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)
Edit images in one call: resize, convert, compress, crop, metadata, favicons, QR codes, OCR.
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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://tanod.dev/mcp/imagesFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http images https://tanod.dev/mcp/imagesIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"images": {
"url": "https://tanod.dev/mcp/images"
}
}
}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": {
"images": {
"type": "http",
"url": "https://tanod.dev/mcp/images"
}
}
}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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://tanod.dev/mcp/imagesMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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.
Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 6. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.
image_resizeimagepeek: Resize an image. For several sizes in one call use image_thumbnail; for a box or ratio use image_crop. Returns the image resized to `width` and/or `height` (or by `scale`) with `fit` inside (default), contain (letterboxed on `background`), cover (centre crop) or fill (
image_convertimagepeek: Convert an image to PNG, JPEG, WebP, GIF, TIFF, BMP, ICO or AVIF. To shrink the file use image_compress. Returns the image converted `to` png, jpeg, webp, gif, tiff, bmp, ico (16-256 px icon sizes) or avif, with `quality`, progressive JPEG, optimized PNG or lossless We
image_compressimagepeek: Compress an image, optionally to a byte budget. To change the format only use image_convert. Returns a smaller JPEG, WebP, AVIF or PNG (or original if not smaller). With `max_bytes`, default `fit: quality` keeps dimensions; `fit: downscale` tries up to 6 aspect-preserv
image_cropimagepeek: Crop an image to a box or an aspect ratio. To scale instead use image_resize. Returns the image cropped to a box (`left`, `top`, `width`, `height`; out of bounds is a 422 crop_out_of_bounds) or to an `aspect` ratio such as 16:9 placed by `gravity` (center or a side or
image_rotateimagepeek: Rotate or flip an image. To change the format use image_convert. Returns the image rotated clockwise by `angle` (multiples of 90 are lossless transposes; other angles are bicubic, expanded by default, corners filled with `background`) and/or flipped (horizontal, vertic
image_thumbnailimagepeek: Make 1-8 thumbnails of an image in one call. For one exact resize use image_resize. Returns 1-8 thumbnails in one call, each `sizes` entry {width, height} (at most 4096), by `fit` cover (smart centre crop with `gravity`, default) or contain; not upscaled unless `upscal
image_metadataimagepeek: Read an image's EXIF, GPS, XMP, IPTC and ICC metadata. To remove the metadata use image_strip_metadata. Returns an image's header and metadata without decoding its pixels: format, dimensions, mode, frames, dpi, ICC profile, EXIF (camera, lens, dates, exposure, ISO, ori
image_strip_metadataimagepeek: Strip an image's EXIF, GPS, XMP, IPTC and comment metadata. To read the metadata use image_metadata. Returns the image without EXIF (GPS included), XMP, IPTC, comments and text chunks: JPEG, PNG, WebP and GIF are stripped losslessly at the byte level (pixel data unchan
image_watermarkimagepeek: Add a text watermark to an image. For PDFs use pdf_watermark. Returns the image with a text watermark (1-200 printable characters, DejaVu Sans Mono) at one of 9 positions, or `tile`d in a staggered grid, with `opacity`, `font_size` (default 5% of the short side), `colo
image_colorsimagepeek: Extract the dominant colours of an image. For a placeholder string use image_blurhash. Returns an image's palette of `k` colours (hex, rgb, share), the dominant one and the average colour with its luminance, from a 200 px sample (median cut refined by k-means; transpar
image_hashimagepeek: Compute perceptual hashes of an image, optionally compared. To group duplicates among up to 100 images use image_dedupe. Returns perceptual hashes of an image (aHash, dHash, pHash, wHash; 64 or 256 bits, imagehash-compatible) and, with a second image (`compare_url` or
image_dedupeimagepeek: Find duplicate images in a batch: group near-duplicates and pick the biggest. For a pair use image_hash. Returns groups of duplicate and near-duplicate images among up to 100 URLs (perceptual hash and Hamming distance), the highest-resolution image of each group as the
image_faviconimagepeek: Generate a favicon set from an image. For plain sizes use image_thumbnail. Returns a favicon set from one image: favicon.ico (16, 32, 48 px), favicon-32x32.png, apple-touch-icon.png (180 px, flattened on `apple_background`, white by default), icon-192.png and icon-512.
