Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Localfig

von LucasGorgalVersion 0.4.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.LucasGorgal/localfig

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

The Figma desktop app as an MCP server: full Plugin API for AI agents. Local, no token, no quota.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "localfig": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "localfig"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add localfig -- npx -y localfig

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "localfig": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "localfig"
      ]
    }
  }
}

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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "localfig": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "localfig"
      ]
    }
  }
}

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto LucasGorgal bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2785 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 33 % der anderen 2785 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2785 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Localfig sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

von GLipsWeit verbreitet↓ 161.192/Wo.★ 16.165Aktualisiert vor 5 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

von HUANGCHIHHUNGLeoWeit verbreitet↓ 1106/Wo.★ 2284Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

von figmaWachsend★ 2152Aktualisiert vor 13 Monaten

Läuft in der Cloud✓ mcp.figma.com

README vom Entwickler

README öffnen

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.

localfig

The Figma desktop app as an MCP server. localfig gives an AI agent the full Figma Plugin API on the file you have open — through a tiny dev plugin and a loopback HTTP bridge, entirely on your machine.

  • Reads and writes. Frames, text, auto-layout, variables, components, image fills, exports, undo — anything the Plugin API can do, the agent can do.
  • No Figma cloud API, no personal access token, no per-account quota.
  • Zero dependencies. Node built-ins only. Nothing leaves your machine.
  • Works with any MCP client that can launch a stdio server: Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, Claude Desktop and more.
MCP client  --stdio JSON-RPC-->  localfig  --http localhost:8765-->  Figma plugin  -->  Plugin API

Why localfig

localfigOfficial Figma MCPREST-API serversFixed-command plugin bridges
Writes to the fileanything the Plugin API canlimitedno — the REST API cannot write nodesa fixed menu of commands
Arbitrary Plugin API JavaScriptyes (figma_eval)nonono
Quota / loginnoneplan-dependenttoken + rate limitsnone
Tokens, styles, components read backfigma_tokens, figma_metadatayes, incl. Code Connectpartialrarely
Agent can see the design as an imageyes, inline in the responseyesfiles or links, not inlinevaries
Undo per agent step, change trackingyesnonono

Requirements

  • Node.js 18 or newer
  • The Figma desktop app — dev plugins cannot be imported in the browser
  • An MCP client: Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, Claude Desktop, …

Install (once)

npx -y localfig --setup

That generates your local secret, writes the plugin to ~/.localfig/plugin/, registers localfig with every MCP client it finds on your machine, and prints the manifest path for the next step. --dry-run shows what it would do without touching anything, and --clients=cursor,vscode limits it to the clients you name. Prefer a clone? git clone https://github.com/LucasGorgal/localfig.git && cd localfig && node server.mjs --setup does the same.

ClientWhere setup registers localfig
Claude Codeclaude mcp add --scope user
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Cursor~/.cursor/mcp.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
VS Code (Copilot agent mode)user mcp.json
Cline (extension and CLI)~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json, or VS Code's extension storage on older versions
Gemini CLI~/.gemini/settings.json
Codex~/.codex/config.toml
opencode~/.config/opencode/opencode.json
Zedsettings.json, under context_servers
LM Studio~/.lmstudio/mcp.json

A client counts as installed when its config folder exists. Setup merges into existing files instead of replacing them: other servers and settings stay, an existing localfig entry keeps its env, and a .localfig.bak copy is written before any change. Files it cannot safely rewrite, such as a settings.json with comments, are left untouched and reported with the entry to paste. Restart any client that was already open.

For a client that is not in the list, add this to its MCP configuration:

{ "mcpServers": { "localfig": { "command": "npx", "args": ["-y", "localfig"] } } }

On Windows, use "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "localfig"] instead: most clients start servers without a shell, and npx is a .cmd script there.

Then import the plugin into Figma (once):

  1. Open any design file in the desktop app. The Plugins menu only exists inside a file, not on the home screen.
  2. Figma menu (the logo, top-left) → Plugins → Development → Import plugin from manifest… — or press Ctrl / (Cmd /) and type *import plugin from manifest*.
  3. Pick ~/.localfig/plugin/manifest.json (the setup output prints the full path).

The manifest asks for two permissions — teamlibrary (library components and tokens) and currentuser (who is driving) — and registers a relaunch button.

Use (every session)

  1. Open the file you want to work on.
  2. Run the plugin: Ctrl / → *localfig* — or Ctrl Alt P (Cmd Opt P) to re-run the last plugin, or the Reconnect localfig button in the properties panel of a file it has run in. A small panel appears and says Connected to localfig once the MCP server is up. Leave it open.
  3. Ask your agent to do Figma work. Every tool acts on the file where the plugin is running — there is no file key, which is why nothing touches the cloud.

Closing the panel (or the file) disconnects; re-run the plugin to reconnect. This is the one manual step: Figma provides no way to launch a plugin from outside.

