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

Figma CodeKit MCP

von MehmoodqureshiVersion 0.3.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Mehmoodqureshi/figma-codekit-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Figma to pixel-verified code: HTML/React/Tailwind + tokens, then a render + pixel-diff verify loop.

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
  • Das musst du eintragen: FIGMA_TOKEN

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).
  • Das trägst du selbst ein: FIGMA_TOKEN, FIGMA_MCP_CACHE_DIR

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "figma-codekit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-codekit-mcp"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_TOKEN": "your-value",
        "FIGMA_MCP_CACHE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add figma-codekit --env FIGMA_TOKEN=your-value --env FIGMA_MCP_CACHE_DIR=your-value -- npx -y figma-codekit-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "figma-codekit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-codekit-mcp"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_TOKEN": "your-value",
        "FIGMA_MCP_CACHE_DIR": "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "figma-codekit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-codekit-mcp"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_TOKEN": "your-value",
        "FIGMA_MCP_CACHE_DIR": "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.

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • FIGMA_TOKEN geheim erforderlich env
    Figma personal access token (Settings -> Security -> Personal access tokens, scope "File content: read"). May instead be placed in a .figma-token file in the project directory. FIGMA_API_KEY is accep…
  • FIGMA_MCP_CACHE_DIR env
    Where converted frames are cached. Defaults to .figma-cache/ in the directory the server starts from.

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 Mehmoodqureshi 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 2754 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 95 % der anderen 2754 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2754 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 Figma CodeKit MCP 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?

Das musst du eintragen: FIGMA_TOKEN

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 (0.3.0) kam vorgestern 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:★ 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.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten
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Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

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

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
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The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
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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.

figma-codekit-mcp

Figma → code that is actually checked against the design. The pixel-diff verifier for Figma-to-code: it renders the output and diffs it against the frame until it converges — and it can verify *your own running app* the same way, so it works alongside Figma's official MCP server or Framelink rather than replacing them.

Most Figma-to-code tools stop at the moment of generation: they hand you JSX and walk away. Nobody ever renders the output and compares it to the frame, so the result stalls at "90% there" and you spend the afternoon nudging padding by eye.

This MCP server closes that loop. It converts a frame to self-contained HTML deterministically (no LLM, no hallucinated layout), then renders your code in Chromium, pixel-diffs it against the Figma reference, measures every element's box, and tells the agent exactly what is missing or misplaced. The agent edits, calls verify again, and repeats until the diff is at the anti-aliasing floor.

Figma reference First pass — 5.18% off Pixel diff Converged — 0.00%

Those are real artifacts from npm run example, which runs the loop end to end with no API key. The generate callback in that demo is a *scripted* stand-in for an LLM, so it shows the loop mechanics honestly — the measuring is real, the "model" is not.

Why the verify step matters

A Figma node tree tells you what the designer *declared*. It does not tell you what a browser will *do* with your CSS. Those diverge constantly — a flex gap that collapses, a font that falls back, an absolute child that escapes its parent. The only way to know is to render it and look.

figma_verify gives the agent three independent signals per pass:

  • Pixel diff — the overall mismatch ratio plus the worst regions, so it knows *how* wrong and *where*.
  • Element bounding-box IoU — every IR node is tagged data-ir-id, measured in the live DOM, and matched against its Figma box. This is what turns "the bottom-left looks off" into "the CTA button is missing" or "the price label is 40px too low".
  • Paint order and clipping — Figma lists children back-to-front, so a node's pre-order index *is* its paint order; elementsFromPoint over a sample grid gives the rendered order wherever two elements actually overlap. This catches the class of bug the other two signals are blind to by construction: elements present, in exactly the right box, stacked the wrong way round — or cut off by an ancestor's overflow where the design lets them overhang. Neither moves a box, and on a tall frame neither moves the diff ratio much, but a decorative overlay drawn over a photo instead of under it is the first thing a person sees. Reported as WRONG STACKING / OVER-CLIPPED, and reported even when the pixel diff has converged.

Tools

ToolWhat it doesNetwork
figma_convertFetch a frame → HTML + ir.json + images as files in assets/ (or data URIs with inlineAssets: true) + reference.png + design tokens (tokens.json in W3C DTCG format, tokens.css, a Tailwind v4 tailwind.theme.css). Optional react: true (component + the components/ it imports), next: true (a runnable App Router project) and tailwind: true (React/Next.js output as Tailwind classes), plus a responsive variant.Figma API (cached)
figma_verifyRender HTML in Chromium, pixel-diff vs the reference, IoU-check every element, check paint order and clipping, return targeted fix instructions. Pass url (and optionally selector) to verify a running page instead — your own app at http://localhost:3000, in any framework — against the frame.none (or your dev server)
figma_inspectPrint the IR as an indented outline (role, box, layout, text, tokens), filterable — read the structure without dumping raw Figma JSON into context.none
Responsive output depends on what the design actually declares

responsive: true reads Figma's sizing intent — FILL becomes flex/100%, HUG becomes fit-content, FIXED keeps its px. That only exists where the designer used Auto Layout.

A frame with no Auto Layout on the root is a canvas: every child is position:absolute at a coordinate on a 1440px artboard. There is nothing to relax, so making the root width:100% does not reflow it — the children stay pinned at their canvas coordinates and the right-hand side disappears under overflow:hidden. That reads exactly like a page breaking when you zoom.

For those frames the converter keeps the exact canvas and scales it to the viewport instead, so the design stays intact at every width and zoom level (down to 0.5x, after which the page scrolls). figma_convert tells you which strategy it used. If you want real reflow rather than proportional scaling, add Auto Layout in Figma — that is the signal the converter needs.

