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)
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via 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.
FRENCHIE_API_KEY, FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE, Authorization, X-Frenchie-Default-LanguageAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"frenchie-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lab94/frenchie"
],
"env": {
"FRENCHIE_API_KEY": "your-value",
"FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http frenchie-skill https://mcp.getfrenchie.dev --header 'Authorization: your-value' --header 'X-Frenchie-Default-Language: your-value'claude mcp add frenchie-skill --env FRENCHIE_API_KEY=your-value --env FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE=your-value -- npx -y @lab94/frenchieTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"frenchie-skill": {
"url": "https://mcp.getfrenchie.dev",
"headers": {
"Authorization": "your-value",
"X-Frenchie-Default-Language": "your-value"
}
}
}
}In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"frenchie-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lab94/frenchie"
],
"env": {
"FRENCHIE_API_KEY": "your-value",
"FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE": "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": {
"frenchie-skill": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.getfrenchie.dev",
"headers": {
"Authorization": "your-value",
"X-Frenchie-Default-Language": "your-value"
}
}
}
}In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"frenchie-skill": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lab94/frenchie"
],
"env": {
"FRENCHIE_API_KEY": "your-value",
"FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE": "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.
Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE envAuthorization geheim erforderlich HTTP headerX-Frenchie-Default-Language HTTP headerDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
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 Lab94 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
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.
Das musst du eintragen: FRENCHIE_API_KEY, Authorization
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.5.0) kam vor 6 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
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.
Frenchie — your agent's best friend.
Install Frenchie in your coding agent with one command. Frenchie Kit gives agents file and multimodal capabilities: read PDFs and images, transcribe audio and video, extract Office/CSV files to Markdown, and generate images from text prompts. Frenchie Method gives teams a structured workflow from requirement to release.
Upgrading from 0.1.x or 0.2.x? See MIGRATION.md for the breaking changes in 0.3.0 (stdio metadata-only responses, absolute-path MCP configs, new
mcp --help/--selftestflags).
This package ships:
/ocr, /transcribe, /extract, /generate-image, /frenchie-status commands + HTTP/stdio MCP guidance)/frenchie-method, /requirement, /qa-analysis, /implement, /run-test, /pr-review, /release-check, and related workflow commands)lab94-frenchie mcp) bundled for npxFrom the root of your project:
npx @lab94/frenchie install
This installs Frenchie Kit and Frenchie Method skills. Method is text-only and works without an API key.
Optional Method config:
npx @lab94/frenchie install --init-method
This creates .frenchie/method.config.json and .frenchie/.gitignore; it does not edit your root .gitignore.
Create an account at getfrenchie.dev. You get 100 free credits on your first signup, once per email. No card required.
Then connect your local agent:
npx @lab94/frenchie login
The login command opens a browser device-code flow, then writes FRENCHIE_API_KEY into the MCP config the installer created. The full key is never printed.
Fallback if you already have a key from the dashboard:
npx @lab94/frenchie install --api-key fr_your_key_here
To target a specific agent:
npx @lab94/frenchie login --agent claude
npx @lab94/frenchie login --agent cursor npx @lab94/frenchie login --agent codex npx @lab94/frenchie login --agent vscode npx @lab94/frenchie login --agent gemini
User-level installs (Antigravity, Windsurf, Zed, Claude Desktop) need the --global flag — auto-detect never writes under $HOME:
npx @lab94/frenchie login --agent antigravity --global
npx @lab94/frenchie login --agent windsurf --global npx @lab94/frenchie login --agent zed --global npx @lab94/frenchie login --agent claude-desktop --global
Fallback with an existing key:
npx @lab94/frenchie install --agent claude --api-key fr_…
npx @lab94/frenchie install --agent codex --api-key fr_… npx @lab94/frenchie install --agent antigravity --global --api-key fr_… npx @lab94/frenchie install --agent claude-desktop --global --api-key fr_…
After login, your agent can call ocr_to_markdown, transcribe_to_markdown, extract_to_markdown, or generate_image. OCR/transcription/extraction results are saved to .frenchie/ /result.md automatically; generated images are saved to .frenchie/ /generated. .
When a new Frenchie version ships, the pinned package spec inside each MCP config (@lab94/frenchie@0.5.0) needs to point at the new version so npx stops serving a cached older bundle. Two upgrade commands cover everything:
# Project-scoped configs in this directory (.mcp.json, .cursor/mcp.json, .codex/config.toml, etc.)
npx @lab94/frenchie@latest install
npx @lab94/frenchie@latest install --global
install --global is upgrade-mode: it only rewrites frenchie entries that already exist. It will not surprise-install anything new under $HOME. First-time global installs still go through install --agent --global.
