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 giving AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in live gdb/lldb sessions
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": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add oid -- uvx oid-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}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": {
"oid": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}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 OpenImageDebugger bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vor 5 Tagen
Nutzt MIT
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 3 von 3 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 vor 5 Tagen geändert, und die neueste Version (0.3.6) kam vor 12 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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.
MCP server that gives AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in a live gdb/lldb session: list observable symbols at a breakpoint, view renderings, read exact values, dump lossless .npy copies, and mirror buffers into the human viewer.
⚠️ Experimental. This is a new, experimental feature — the control
protocol, tool surface, and behavior may change without notice, and it
is not yet covered by any stability guarantee. It is opt-in
(
OID_AGENT=1) and exposes debuggee memory to local processes; enable
it only in trusted, local development. Feedback welcome.
Two cooperating pieces, connected over a localhost socket:
oid.py, stdlib-only) starts inside your debugger's embedded Python when OID_AGENT=1 is set. It writes a per-session discovery file (host, port, random token) into a private per-user directory..npy) outside the fragile debugger process.You run the debugger; the MCP client runs oid-mcp. They find each other through the discovery directory, so both must be able to read the same directory (see Troubleshooting).
oid.py. See the top-level README's Building the Open Image Debugger.lldb — the same debugger you already use with OID.pip install needed. Install with curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (or brew install uv). uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp
The first run resolves mcp/numpy/pillow into a local venv. It prints an experimental/security warning to stderr and then waits for MCP traffic on stdin — that blocking wait means it started correctly. Press Ctrl-C to exit.
mcpServers schema — only the file location differs. Each client spawns its *own* oid-mcp process, so you can register it in several clients at once; they all discover the same debug session.Claude Code — one-liner:
claude mcp add oid -- \
uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp
or add it to .mcp.json:
{
"mcpServers": { "oid": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }
Cursor — put the same entry in ~/.cursor/mcp.json (global, all projects) or /.cursor/mcp.json (one project). Settings → *MCP / Tools & Integrations* → *Add new MCP server* opens that file. The tools are only usable from Cursor's Agent chat.
{
"mcpServers": { "oid": { "command": "/absolute/path/to/uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }
Use an absolute `command` path in desktop editors. Cursor and
other GUI IDEs do not inherit your shell
PATH, so a bare"uv"
often fails to launch. Use the output of
command -v uv(e.g.
/opt/homebrew/bin/uvwith Apple-Silicon Homebrew). The same goes
for any interpreter the client can't resolve on its own.
Optional environment variables (set them on the server entry via your client's env field, and — for OID_AGENT_DIR — on the debugger too):
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
OID_MCP_MAX_BYTES | 268435456 (256 MiB) | Reject buffers larger than this before transfer |
OID_AGENT_DIR | ~/.oid-agent/ (%LOCALAPPDATA%\oid-agent on Windows) | Discovery directory shared by debugger and server |
Discovery location. The default directory is derived from your home
directory (via the password database), so a GUI-spawned
oid-mcpand a
terminal debugger resolve the same path regardless of
$TMPDIR/$HOME.
To relocate it, set
OID_AGENT_DIRin both environments to the same
absolute path (
~is not expanded).
OID_AGENT=1 gdb ./your-program
(gdb) source /path/to/OpenImageDebugger/oid.py
lldb works the same way:
OID_AGENT=1 lldb ./your-program
(lldb) command script import /path/to/OpenImageDebugger/oid.py
(If oid.py is already in your ~/.gdbinit / ~/.lldbinit, just launch the debugger with OID_AGENT=1 in its environment.)
plot needs it, the other tools do not. list_sessions() # confirm the server sees your debugger
list_buffers() # what's observable at this stop view("frame") # look at the whole buffer view("frame", region=[100,100,64,64]) # zoom into a suspicious spot stats("frame") # min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts values("frame", x=100, y=100, w=4, h=4) # exact numbers for a tiny crop dump("frame") # lossless .npy for offline analysis plot("frame") # mirror it into the human's viewer
Every tool accepts session= to target a specific debugger when more than one is live; it defaults to the most recently started session.
The pixel tools (view, stats, values, dump, list_buffers) don't require a debugger at all. A viewer started standalone with the agent endpoint enabled:
OID_AGENT=1 oidwindow --open path/to/image.png
exposes the same endpoint even with no debugger attached, so an agent can inspect whatever a user currently has open in the viewer.
When a debugger *did* spawn the viewer, that viewer's session carries a debugger_pid back-pointer, so set_view/get_view accept either the viewer's own pid or its debugger's pid to address that window. (The pixel tools — view/stats/values/dump/list_buffers — prefer the debugger's own buffers when given a debugger pid, and fall back to the viewer only when there's no live debugger session.) list_sessions() reports the pairing (see below).
set_view/get_view always target a viewer (there's nothing to move in a debugger without one), resolved the same way: a viewer pid, or a debugger pid paired to a live viewer.
| Tool | Purpose |
|---|---|
list_sessions() | {"debuggers": [...], "viewers": [...]} — live debug sessions and viewer windows (all tools take session= ); each viewer entry shows its debugger_pid pairing (null for a standalone viewer) |
list_buffers() | Observable buffer symbols at the current stop (debugger or viewer session) |
view(symbol, region?, channel?, vmin?, vmax?, max_px?) | PNG rendering; region is the stateless zoom |
stats(symbol, region?) | Per-channel min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts |
values(symbol, x, y, w, h, channel?) | Exact numbers (≤1024 per call) |
dump(symbol, path?, overwrite?) | Lossless .npy dump into the per-user dump directory; path is a filename within it (not an arbitrary path); refuses to overwrite an existing file unless overwrite=true |
plot(symbol) | Mirror into the human viewer window |
set_view(session?, buffer?, center?, zoom?, rotation_deg?, channel?, auto_contrast?) | Set the viewer's view absolutely (idempotent — it sets state, it does not nudge); omitted fields keep their current value; channel is 0, 1, 2, or "all"; auto_contrast is a global viewer toggle, not per-buffer |
get_view(session?) | Read the viewer's current buffer/center/zoom/rotation_deg/channel/auto_contrast |
OID_AGENT=1 is set; it binds localhost with a per-session token (discovery files under ~/.oid-agent/, override with OID_AGENT_DIR). It exposes debuggee memory to local processes that can read those files — the same trust domain as your user account.OID_MCP_MAX_BYTES (default 256 MiB).plot requires it, the other tools do not.OID_AGENT=1 was set in the debugger's environment; oid.py was actually sourced/imported; the debuggee has stopped at a breakpoint at least once; and the debugger and oid-mcp agree on the discovery directory. If they run under different TMPDIR values (common on macOS, where each process may get its own per-user temp dir), set OID_AGENT_DIR to the same absolute path on both sides.OID_AGENT_DIR at a private directory you own with mode 0700.OID_MCP_MAX_BYTES (bytes) on the server entry, or narrow what you fetch.