tag | readOnly, idempotent |
pixasso_fetch_reference | Fetches live HTML, extracts title/headings/readable text, detects client SPAs, and caches verified fetches. | url, focus | readOnly, openWorld |
pixasso_generate_genome | Compiles tokens, color ramps, typography, and libraries into design-genome.yaml. Enforces programmatic hard gate on verified references. | projectName, themeMode, groundTone, typography, colorTokens, references | readOnly, idempotent |
pixasso_generate_brain | Synthesizes a visual Graphify Mermaid decision graph and Task DAG. | projectName, decisions, tasks | readOnly, idempotent |
pixasso_audit_design | Evaluates markup and styling against AI design anti-patterns. | componentMarkup, contextDescription | readOnly, idempotent |
pixasso_generate_test_plan | Produces multi-viewport QA plans (390px, 768px, 1024px, 1440px). | projectName, testUrl, testedViewports | readOnly, idempotent |
pixasso_explore_taste | Explores the living Design Taste Graph across 12 movements and community-seeded directions without generic AI tropes. | query, movement, archetype, includeSwarm, limit | readOnly, idempotent |
pixasso_seed_taste | Anonymously seeds sanitized high-craft design tokens to the decentralized Taste Swarm with strict opt-in consent. | archetype, movement, typographyTokens, paletteTokens, layoutTokens, motionTokens, uisfxTokens, consentGiven | openWorld, idempotent |
compulsoryPopupQuestions include brand gates, domain decisions, and the decentralized taste swarm consent choice for presentation via ask_question.pixasso_fetch_reference inspects live pages, extracting DOM headings, metadata, visible links, and readable text via Mozilla Readability. If the page is an empty client SPA shell (under 200 characters of text), it flags renderedContentDetected: false so agents do not fabricate visual descriptions.pixasso_generate_genome must first be verified through pixasso_fetch_reference in the active session. If an unfetched URL is passed, the tool rejects the call with an informative error. Furthermore, unrendered SPA shells cannot claim epistemicStatus: 'known' without screenshot verification.sequenceDiagram
autonumber participant Agent as Autonomous Agent participant MCP as pixasso-mcp participant Engine as Design Engine
Agent->>MCP: pixasso_discover_intent(projectType) MCP-->>Agent: 16-Pillar Clarification Matrix & Brand Gate Agent->>Agent: Interactive User Alignment (ask_question) Agent->>MCP: pixasso_generate_genome(alignedSpecs) MCP-->>Agent: Validated design-genome.yaml Agent->>MCP: pixasso_generate_brain(decisions) MCP-->>Agent: Mermaid Decision Map & Component DAG Agent->>Engine: Component Fabrication (Semantic HTML5 / CSS / React) Agent->>MCP: pixasso_audit_design(componentMarkup) MCP-->>Agent: 5-Pillar Scorecard & Anti-Pattern Check Agent->>MCP: pixasso_generate_test_plan(viewports) MCP-->>Agent: Multi-Viewport Overflow Matrix (390px to 1440px)
Pixasso orchestrates 16 distinct engineering disciplines:
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo