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)
Upload, publish and embed 3D models on any website from your agent.
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": {
"vectreal": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@vctrl/cli",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add vectreal -- npx -y @vctrl/cli mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"vectreal": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@vctrl/cli",
"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": {
"vectreal": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@vctrl/cli",
"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 Vectreal 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 (3.1.0) kam vor 8 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.
The Vectreal command line: sign in once, then let a terminal or an agent act for you in the organization you chose.
Run it with npx, or install it globally to get the vectreal command:
npx -y @vctrl/cli login
npm install -g @vctrl/cli
Setup for Claude Code, Cursor and VS Code is in the agents docs.
| Command | What it does | |
|---|---|---|
vectreal login [--origin ] [--no-browser] | Signs in through the browser and keeps the session in the OS keychain. Remembers the origin for later commands. | |
vectreal whoami [--json] | Shows the user, organization, role and scopes the session acts as. | |
| `vectreal init [--project \ | --create ]` | Links the current directory to a project by writing .vectreal/project.json. |
vectreal logout | Ends the session on the server and forgets it here. | |
vectreal mcp | Serves the Vectreal tools to an agent over stdio (MCP) until the agent closes the stream. | |
vectreal mcp install [--origin ] | Registers that server in the current directory's .mcp.json, launched the way this CLI was. |
The origin is --origin, then VECTREAL_ORIGIN, then the last one signed in to, then https://vectreal.com. Plain http is allowed on localhost only.
vectreal mcp gives an agent these tools:
| Tool | Does |
|---|---|
search_docs, read_doc | Search and read the Vectreal docs. No sign-in needed. |
whoami, list_projects, create_project, list_scenes | Who the session is, and the organization's projects and scenes. |
create_scene_from_file | Uploads a local GLB as a draft scene, as it is. |
describe_model | A local GLB's size, meshes, materials and animation clips, and where the viewer places it, without rendering it. |
get_scene_settings, update_scene_settings | Read every settings section; change lighting, environment, controls, bounds, shadows and presentation. Lighting supersedes environment and shadows once a scene has it. |
publish_scene, unpublish_scene | Compress a local GLB as the publisher does (Draco, KTX2) and publish it; take a scene offline. |
get_embed_snippet | The snippet and preview URL for a published scene, creating an embed key and allowing domains when asked. |
Tools that take projectId default to the project vectreal init linked. The server finds that project in CLAUDE_PROJECT_DIR when the agent sets it, else in the directory it was started from. It signs in with the stored session, so run vectreal login first; a tool called without one says so.
To register it with Claude Code, run this in the project directory:
claude mcp add vectreal -- npx -y @vctrl/cli mcp
Or let the CLI write the entry into the current directory's .mcp.json:
npx -y @vctrl/cli mcp install
Run from npx, the entry it writes is npx -y @vctrl/cli mcp, so .mcp.json can be committed. Run from a checkout of this repository, it names paths on that machine instead.
The server is also listed in the MCP Registry as io.github.Vectreal/vectreal.
Results go to stdout, as JSON with --json. Everything else goes to stderr.
| Code | Meaning |
|---|---|
| 0 | Done |
| 1 | Failed |
| 2 | Wrong usage |
| 3 | Not signed in, or the server no longer accepts the session: run vectreal login |
In the OS keychain (macOS Keychain, Windows Credential Manager, Secret Service on Linux), one entry per origin. Where the keychain cannot be used, as on a headless Linux box with no Secret Service, the session goes to $XDG_CONFIG_HOME/vectreal/credentials.json (default ~/.config/vectreal) instead, and each command that does so says it on stderr. On macOS and Linux that file is readable only by you; on Windows it relies on your profile folder's permissions.
Register the CLI's OAuth client on the local Supabase stack once, then point the CLI at the dev server:
pnpm nx run vectreal-platform:supabase-register-cli-client
pnpm -s vectreal login --origin http://localhost:4200
From a checkout, use pnpm's -s: without it, pnpm prints its own banner to stdout before the CLI does, which breaks anything reading --json output.