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)
Author, validate, edit, and render deterministic .zen design docs to PNG/PDF.
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": {
"zenith": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add zenith -- npx -y @zenitheditor/zenith-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"zenith": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-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": {
"zenith": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-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 zenitheditor 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 (0.0.8) kam vor 4 Monaten 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.
A design-document format and engine built for the age of AI agents.
Plain-text .zen design files that you can read, diff, review, validate, and let an agent safely edit — compiled deterministically to pixel-exact PNG, self-contained SVG, and print-ready PDF.
Install Quick start Features Validation Commands Agents
Every banner and diagram in this README is itself created using Zenith — source in assets/showcase/ .
Zenith is a plain-text format and engine for design files — posters, decks, books, social graphics, diagrams, and more. The idea is simple: design should work the way code does. You should be able to read it, diff it, review it, test it, and let an agent safely edit it.
A .zen file is human-readable KDL text. The engine parses it, validates it against a large diagnostic set, compiles it to a backend-neutral scene, and renders the same file to the same pixels every time — as a PNG, self-contained SVG, or print-ready PDF.
The sections below are collapsed to keep this page skimmable — click any heading's ▸ to expand it. Install and Quick start are open by default.
The recommended way to install the zenith CLI is the install script, which detects your platform and downloads the matching prebuilt binary from GitHub Releases.
Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh
Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.ps1 | iex
Set ZENITH_INSTALL_DIR to change the install location (default ~/.local/bin):
ZENITH_INSTALL_DIR=/usr/local/bin \
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh
cargo install zenith-tool # from crates.io (installs the `zenith` binary)
cargo install --git https://github.com/zenitheditor/zenith zenith-tool # from source
Thirteen library crates are published under their own names for Rust projects that build on the engine directly: zenith-geometry, zenith-session, zenith-core, zenith-layout, zenith-raster, zenith-scene, zenith-perception, zenith-zpx, zenith-render, zenith-tx, zenith-producers, zenith-pipeline, and zenith-editor. zenith-editor-wasm and zenith-editor-bench are not published.
npm install -g @zenitheditor/zenith-mcp
npx -y @zenitheditor/zenith-mcp --help
The npm package installs the matching prebuilt zenith binary from GitHub Releases and is focused on the MCP Registry launch path. The unscoped zenith binary remains the Rust CLI.
Download directly from GitHub Releases:
| Platform | Architecture | Asset |
|---|---|---|
| Linux | x86_64 | zenith- -linux-x64.tar.gz |
| Linux | aarch64 | zenith- -linux-arm64.tar.gz |
| macOS | x86_64 | zenith- -macos-x64.tar.gz |
| macOS | Apple Silicon | zenith- -macos-arm64.tar.gz |
| Windows | x86_64 | zenith- -windows-x64.zip |
zenith update # latest stable release
zenith update --pre # latest prerelease zenith update --version # a specific release tag, e.g. the ones on the Releases page
Verify with zenith --version.
For local development or source installs:
git clone --recurse-submodules https://github.com/zenitheditor/zenith
cd zenith cargo build --release cargo install --path zenith-cli # installs zenith to ~/.cargo/bin ./scripts/install.sh --local # installs the local build to ~/.local/bin
The release binary lands at target/release/zenith. No C toolchain or system libraries are required — the dependency graph is C-free and unsafe is forbidden workspace-wide.
zenith validate examples/hello.zen # report diagnostics (add --json for machine output)
zenith fmt examples/hello.zen # canonical, idempotent formatting zenith fix draft.zen --apply # apply machine fixes (tokens, typos) in one step zenith tokens examples/hello.zen # list design tokens and their resolved values zenith inspect examples/hello.zen # print the node tree (read-only) zenith render examples/hello.zen --png hello.png # render to PNG
zenith render examples/multipage.zen --all-pages out/ # one PNG per page zenith render examples/hello.zen --pdf hello.pdf # print-ready PDF zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg # self-contained SVG zenith render examples/multipage.zen --svg page.svg --page 2 zenith render examples/multipage.zen --all-pages-svg svg-pages/ zenith render examples/hello.zen --scene scene.json # dump the scene IR
| Export flag | Output |
|---|---|
--svg OUT | Page 1 by default, with outlined text. |
--pdf OUT | Every page in one PDF by default. |
--page N | Selects one page for single-output flags, including PDF. |
--all-pages-svg DIR | Writes page-N.svg in document order. |
--raster-scale F | SVG/PDF fallback resolution. Finite 0 < F <= 4, default 1. |
--scale F | PNG output scale. Finite 0 < F <= 4, default 1. |
--deny render.svg_rasterized | Blocks SVG exports requiring raster fallback. |
--deny render.pdf_rasterized | Blocks PDF exports requiring raster fallback. |
--raster-scale changes fallback pixels without changing vector geometry or page dimensions. Existing bitmap assets retain source resolution.render.svg_rasterized and render.pdf_rasterized report pages, command ranges, and reasons. JSON includes structured rasterized regions.Vec retain compatibility emission. Use report APIs for strict errors.zenith render examples/multipage.zen --pdf book.pdf --raster-scale 2 --json
zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg --raster-scale 2 --json
The smallest valid document:
zenith version=1 {
project id="proj.hello" name="Hello Zenith" tokens format="zenith-token-v1" { token id="color.bg" type="color" value="#f8fafc" token id="color.ink" type="color" value="#111827" token id="font.body" type="fontFamily" value="Noto Sans" token id="size.heading" type="dimension" value=(px)42 } styles {} document id="doc.hello" title="Hello Zenith" { page id="page.hello" w=(px)480 h=(px)160 { rect id="rect.bg" x=(px)0 y=(px)0 w=(px)480 h=(px)160 fill=(token)"color.bg" text id="text.hello" x=(px)24 y=(px)24 w=(px)432 h=(px)112 fill=(token)"color.ink" font-family=(token)"font.body" font-size=(token)"size.heading" { span "Hello Zenith" } } } }
See examples/ for runnable .zen files covering shapes, rich text, inline markdown (loaded from an external file), code blocks, images, frames/groups, multi-page documents and styles, plus the richer features — gradient, shadow, blur, filter, mask, table, flowchart (shapes + connectors), charts (bar/line/area/pie/donut/sparkline, with legends, value labels, and data binding), and anchors.
Code got source control, types, tests, and PRs. Design files got none of that — and that hurts people and blocks AI.
Code got source control, types, tests, and pull requests. Design files got none of that. They're opaque blobs — you can't diff them, you can't review a change, and the same file can render differently on different machines.
That's a problem for people, and it's a bigger problem for AI. Agents can already write code and open pull requests, because code is text they can read and reason about. Drop them into a design tool and they go blind. Ask an agent to "make the heading brand red and tighten the layout" and there's nothing safe to grab onto — no stable target, no validation, no preview, no way to check the result.
Zenith fixes that. The goal is to make design files as safe to automate as code:
The opposite of an image model: Zenith generates the editable design , not a flat picture.
This is the most common mix-up, so it's worth being blunt: Zenith is the opposite of an image model like Nano Banana, ChatGPT image, or Grok Imagine.
An image ge
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo