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 Draw Things - local AI image generation on Mac
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": {
"drawthings": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-drawthings"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add drawthings -- npx -y mcp-drawthingsIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"drawthings": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-drawthings"
]
}
}
}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": {
"drawthings": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-drawthings"
]
}
}
}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 james-see 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 (1.1.2) kam vor 10 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.
An MCP (Model Context Protocol) server for Draw Things - enabling LLMs to generate images locally on Mac using Stable Diffusion and other AI models.
Verify the server is running:
curl http://localhost:7860
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "drawthings": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-drawthings"] } } }
Add to .cursor/mcp.json in your project or global config:
{
"mcpServers": { "drawthings": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-drawthings"] } } }
Restart Claude Desktop or Cursor to load the new MCP server.
check_statusCheck if the Draw Things API server is running and accessible.
get_configGet the current Draw Things configuration including the loaded model and settings.
generate_imageGenerate an image from a text prompt.
Parameters:
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | Yes | Text description of the image to generate |
negative_prompt | string | No | Elements to exclude from the generated image |
width | number | No | Image width in pixels (default: 512) |
height | number | No | Image height in pixels (default: 512) |
steps | number | No | Number of inference steps (default: 20) |
cfg_scale | number | No | Guidance scale (default: 7.5) |
seed | number | No | Random seed for reproducibility (-1 for random) |
output_path | string | No | Custom file path to save the image |
Example:
Generate an image of a futuristic city at sunset with flying cars
transform_imageTransform an existing image using a text prompt (img2img).
Parameters:
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
prompt | string | Yes | Text description of the desired transformation |
image_path | string | No* | Path to the source image file |
image_base64 | string | No* | Base64-encoded source image |
negative_prompt | string | No | Elements to exclude |
denoising_strength | number | No | Transformation strength 0.0-1.0 (default: 0.75) |
steps | number | No | Number of inference steps (default: 20) |
cfg_scale | number | No | Guidance scale (default: 7.5) |
seed | number | No | Random seed (-1 for random) |
output_path | string | No | Custom file path to save the result |
*Either image_path or image_base64 must be provided.
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
DRAWTHINGS_HOST | localhost | Draw Things API host |
DRAWTHINGS_PORT | 7860 | Draw Things API port |
DRAWTHINGS_OUTPUT_DIR | ~/Pictures/drawthings-mcp | Directory for generated images |
┌─────────────────┐ stdio ┌──────────────────┐ HTTP ┌─────────────┐
│ MCP Client │◄──────────────►│ mcp-drawthings │◄────────────►│ Draw Things │ │ (Claude/Cursor) │ JSON-RPC │ │ localhost │ App │ └─────────────────┘ └──────────────────┘ :7860 └─────────────┘ │ ▼ ┌──────────────┐ │ File System │ │ (images) │ └──────────────┘
# Clone the repository
git clone https://github.com/james-see/mcp-drawthings cd mcp-drawthings
npm install
npm run build
npm run dev
curl http://localhost:7860Check that the output directory is writable. You can set a custom directory using the DRAWTHINGS_OUTPUT_DIR environment variable.
MIT