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)
Design engine for AI agents: images at every size, no Chrome, 2× fewer tokens
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.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add keyline -- docker run -i --rm ghcr.io/keyline-dev/keyline-mcp:0.8.1In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"keyline": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/keyline-dev/keyline-mcp:0.8.1"
]
}
}
}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": {
"keyline": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/keyline-dev/keyline-mcp:0.8.1"
]
}
}
}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 keyline-dev 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 (0.8.1) kam vor 25 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB, Docker 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.
[keyline.dev](https://keyline.dev): examples, the benchmark, and setup for every client.
Design engine for AI agents: Canva for your agent. keyline is a free MCP server for Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Codex, Gemini CLI and any MCP client. Your agent describes a social post, ad or banner once, as a small JSON scene; keyline renders it as images and video at every size, with real text in your fonts and colors, the same every run.
No browser, and fewer tokens. No headless Chrome, Puppeteer or Playwright: one native Rust binary on Skia. Every edit replies with what's wrong at each size, so the agent fixes the design from measurements instead of screenshots: 2× fewer tokens than an agent driving headless Chrome, and 6× fewer than Playwright MCP (benchmark).
One prompt, five sizes: the layout adapts from a 4:5 post to a 728×90 leaderboard, and keyline's checks catch what doesn't fit before anything renders.
More campaigns, with motion, on keyline.dev . Every image there, and the one above, was made with keyline.
Most designs people ship today (sale posts, event flyers, ad sets) are made in tools like Canva or Adobe Express. Those tools are built for a person with a mouse, and none is a good backend for an agent:
keyline-mcp is the missing piece: an agent-first design tool, with a design format and renderer built from the ground up for a language model to author, check and export, cheaply and reproducibly. The design stays structured data (a typed layer tree with layout, tokens, styles and components), not pixels, so an agent edits it precisely instead of regenerating an image.
flowchart LR
A[Agent] -- "layer_add / layer_update" --> S[(Scene JSON)] S --> L["Layout per size scale → constraints"] L --> C["Checks defects · advisories · facts"] C -- "ok, or what to fix" --> A L --> R["Skia renderer GPU, CPU fallback"] R --> P["PNG, JPEG, WebP, PDF, animated PNG, GIF, MP4 or WebM per size"]
Start here: docs/concepts.md explains the model; docs/scene.md is the scene format and docs/tools.md the tools and configuration.
There's no GUI, and no plan for one. Every design decision is judged by one question: *how many tokens does the agent spend to get a correct image?* We measure that with a real model (Claude, through Claude Code) building a real multi-section ad.
ok or the problems, never the scene.fontWeight, borderRadius, rgba() colors), so the model writes a scene right the first time. The layout itself is keyline's own, documented, not browser-exact.role, so the agent never reads the scene to find an id.text, image (PNG, JPEG, SVG), video, icon, rect, ellipse (and arcs and rings), polygon (and stars), path (SVG path data or a named shape), line, frame (nesting, clipping, stacks, grids), spacer, firstFit, and use for componentsfill, flexGrow and priorities), grids (CSS grid: tracks, named areas, spans), hug/fill/percentage sizes with min/max and aspect ratio, direction lists and firstFit that pick what fits, constraints, placement at nine spots, a scale factor per size, per-size and per-aspect changes (media), size presets for common social and ad formats, and safe areas a platform covers , , , style names as tags); weights, italics, letter spacing, line height, case; balanced or pretty wrapping; highlights behind words; underline and strike; text on a curve; dot leaders; text filled with an image, pattern or gradient; outlines; text that knocks out its frame. Fonts work like CSS web fonts: name any Google Fonts family and the server downloads it on first use and caches it (tracked in fonts/index.json); Inter is bundled, and you can add your own font files{{brand}}, in any field or sentence) that update every field using them, components placed once or once per data row, and templates: a scene file loaded by URL or path with its variables set, rendered once per row of valuesrandom() starts, staggered children, text split into letters or words that move on their own, strokes that draw themselves, and numbers that countClaude Code (macOS or Linux): the plugin downloads keyline and checks it against the release's SHA256SUMS, or uses keyline-mcp from your PATH.
/plugin marketplace add keyline-dev/keyline
/plugin install keyline@keyline
Claude Desktop (Mac with Apple silicon, or Windows): download keyline-mcp- .mcpb from the latest release and double-click it. Designs and their renders go in ~/keyline, a folder per design, where you can also put the images and logos Claude should use. To work in folders of your own instead, open Settings → Extensions → keyline → Configure, add them, and click Save.
| Install | |
|---|---|
| macOS (Apple silicon) | brew install keyline-dev/tap/keyline-mcp |
| Linux (amd64, arm64) | sudo apt install ./keyline-mcp_ -1_amd64.deb (or _arm64), from the latest release; tarballs are there too |
| Windows (x64) | Unpack keyline-mcp-v -windows-amd64.zip and put its folder on your PATH |
| Docker | Use docker run -i --rm -v keyline:/data ghcr.io/keyline-dev/keyline-mcp as the client's command; the :stills tag leaves out ffmpeg |
| From source | cargo build --release (Rust stable; on Linux also libfontconfig1-dev libfreetype6-dev) |
Every release has a SHA256SUMS file and build attestations: gh attestation verify --repo keyline-dev/keyline. Then add keyline to your client. The command is keyline-mcp; if the client can't find it, give its full path (which keyline-mcp).
Codex (ChatGPT)
Codex is OpenAI's coding agent, included in ChatGPT plans. Its app, CLI and IDE extension share one setting:
codex mcp add keyline -- keyline-mcp
ChatGPT itself, like grok.com and the xAI API, connects only to remote servers, so it can't start keyline, which runs on your machine.
Other clients
Any client that starts local (stdio) MCP servers works, Cursor, VS Code and Gemini CLI included. Add a server named keyline whose command is keyline-mcp, in the client's MCP settings or with its mcp add command. Most clients take this JSON:
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo