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)
SOLID/OOP/DRY, the 23 GoF patterns, pattern scaffolding, and heuristic code-smell detection.
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": {
"software-design": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-software-design"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add software-design -- npx -y mcp-software-designIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"software-design": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-software-design"
]
}
}
}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": {
"software-design": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-software-design"
]
}
}
}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 qwertymuzaffar 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 (0.1.3) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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.
An MCP server that teaches and helps apply software-design guidance — the SOLID principles, the OOP pillars, DRY / KISS / YAGNI / meaningful naming / clean code, and the 23 Gang-of-Four design patterns — plus pattern scaffolding and heuristic code-smell detection.
It's the companion to mcp-udacity-commit: same stack (TypeScript, the MCP SDK, stdio transport), same shape (pure logic modules + thin server wiring).
Register it with Claude Code — one line, nothing to clone:
claude mcp add software-design -- npx -y mcp-software-design
Or in an MCP client config:
{
"mcpServers": { "software-design": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-software-design"] } } }
The commit server can *lint*: "subject ≤ 50 chars" is objectively checkable. Design principles and patterns are not like that — "does this violate SRP?" or "should this be a Factory?" are judgment calls, not lint rules.
So this server does not pretend to grade your architecture pass/fail. Instead it does the parts that are genuinely reliable, and hands the judgment to the model:
| Capability | Primitive | What it gives you |
|---|---|---|
| Reference | resources + explain_concept | Authoritative, consistent definitions so the model cites the same thing every time. |
| Scaffolding | scaffold_pattern | A language-agnostic skeleton of a pattern's participants. |
| Smell heuristics | check_smells | A few genuinely-checkable proxies (long method, deep nesting, …) — hints, never verdicts. |
| Explain / apply | review_design, apply_pattern prompts | Prime the model to review or refactor, grounded in the tools + resources above. |
Design analysis is a judgment call, so the "explain/apply helper" is exposed as MCP prompts (which drive the client's model) rather than server code pretending to understand your snippet.
{ kind? } — list concepts, optionally filtered (principle | solid | oop | pattern | creational | structural | behavioral). solid / oop narrow to the SOLID five / the four OOP pillars.{ name } — full guidance for one principle or pattern (intent, when-to-use, trade-offs, participants). Accepts a slug, name, or alias ("SRP", "open-closed", "pubsub").{ pattern, names? } — pseudo-code skeleton for a GoF pattern; names optionally renames roles to your domain ({ "Product": "Notification" }).{ code, …thresholds? } — heuristic scan for long method, large class, long parameter list, deep nesting, duplication, and large file. Each finding names the principle it hints at plus a suggested refactor. All thresholds are overridable per call.check_smells detects, its thresholds, and its caveats.{ code, focus? } — review a snippet against the principles/patterns, grounded in check_smells + the resources.{ pattern, code } — refactor a snippet to apply a named pattern (and first judge whether it even fits).For local development, or to run a local checkout instead of the published package:
npm install
npm run build # compiles src → build npm start # runs the stdio server npm test # builds, then runs the unit tests npm run test:client # end-to-end check against the built server
Then register it the same way as Install above — both the claude mcp add command and the MCP-client-config form work — but point at your local build instead of npx:
claude mcp add software-design -- node /absolute/path/to/mcp-software-design/build/index.js
src/
catalog.ts # principles + 23 GoF patterns (data + lookup + markdown) smells.ts # pure, testable code-smell heuristics scaffold.ts # renders a pattern's participants into a skeleton index.ts # MCP wiring: resources, tools, prompts test/ catalog.test.mjs # catalog lookup + scaffolder smells.test.mjs # smell detectors (incl. string/comment edge cases)
The src/*.ts logic modules are pure and side-effect-free, so they're unit tested directly against the compiled output — the server (index.ts) is only thin wiring on top.
MIT