image_blurhashimagepeek: Generate a BlurHash placeholder string for an image. For the palette use image_colors. Returns the BlurHash string of an image (the published woltapp algorithm, identical to the reference package), with `x_components` and `y_components` 1-9 (default 4 x 3), for blurred
read_qr_barcodeimagepeek: Read every QR code and barcode in an image. To make a QR code use make_qr_code; for other text use ocr_image. Returns every code found: `type` (QR, EAN-13, EAN-8, UPC-A, UPC-E, Code128, Code39), decoded `text`, `kind` (url, wifi, vcard, payment_emv, ...), corner `point
ocr_imagesitepeek: OCR the text in a public image. For a scanned PDF use pdf_ocr; for QR codes and barcodes use read_qr_barcode. Returns width, height, format, text (lines and paragraphs kept), words and confidence_mean (0-100, mean word confidence). Non-images, oversize images, other lan
make_qr_codeutilpeek: make a QR code image. For 1-D barcodes use make_barcode; to read a code use read_qr_barcode. Returns `svg` (text) or `data_base64` (PNG), or with `output` "url" a 24 h download link, plus `version`, `modules`, `width_px`, `height_px` and `bytes`. Data too long for a QR
make_barcodeutilpeek: make a 1-D barcode image. For QR codes use make_qr_code; to find the product behind a number use lookup_barcode_product. Returns `svg` (text, with width_mm/height_mm) or `data_base64` (PNG, with width_px/height_px; `output` "url": a 24 h link), plus `encoded` and `bytes
convert_color_check_contrastutilpeek: Convert a color between hex, RGB, HSL and OKLCH and check WCAG contrast. For contrast alone use check_wcag_contrast. Returns a CSS color (hex, rgb(), hsl() or a CSS name) as hex, rgb, hsl, hsv, naive cmyk, OKLCH and WCAG relative luminance; with a `background`, the WCAG
render_mermaidpdfpeek: Render Mermaid diagram code to an SVG or PNG image. Returns Mermaid diagram code drawn as an SVG or PNG file in an offline sandboxed browser: `format` svg | png, `theme` (default, dark, forest, neutral, base), `scale` 1-4 for PNG (default 2, sharp when zoomed). File base
extract_pdf_imagespdfpeek: Extract embedded raster images from a PDF. Returns a ZIP of raster image XObjects and a per-page manifest; identical bytes share an asset. Up to 500 input pages, 100 selected pages, 200 image references and 15 MB output; 40 MP per image, 100 MP across distinct objects. R
vectorize_imageimagepeek: Vectorize a raster image to SVG paths. Returns traces a PNG, JPEG or WebP logo, icon or diagram into filled SVG paths using VTracer (MIT). Approximate; not OCR. 10 MB/40 MP input; trace <=262144 pixels. Alpha becomes white. SVG <=2 MB/2000 paths, script-free. text/plai
upscale_imageimagepeek: Upscale a small image 2x with a neural model. Returns creates a 2x neural derivative of one PNG, JPEG or WebP using offline QuickSRNet Small (BSD-3-Clause). Neural x2 derivative, not recovered detail or OCR. PNG/JPEG/WebP <=250000 pixels, 2048 per side; output PNG <=1
recognize_math_imageimagepeek: Recognize one printed equation as LaTeX. Returns recognizes one cropped printed equation as LaTeX using an offline model. Input: Exactly one url or image_base64; PNG, JPEG or WebP, up to 10 MB and 4 MP. Printed equation crop only; 10 MB/4 MP. Approximate, not a solver.
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
Die Registry nennt kein Quell-Repo, deshalb können wir den Herausgeber (tanod.dev) nicht dem Code zuordnen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 695 ms (HTTP 200)
Keine Anmeldung nötig
Wir haben 24 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 2 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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 3 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
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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.
Keine README im Repo gefunden