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)
Design ERDs with your team's naming standards: query/edit entities and relationships, SQL/DBML
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": {
"sqemo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add sqemo -- npx -y sqemo-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"sqemo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-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": {
"sqemo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto sqemo 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 (2.8.3) kam vor 21 Tagen 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.
MCP server for [Sqemo](https://sqemo.com) — AI agents that follow your team's database naming standard.
Your agent models in business terms ("Customer Number"); the column comes out as cust_no because *your* word list says customer → cust, number → no (case and delimiter are rules too, so CUST_NO is one setting away). Same input, same name, every table, every agent. Overrides are allowed but flagged, and a CLI lint catches drift in CI.
{ "mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
Works with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and any MCP client. Local .erd.json files need no account; cloud ERDs and Pro tools need npx sqemo-mcp login.
*Model a discussion board where members post articles, a post can be a reply to another
post, and members comment on posts.*
The agent calls the tools with logical names and never types a column name:
upsert_entity { logicalName: "Post" }
// → { physicalName: "POST" }
upsert_attribute { logicalName: "Post Content", domain: "Content" } // → { physicalName: "POST_CNTS" } // Content → CNTS: from the team word list
upsert_attribute { logicalName: "Delete Flag", domain: "Flag" } // → { physicalName: "DELETE_YN" } // Flag → YN: same rule in every table
lint_erd // → naming drift, missing words, referential integrity — before any DDL is written
CNTS and YN are not the agent's taste. They are your word list's abbreviations, applied the same way they were applied in every other table your team has modelled. Domains carry the data type, so Content is varchar(1000) everywhere it appears.
Full walkthrough with every tool call: Describe the work, get a governed schema.
AI agents can query and edit entities, relationships, and domains; generate physical names from a shared team glossary; import/export SQL (7 dialects) and DBML; and compare the model against a live database. Works with both local .erd.json files and ERDs stored on the Sqemo cloud.
sqemo-mcpio.github.sqemo/sqemoRequires Node.js >= 22. Local-file tools work without any account or configuration.
Login is needed for cloud ERD tools, and for the tools marked (Pro) below.
.mcp.json){
"mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
Add the same mcpServers entry to your config file:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
npx sqemo-mcp login # pick Google, GitHub, or email + password
npx sqemo-mcp logout # removes stored credentials
login asks how you want to sign in. Google and GitHub open a browser tab, complete a PKCE OAuth flow, and hand the session back through a one-shot loopback server on 127.0.0.1; the third option takes an email and password in the terminal. Only a refresh token is ever stored.
~/.erdmaker/credentials.json (mode 0600 on POSIX); your password is never persisted.--password forces the email + password path, --provider google|github forces a browser path.printf 'email\npassword\n' | npx sqemo-mcp login127.0.0.1). Over SSH or in CI, use --password or the SQEMO_EMAIL / SQEMO_PASSWORD environment variables.36 tools in total.
| Tool | Description |
|---|---|
list_erds / list_workspaces | Cloud ERDs and workspaces you belong to (login required) |
get_erd_overview | Name, dialect, entity/relationship/domain/glossary stats |
list_entities / get_entity | Entity list and full detail (attributes, keys, logical/physical mapping) |
list_relationships | Relationships with endpoints and cardinality |
list_domains | Domain definitions (also from workspace standard glossaries) |
search_dictionary | Search the team glossary (logical/physical words, abbreviations, synonyms) |
check_naming | Check a logical name against the team naming standard |
generate_physical_name | Logical name → physical name via glossary + naming rules |
export_sql | CREATE TABLE SQL — mysql, postgres, cubrid, oracle, sqlserver, sqlite, h2 |
export_dbml | DBML text |
validate_erd / lint_erd | Structural validation and full lint (naming drift, referential integrity, duplicates) |
diff_erds | Diff two sources (files, cloud ERDs, or raw SQL/DBML text) — dry-run before imports |
export_alter_sql | Migration (ALTER) script from the physical diff against a baseline — renames stay renames via stable IDs, destructive changes come commented out (Pro) |
list_proposals | Glossary proposal queue status (login required) |
Read-only against your own database. Both query only the information schema — never table data — and the connection URL is used by this local process only, never sent to Sqemo servers.
| Tool | Description |
|---|---|
introspect_db | Import a live PostgreSQL/MySQL schema into an existing ERD (Pro) |
check_db_drift | Check a live database or a schema dump against the ERD's physical model — missing/extra tables and columns, PK/FK/NOT NULL mismatches (Pro) |
| Tool | Description |
|---|---|
create_erd | New ERD from scratch or from SQL/DBML text — to a file or the cloud |
upsert_entity / delete_entity | Entity editing with automatic physical-name derivation |
upsert_attribute / delete_attribute | Attribute editing — PK rules and FK propagation handled automatically |
upsert_relationship / delete_relationship | Relationship editing with automatic FK derivation |
upsert_domain / delete_domain | Domain definition editing |
upsert_dictionary_word / delete_dictionary_word | Glossary editing (standard-linked glossaries are protected) |
update_naming_rules | Naming rule editing (delimiter, case, unknown-word handling) |
import_sql / import_dbml | Replace an ERD from parsed SQL/DBML (IDs preserved) |
auto_layout | Automatic entity/table layout (dagre) |
propose_dictionary_word / withdraw_proposal | Propose new glossary words for owner approval |
Cloud writes require owner or shared-editor permission and are protected by version CAS with 3-way auto-merge for concurrent edits.
Offline, file-based subcommands (no login needed):
# Naming-standard check — exits 1 on violations, great as a CI gate
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json
npx sqemo-mcp export schema.erd.json --format sql --dialect postgres > schema.sql npx sqemo-mcp export schema.erd.json --format dbml > schema.dbml
Drift mode compares the model against a real database or a dump, and exits 1 when they disagree (Pro, requires login):
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json --db "$DATABASE_URL" [--db-schema public] [--strict]
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json --schema dump.sql --dialect postgres npx sqemo-mcp lint --erd --db "$DATABASE_URL" --ignore 'tmp_*'
GitHub Actions example:
- run: npx sqemo-mcp lint schema.erd.json
| Variable | Purpose |
|---|---|
SQEMO_EMAIL / SQEMO_PASSWORD | Non-interactive login for CI and SSH sessions (no browser needed) |
ERDMAKER_HOME | Override the credentials directory (default ~/.erdmaker) |
ERDMAKER_SUPABASE_URL | Override the API URL (defaults to the Sqemo cloud) |
ERDMAKER_SUPABASE_ANON_KEY | Override the API publishable key |
ERDMAKER_MAX_REQUESTS_PER_MINUTE | Per-minute request cap (default 120, 0 disables) |
ERDMAKER_MAX_REQUESTS_PER_DAY | Daily request cap (default 10000, 0 disables) |
The request caps are a safety net against agents stuck in loops; exceeding them returns a rate_limited error that tells the agent to stop and notify the user.
All tool errors return { code, message } — e.g. not_authenticated, no_permission, save_conflict (retry after re-reading), validation_failed, rate_limited.
MIT