Every tool returns file paths and numbers, never large blobs. A converted frame is often 100+ KB of HTML; pushing that through a tool result would burn the agent's context for nothing. The agent reads and edits the files directly.

Figma responses are cached per frame, so after the first figma_convert the whole loop runs offline and free — including when you are rate-limited.

Quick start

You need a Figma personal access token: Figma → Settings → Security → Personal access tokens, scope File content: read.

export FIGMA_TOKEN=figd_REPLACE_WITH_YOUR_TOKEN

Add it to Claude Code:

claude mcp add figma --env FIGMA_TOKEN=$FIGMA_TOKEN -- npx -y figma-codekit-mcp@latest

Or for any MCP host that reads a JSON config:

{

"mcpServers": { "figma": { "command": "npx", "args": ["-y", "figma-codekit-mcp@latest"], "env": { "FIGMA_TOKEN": "figd_REPLACE_WITH_YOUR_TOKEN" } } } }

Then, in the agent: copy a frame link out of Figma (right-click the frame → Copy link to selection) and say *"convert this frame and verify it until it converges."*

Check your setup
FIGMA_TOKEN=$FIGMA_TOKEN npx -y figma-codekit-mcp@latest --check

It checks Node, whether a token was found (and where, never its value), whether Figma accepts it, and whether the Chromium figma_verify renders in is installed, then prints READY or what to fix. Exit code 0 means all three tools will work. If Chromium is missing (a skipped download, or CI), install it with npx -y figma-codekit-mcp@latest --install-browser.

Windows

npx resolves to npx.cmd, which some MCP hosts cannot spawn directly. If the server fails to start, point at the shim explicitly:

{

"command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "figma-codekit-mcp@latest"] }

The loop, concretely

figma_convert  →  generated.html, reference.png, ir.json   (deterministic, no LLM)

↓ figma_verify → "NOT CONVERGED — 4.93% of pixels differ. Elements: 22/26 match — 1 missing, 3 misplaced. MISSING: button 'Get started' MISPLACED: h1 'Pricing plan' — 6px too high" ↓ agent edits generated.html ↓ figma_verify → "CONVERGED — 0.31% of pixels differ (threshold 2.00%)."

The refine loop runs through the calling agent, not through an LLM inside the server. That means no ANTHROPIC_API_KEY, no second model billing, and the agent keeps full context on what it already tried. A headless refine loop (src/refine/) still exists for library use.

Watch the loop without an agent

The same pipeline has a one-page local web front end, split in two: a chat on the left, the generated app on the right. You send a frame link, it asks what to build — HTML, React or Next.js; exact or responsive — and then converts, renders and diffs in front of you. The right pane carries the running app, its source files, the verify numbers and the pixel diff.

npm run site        # http://localhost:5173

It uses the same .figma-token and the same .figma-cache/, so a frame you have already converted re-runs offline in about a second. Useful for checking a frame converts cleanly before pointing an agent at it — and for showing someone what "verified against the design" means rather than describing it. Details in site/README.md.

Configuration

VariablePurpose
FIGMA_TOKENRequired. Also read from a .figma-token file in your project directory. FIGMA_API_KEY is accepted as an alias.
FIGMA_MCP_CACHE_DIRWhere converted frames are cached. Defaults to .figma-cache/ in the directory the server is started from.
ANTHROPIC_API_KEY / GEMINI_API_KEYOptional, headless refine loop only. The MCP server never calls an LLM.
FIGMA_MCP_SKIP_BROWSER_DOWNLOAD=1Skip the Chromium download on install. figma_convert and figma_inspect still work; figma_verify will not.

See .env.example. Add .figma-cache/ to your project's .gitignore — a cached frame keeps the original bitmaps and can be tens of megabytes.

FIGMA_FILE_TIMEOUT_MS (default 90000) caps how long figma_convert waits for Figma's whole-file download, which it falls back to when the per-node endpoint is rate-limited. When Figma will not answer, the tool says so within that time and, if the frame is already cached anywhere, builds from the cached copy and marks the result STALE CACHE instead of hanging.

Verify your own app, not just the generated HTML
figma_convert  url=<frame link>                      → .figma-cache/<frame>/ (reference.png)

figma_verify dir= url=http://localhost:3000/pricing selector="#plans"

Build the page however you like — Figma's official MCP server, Framelink, by hand — then point figma_verify at it. It screenshots the page (or just the selected element) at the frame's size and pixel-diffs it against Figma. Element-box and layering checks need the converter's data-ir-id markers, so for a URL only the pixel diff runs.

What it does not do

Being straight about the edges, because they are Figma's, not bugs:

  • Token names are derived, not designed, unless you are on Enterprise. The Figma Variables REST API is Enterprise-only. Without it the converter still collects every colour, font, size and spacing value into tokens.json / tokens.css / tailwind.theme.css, but names them after the value (--color-c8960c) because it cannot know intent. Rename them in your theme.
  • Figma rate-limits by cost. A very large file fetched repeatedly can lock a token out for hours (free accounts hit this sooner). Cached frames keep working offline; figma_convert tells you when the limit lifts.
  • **Component *prop* bindings need Code Connect.** Components are matched by name and reported, but the API does not expose which instance prop drove which value.
  • The diff has a floor. Anti-aliasing and font hinting keep the ratio around 0.5–1.5% even on a perfect match. threshold defaults to 2% for that reason — chasing 0 is chasing rendering noise.
  • One frame at a time. No whole-file crawling, by design: it keeps token spend and Figma rate-limit pressure predictable.

Use it as a library

The verify loop is framework-agnostic and does not need the MCP layer:

import { verifyLoop } from 'figma-codekit-mcp';

import fs from 'node:fs';

const result = await verifyLoop(

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

PopNx fragen