The installer prints the restart hint for your agent. After that, ask:
OCR ./report.pdf with Frenchie
…and Frenchie takes it from there.
For workflow orchestration, ask:
/frenchie-method
/frenchie remains the Kit entrypoint in agents that use a single Frenchie command. It is not an alias for Method.
These agents can't run local npm binaries. Use the hosted MCP endpoint instead:
URL: https://mcp.getfrenchie.dev
Header: Authorization: Bearer fr_your_key_here
The same @lab94/frenchie skill files work in HTTP mode — install them once with install --agent and the included SKILL.md will tell the agent to upload files via upload_file before calling OCR/transcription/extraction. Image generation does not need an upload step in HTTP mode; it returns a short-lived imageUrl that the agent should download for the user.
| Command | What it does |
|---|---|
/ocr | Parse a PDF or image into Markdown |
/transcribe | Parse audio or video into a Markdown transcript |
/extract | Parse DOCX, XLSX, CSV, TSV, or PPTX into Markdown |
/generate-image | Generate a single image from a text prompt |
/frenchie-status | Check credits and recent jobs |
Under the hood, Frenchie exposes these MCP tools:
ocr_to_markdowntranscribe_to_markdownextract_to_markdowngenerate_imageget_job_resultupload_file (HTTP mode only)fetch_result_file (HTTP mode only)Slash notation is the canonical Method command name. Claude Code reads command files directly. Codex Desktop gets the same entries through wrapper skills such as requirement and qa-analysis; restart Codex after install before trying /requirement. Hosts without slash support can use natural language such as Frenchie Method requirement ....
| Command | What it does |
|---|---|
/frenchie-method | Route a task through Method from requirement to release |
/method-check | Validate Method config, artifacts, gates, and next action |
/requirement | Turn a request into scoped requirements |
/qa-analysis / /test-case | Design proof before implementation planning |
/sa-analysis / /implementation-plan | Analyze architecture and implementation approach |
/implement | Execute from Method artifacts using the current agent |
/run-test | Run repo-declared verification and write a test report |
/pr-review / /review-pr | Review the result, tests, security, and artifact drift |
/release-check | Read-only release readiness gate |
Method stores optional workflow artifacts under .frenchie/docs/feature/. install --init-method also writes a visible skillTriggers skeleton in .frenchie/method.config.json; command keys are empty slots teams can fill with installed agent skills, for example "requirement": ["brainstorming"]. Teams decide whether to commit or ignore Method config and artifacts.
Every agent handles MCP a little differently. /ocr is a Claude Code-only slash command; Method slash commands are host-dependent and use Codex wrapper skills outside Claude Code. Other agents use natural language, @-mention, or a server-name slash command. All facts below are dogfood-verified.
| Agent | Invoke | Full guide |
|---|---|---|
| Claude Code | /ocr TOR.pdf | docs |
| Cursor | Use Frenchie to OCR TOR.pdf | docs |
| Codex (Desktop / CLI / IDE) | Kit: /frenchie TOR.pdf · @frenchie ocr TOR.pdf; Method: /requirement after restart, or Frenchie Method requirement ... | docs |
| Antigravity | /frenchie TOR.pdf (invokes by server name) | docs |
| VS Code Copilot | /frenchie TOR.pdf | docs |
| Claude Desktop | Use Frenchie to OCR TOR.pdf | docs |
| Windsurf | OCR TOR.pdf via Frenchie | docs |
| Gemini CLI | OCR TOR.pdf with Frenchie | docs |
| Zed | OCR TOR.pdf via Frenchie | docs |
Something not working? See the symptom-first troubleshooting guide — every error we've hit in dogfood has a canonical entry.
Simple numbers. No subscriptions.
File extraction pricing: DOCX 0.5 credits per page, XLSX 0.5 credits per sheet, CSV/TSV 0.5 credits per file, PPTX 1 credit per slide.
| Action | Cost |
|---|---|
| OCR | 1 credit per page |
| Transcription | 2 credits per minute |
| DOCX extraction | 0.5 credits per page |
| XLSX extraction | 0.5 credits per sheet |
| CSV/TSV extraction | 0.5 credits per file |
| PPTX extraction | 1 credit per slide |
| Image generation | 20 credits per image |
$1 = 100 credits. Credits don't expire.
Files are processed and deleted. Results expire about 30 minutes after first delivery. If you need a durable copy, save the Markdown when it comes back.
OCR: PDF, PNG, JPG, JPEG, WebP
Transcription: MP3, M4A, WAV, MP4, MOV, WebM
File extraction: DOCX, XLSX, CSV, TSV, PPTX
Image generation: PNG, JPEG, WebP output from text prompts