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)
Figma MCP: list frames in a file and fetch one frame's JSON and image safely. 2 tools.
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.
FIGMA_TOKEN, FIGMA_API_BASE_URL, FIGMA_REQUEST_TIMEOUT_MS, FIGMA_MAX_JSON_BYTES, FIGMA_MAX_FRAME_BYTES, FIGMA_OUTPUT_ROOT, FIGMA_ALLOW_HTTP_FOR_TESTSAls 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.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add figma --env FIGMA_TOKEN=your-value --env FIGMA_API_BASE_URL=your-value --env FIGMA_REQUEST_TIMEOUT_MS=your-value --env FIGMA_MAX_JSON_BYTES=your-value --env FIGMA_MAX_FRAME_BYTES=your-value --env FIGMA_OUTPUT_ROOT=your-value --env FIGMA_ALLOW_HTTP_FOR_TESTS=your-value -- npx -y @scalably-io/figma-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"figma": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@scalably-io/figma-mcp"
],
"env": {
"FIGMA_TOKEN": "your-value",
"FIGMA_API_BASE_URL": "your-value",
"FIGMA_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"FIGMA_MAX_JSON_BYTES": "your-value",
"FIGMA_MAX_FRAME_BYTES": "your-value",
"FIGMA_OUTPUT_ROOT": "your-value",
"FIGMA_ALLOW_HTTP_FOR_TESTS": "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": {
"figma": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@scalably-io/figma-mcp"
],
"env": {
"FIGMA_TOKEN": "your-value",
"FIGMA_API_BASE_URL": "your-value",
"FIGMA_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"FIGMA_MAX_JSON_BYTES": "your-value",
"FIGMA_MAX_FRAME_BYTES": "your-value",
"FIGMA_OUTPUT_ROOT": "your-value",
"FIGMA_ALLOW_HTTP_FOR_TESTS": "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.
FIGMA_API_BASE_URL envFIGMA_REQUEST_TIMEOUT_MS envFIGMA_MAX_JSON_BYTES envFIGMA_MAX_FRAME_BYTES envFIGMA_OUTPUT_ROOT envFIGMA_ALLOW_HTTP_FOR_TESTS envDiese 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 über die Domain scalably.io bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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.
Das musst du eintragen: FIGMA_TOKEN
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 (1.0.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, MCPB 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.
Figma REST API MCP server. 2 tools list the top-level frames in a file and fetch one frame's rendered PNG plus its node JSON and image-fill map into a local output directory.
Claude Code:
claude mcp add figma -e FIGMA_TOKEN=your-token -- npx -y @scalably-io/figma-mcp
Codex:
codex mcp add figma --env FIGMA_TOKEN=your-token -- npx -y @scalably-io/figma-mcp
Claude Desktop: download figma-mcp.mcpb from the latest GitHub release and open it.
file_content:read scope./design/ or /file/, for example https://www.figma.com/design/AbC123xyz/My-file gives AbC123xyz. Both tools take it as file_key.FIGMA_TOKEN is not set the server still starts and lists its tools; every call then fails with FIGMA_NOT_CONFIGURED until the token is provided.fetch_frame is the only tool that writes files (so it is not marked read-only); it writes frame.png, node.json, and fills.json into a directory below the configured output root (default ./figma-output). The other tool is fully read-only.| Tool | What it does |
|---|---|
list_frames | List and optionally filter all top-level FRAME nodes in a Figma file, with exact page/name/node-id data, dimensions, and file metadata |
fetch_frame | Fetch one Figma frame and transactionally write frame.png, node.json, and a normalized image-fill map into a directory below the output root |
| Variable | Required | Purpose |
|---|---|---|
FIGMA_TOKEN | yes | Figma personal access token with file_content:read |
FIGMA_API_BASE_URL | no | Override the Figma REST API base URL (default https://api.figma.com/v1) |
FIGMA_REQUEST_TIMEOUT_MS | no | Per-request timeout in milliseconds (default 60000) |
FIGMA_MAX_JSON_BYTES | no | Upper bound on a Figma JSON response, in bytes (default 104857600) |
FIGMA_MAX_FRAME_BYTES | no | Upper bound on a downloaded frame PNG, in bytes (default 104857600) |
FIGMA_OUTPUT_ROOT | no | Directory that every fetch_frame output directory must stay below (default ./figma-output, created on first use) |
FIGMA_ALLOW_HTTP_FOR_TESTS | no | Test suite only: 1 allows a plain-HTTP loopback API base. Never set it in normal use |
Every tool returns plain JSON with status (succeeded, partial, no_op), summary, target, result, proof, warnings, recovery. Failures throw a plain error string: : .
fetch_frame renders through Figma's image API, so very large frames or extreme scale values can exceed the configured JSON or frame byte limits; lower scale or split the frame if that happens. fills.json URLs are temporary and expire within 14 days.
Each release lists the package version, the .mcpb sha256 and the production commit it was derived from in CHANGELOG.md. CI runs the tests and a clean install of the packed tarball on every push.
This server runs locally, on your machine, under your own credentials. It collects no personal data, contains no telemetry, stores nothing persistently beyond the frame bundles you explicitly fetch, and talks only to the vendor API it wraps. No third party, including Scalably, receives your data. Contact: hello@scalably.io. Canonical copy: https://scalably.io/connector-privacy.html
MIT. Copyright Scalably.