Tools

ToolWhat it does
figma_statusPlugin connected? File, page, selection, top-level frames, who is driving, and whether dynamic code execution is available
figma_evalRun arbitrary Plugin API JavaScript in the file — the workhorse
figma_metadataStructural dump of a subtree: ids, names, types, geometry, text. styles: true adds fills (hex), gradient stops, fonts, effects, auto-layout, bound variables, named styles and component info per node; css: true adds the CSS Figma computes per node
figma_tokensEvery local variable collection with its modes and per-mode values, plus paint / text / effect styles
figma_findSearch the current page or every page by type, layer-name regex and text regex
figma_changesWhat changed since your last call — creations, deletions, property changes, per-node summary; edits made by tool calls are tagged and hidden by default, so this is what the person did in Figma meanwhile
figma_historysnapshot: save a named version (restore point). undo: revert the last tool call — every mutating call is checkpointed as one undo step
figma_libraryTeam library: list variable collections and their variables, import components / styles / variables by key, place instances
figma_exportExport nodes to PNG/JPG/SVG/PDF/JSON on disk. PNG/JPG come back inline as images; JSON (the subtree in Figma REST API shape) and SVG come back inline as text
figma_place_imagePut a local image into a node's fill. Any format the browser decodes — PNG, JPG, WebP, GIF, BMP, AVIF. Images over 4096px per side are downscaled automatically (maxSide)
figma_eval environment

Code runs inside the plugin sandbox, wrapped in an async function: top-level await and return both work.

const n = await figma.getNodeByIdAsync('10:59');   // sync getNodeById is unavailable (dynamic-page access)

await helpers.setText(n.findOne(x => x.type === 'TEXT'), 'new copy'); helpers.reveal(n); // put it on the person's screen return { id: n.id, w: n.width }; // JSON-serialized back to the agent

Globals: figma and helpers.

  • helpers.createText({characters, font: {family, style}, fontSize, color: '#hex', width, lineHeight, letterSpacing, textCase, textAlign, name, parent, x, y}) — loads the font and orders resize() before textAutoResize.
  • helpers.setText(node, chars) — loads the node's real fonts, then sets characters. helpers.loadNodeFonts(node).
  • helpers.set(node, props) — batch assign; layoutMode first, width/height via resize, sizing modes after.
  • helpers.rgb('#rrggbb'), helpers.rgba('#rrggbbaa') — hex to the {r, g, b[, a]} fills want.
  • helpers.reveal(nodes) — scroll and zoom the viewport to what you just made. helpers.notify(msg) — a toast.
  • helpers.collection(name, [modes]), helpers.token(collection, name, type, value | {mode: value}), helpers.bind(node, 'fills' | 'strokes' | prop, variable) — create design tokens and bind properties to them, one line each.
  • helpers.importComponent(key), helpers.instance(key, parent, props) — team-library components.
  • helpers.query(root, sel) — minimal selectors: TEXT, [name=X], [name*=X], A B, a, b. helpers.createAutoLayout(dir, props).
  • helpers.command(kind, payload) — run any typed command (tokens, metadata, find, changes, export…) from inside a script: (await helpers.command('tokens', { collection: 'Brand' })).result.
Plugin API gotchas the helpers protect you from
  • resize() on a TEXT node resets textAutoResize to NONE; on an auto-layout frame it sets both sizing modes to FIXED. Resize first, then set the sizing.
  • Return plain data from figma_eval. Real Figma nodes are collapsed to {id, name, type} so a stray node reference cannot flood the result — use figma_metadata to inspect a subtree.
  • Load fonts before any text mutation.
  • figma.notify() works here (the cloud MCP blocks it).

Design-system awareness

figma_tokens returns the file's variables the way a design system thinks about them:

{ "collections": [{ "name": "Brand", "modes": ["Light", "Dark"], "defaultMode": "Light",

"variables": [{ "name": "color/bg", "type": "COLOR", "values": { "Light": "#ffffff", "Dark": "#04060c" } }, { "name": "space/md", "type": "FLOAT", "values": { "Light": 16, "Dark": 16 } }, { "name": "color/accent", "type": "COLOR", "values": { "Light": "{color/blue-500}", "Dark": "{color/blue-300}" } }] }], "styles": { "paint": [...], "text": [...], "effect": [...] } }

figma_metadata with styles: true then reports, per node, boundVariables (which token drives each property), fillStyle / textStyle / effectStyle names, and for instances the main component and its componentProperties; css: true adds the CSS Figma computes for each node. Together they let an agent build on a design system instead of hard-coding values — and hand code off from a real file.

Images

  • In: figma_place_image sends the file's bytes to the plugin UI, which is a full Chromium iframe. It decodes any browser-supported format, downscales to maxSide (default 4096, Figma's hard limit) with high-quality smoothing, converts non-native formats to PNG, and hands the result to the main thread. The tool result reports what happened (prepared).
  • Out: figma_export writes files to ~/.localfig/exports/ and attaches PNG/JPG (≤ 2 MB each) to the result as images, so the agent sees the render without another call. JSON exports the subtree in Figma REST API shape.

Undo, versions and change tracking

Every mutating tool call is checkpointed with figma.commitUndo, so it lands in the file's undo history as one step a person can Ctrl+Z (the most recent call is committed 60 s after it finishes, or at the next call). Within that window figma_history {action: "undo"} reverts the last call from the agent side — triggerUndo reverts to the last checkpoint — and {action: "snapshot"} saves a named version before risky edits. The plugin also records node changes on every page it has seen (Figma delivers them batched, after the fact): figma_changes returns what changed since a seq, with edits caused by tool calls tagged byPlugin by a time-window heuristic and hidden by default — the agent can notice what the person changed in Figma between calls instead of overwriting it.

Multiple sessions

The first localfig process owns the bridge port; later ones detect it via /health, run as clients, and proxy through it — same tools either way. If the owner dies, the next tool call on a client re-binds the port and takes over ("re-election" in the log); the plugin re-registers when it reconnects.

Files and configuration

~/.localfig/

token local secret (generated on first run) plugin/ manifest.json + code.js + ui.html — import THIS manifest into Figma e

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen