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)
Any file → clean Markdown for AI agents: PDF, Office, EPUB, HTML, images, audio/video. Local MCP.
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": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymdIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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": {
"anymd": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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 SylphxAI 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 (8.5.9) kam vor 4 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.
anymd
PDF, Word, PowerPoint, Excel, EPUB, HTML and web pages, images (OCR), audio and video (metadata, subtitles, transcripts). A fast Rust MCP server and CLI that runs on your machine. No API key.
anymd is the free, local mode of the same crates that run Sylphx AI parse, the hosted document-parse service: the same crates, hosted and metered per page for callers that want no local runtime.
Install · Benchmarks · Tools · CLI · Formats · Docs · Pro
Formerly pdf-reader-mcp. Migrating from pdf-reader-mcp
A real, unedited terminal recording (asciinema + agg, script ). The last command is Claude Code answering from the PDF through the anymd MCP server.
npx -y @sylphx/anymd setup # add anymd to every MCP client on this machine
npx -y @sylphx/anymd report.pdf > report.md # or convert from the shell
citation anchors, a small front-matter header, and compact tables. A token budget and a cursor keep large documents within your agent's context.search looks across all of them.Add anymd to every MCP client on your machine (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Claude Desktop, Windsurf, Gemini CLI) with one command:
npx -y @sylphx/anymd setup # --dry-run to preview, --remove to undo
Or add it by hand: every MCP client runs the same command, npx -y @sylphx/anymd. Node 18+ is the only requirement; npm installs the native binary for your platform.
Claude Code
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
Or as a plugin, with the anymd skill: /plugin marketplace add SylphxAI/anymd, then /plugin install anymd@anymd.
Codex
codex mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
or in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.anymd]
command = "npx" args = ["-y", "@sylphx/anymd"]
</details>
Cursor
or in .cursor/mcp.json:
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
VS Code
Install in VS Code with one click, or from a terminal:
code --add-mcp '{"name":"anymd","command":"npx","args":["-y","@sylphx/anymd"]}'
or in .vscode/mcp.json:
{ "servers": { "anymd": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Claude Desktop
One click: download anymd- .mcpb from the latest release and open it. Or, by hand:
Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Windsurf, Zed, Cline, and other clients
Any client that speaks MCP over stdio: command npx, args ["-y", "@sylphx/anymd"]. To keep the server inside one folder, add --allow-dir=/path/to/docs.
CLI only
npm install -g @sylphx/anymd # or run it once with: npx -y @sylphx/anymd <file>
Python wheels carry the same prebuilt binary and are on PyPI as anymd from the first release after publication.
Use npm on Windows, macOS and Linux. On macOS and Linux, Homebrew is also available:
brew install sylphxai/tap/anymd
Docker (amd64 and arm64):
docker run --rm -v "$PWD:/data" ghcr.io/sylphxai/anymd report.pdf > report.md
docker run -i --rm ghcr.io/sylphxai/anymd # MCP server on stdio
Or build it from crates.io (Rust 1.95+, CMake and a C++ compiler; doc-VLM OCR and local ASR are included):
cargo install anymd
npm, pip and Docker ship a prebuilt binary, while cargo install compiles one on your machine.
AgentDocBench is an open benchmark for document → Markdown conversion for agents: license-clean documents in 12 categories (math papers, two-column papers, financial tables, forms, scans, CJK, slides, spreadsheets, Word, EPUB, HTML), scored on verbatim sentences, text F1, reading order, and table cells, with time and output tokens. Every tool runs on the same kind of GitHub-hosted runner (4 CPUs):
| anymd | docling | kreuzberg | unstructured | markitdown | marker | pdftotext | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Overall score | 96.4 | 93.0 | 81.7 | 81.2 | 76.8 | 71.0 | 42.2 |
| Table cells F1 | 92.2 | 89.9 | 38.4 | 38.4 | 57.2 | 60.9 | 0.0 |
| Reading order | 98.8 | 94.4 | 96.8 | 93.9 | 85.5 | 76.8 | 52.0 |
| Docs converted | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 30/38 | 23/38 |
| Time, all docs | 11.5 s | 2,432.4 s | 16.0 s | 346.5 s | 75.6 s | 7,104.5 s | 0.90 s |
The generated leaderboard, per-category scores (including where anymd loses), and method are in the benchmark guide. The corpus, ground truth, adapters, and raw results are in bench/, and the Benchmark workflow reruns everything; new tools can join with a single adapter file.
Image and video benchmarks cover page-image OCR and embedded video subtitles separately:
| Dataset | anymd | Reference alternative |
|---|---|---|
| OmniDocBench v1.6 (1,651 page images), overall ↑ | 21.4 (8.1.0, English tesseract) | TeleOCR 96.91 (author-reported, not our same-run measurement) |
| MP4 mov_text fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
| Matroska SubRip fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
The image score is historical, not a score for the current OCR model. The video scores were measured on 2026-10-08 using small authored regression datasets, not films or lectures; anymd drops a repeated caption at a different timestamp. They measure embedded subtitle extraction, not visual understanding or ASR. The guide links the alternative selection, limitations, timings, raw outputs and reproduction harness.
anymd exposes four tools.
| Tool | Use it to | Key arguments |
|---|---|---|
| `outline` | Navigate a heading tree, with node ids and unit/Markdown ranges | source, format (json · tree) |
| `read` | Turn a file, URL, or folder into Markdown | source, pages ("1-5,8"), max_tokens (default 20000), cursor, ocr, images (refs · none), revisions (markup · accept · reject), transcript, download_asr_model |
| `search` | Find text across files, folders, and URLs | query, sources, mode (auto · literal · ranked), glob, max_results |
| `inspect` | Go deeper on a PDF | operation: render_page, extract_regions, ocr_pages, structure (JSON with geometry), compare, inspect, cite_check (quote and location support, anymd Pro) |
A read answer looks like this:
---
source: papers/attention.pdf title: Attention Is All You Need pages: 15 showing: pages 1-9
…
|Model|BLEU EN-DE|BLEU EN-FR| |-|-|-| |Transformer (big)|28.4|41.8| …
search answers with one line per hit:
5 matches for "masked language model" (2 files, 31 sections searched)
If nothing matches exactly, search falls back to BM25-ranked passages, so a question like "how does bidirectional pretraining work" still finds the right page.
The same binary is a command-line converter, like MarkItDown but much faster:
anymd report.pdf > report.md # a file
anymd deck
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo