Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Description from the maker (original English)
Generate and edit images and video via OpenRouter or any OpenAI-compatible API.
These three are never merged into one score: opinions, measurements and popularity are different things.
We have not written a plain-language summary for this one yet. Below are the facts we read from the registry.
Pick the AI app you use, then copy the settings.
OPENROUTER_API_KEY, MEDIAMCP_OUTPUT_DIR, MEDIAMCP_MODELValues marked secret are keys to your account. Never share them or paste them into a chat.
You need
Which app do you use?
Pick your app above. We remember it, so next time the button says “Install in …”.
Open Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config, and paste this into claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mediamcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mediamcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"MEDIAMCP_OUTPUT_DIR": "your-value",
"MEDIAMCP_MODEL": "your-value"
}
}
}
}Run this in your terminal
claude mcp add mediamcp --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env MEDIAMCP_OUTPUT_DIR=your-value --env MEDIAMCP_MODEL=your-value -- npx -y mediamcpFill in the empty values before running it.
Paste into .cursor/mcp.json in your project, or ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mediamcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mediamcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"MEDIAMCP_OUTPUT_DIR": "your-value",
"MEDIAMCP_MODEL": "your-value"
}
}
}
}Your browser asks to open the app, then the app shows the settings and asks you to confirm. Key values are left empty for you to fill in.
Paste into .vscode/mcp.json in your project
{
"servers": {
"mediamcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mediamcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"MEDIAMCP_OUTPUT_DIR": "your-value",
"MEDIAMCP_MODEL": "your-value"
}
}
}
}Your browser asks to open the app, then the app shows the settings and asks you to confirm. Key values are left empty for you to fill in.
This one runs on your computer, and ChatGPT can only connect to servers on the internet. Pick another app.
Your choice stays on this device in a cookie; no account needed.
MEDIAMCP_OUTPUT_DIR envMEDIAMCP_MODEL envThese settings are generated from the maker’s registry entry. If the README says otherwise, follow the README.
Runs on your computer; the tool list appears in your AI app after you install it.
We check information anyone can see; we have not read the code. Checks that do not apply are left out of the count. · Checked Nov 8, 2026
The registry name was verified with the GitHub account legolev, which owns the repo
We have not read this repo from GitHub yet
We have not read this repo from GitHub yet
This one runs on your computer; there is no internet endpoint
Runs on your computer and uses local settings instead
Runs on your computer; we can only read tool lists from internet endpoints
Compared with every active server in this category in the registry. Stars count only when the publisher owns the repo.
It passed 1 of 1 applicable basic checks. We have not read the code. Before adding a key or token, see what access the server asks for and use a key with only the permissions you need.
You need to fill in: OPENROUTER_API_KEY
It runs on your computer. Your AI app starts it when needed, and data does not pass through the maker’s servers (unless it calls an online service itself).
The GitHub repo last changed –, and the latest version (0.3.0) reached the registry 3 months ago.
Apps that support MCP, such as Claude Desktop, Claude Code, Cursor and VS Code. You also need Node.js on your computer.
In the same category: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
Servers in the same category from other makers, sorted by stars.
Reading a card:★ GitHub starsiThree pillars: reviews · checks · usageiUpdated = latest version published to the registryi
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.
Figma’s official server gives AI your design data so it can turn designs into code or describe them accurately. Connects to Figma’s cloud.
Copied from the maker’s repo as written. PopNx MCP has not reviewed or endorsed it. HTML, images and scripts are removed. Links lead off this site.
mediamcp — это MCP-сервер, который соединяет вашего ИИ-ассистента — Claude Code, Claude Desktop,
Cursor, Windsurf, VS Code или любой другой клиент с поддержкой MCP — с облачными медиамоделями
(Gemini Flash Image, GPT-5 Image, Seedream, Veo, Sora, …) через OpenRouter или любой OpenAI-совместимый API.
English | Русский
⭐ Баннер выше сгенерирован самим mediamcp — один вызов generate_image.
Сгенерированные файлы всегда сохраняются на диск (по умолчанию в ~/Pictures/mediamcp), а каждый ответ содержит абсолютный путь к файлу и небольшое встроенное превью — агент сразу видит, что у него получилось.
ИИ-агентам: инструкция по установке, оптимизированная специально для вас, лежит в llms-install.md.
Вам понадобится API-ключ OpenRouter — получить его можно на https://openrouter.ai/keys.
claude mcp add mediamcp -e OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-YOUR_KEY -- npx -y mediamcp
Добавьте в claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) и перезапустите Claude Desktop:
{
"mcpServers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" } } } }
Или добавьте в ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" } } } }
Добавьте в ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" } } } }
Или добавьте в .vscode/mcp.json (ключ запрашивается отдельно и не попадает в файл):
{
"servers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "${input:openrouter-key}" } } }, "inputs": [ { "id": "openrouter-key", "type": "promptString", "password": true, "description": "OpenRouter API key (https://openrouter.ai/keys)" } ] }
После установки просто скажите агенту что-нибудь вроде *«сгенерируй hero-изображение для моего лендинга, 16:9»*, *«убери фон с logo.png»*, *«сделай 8-секундное видео с океанскими волнами на закате»* или *«оживи logo.png в 4-секундное видео»* (image-to-video). Агент сам выберет подходящий инструмент:
| Инструмент | Что делает |
|---|---|
generate_image | Текст → изображение (одно или несколько). Сохраняет на диск, возвращает путь и встроенное превью. Поддерживает count (до 4 вариаций), aspect_ratio и переопределение model. |
edit_image | Существующее изображение (одно или несколько) + инструкция → отредактированное изображение. Принимает пути к файлам, https://- и data:-URL; несколько источников — для объединения изображений в одну композицию. |
generate_video | Текст → видео или картинка → видео (асинхронная задача, обычно 1–5 минут). Передайте first_frame_image, чтобы оживить существующую картинку (image-to-video), last_frame_image — для финального кадра, или reference_images — как референс стиля. Нужна i2v-модель (bytedance/seedance-2.0, bytedance/seedance-2.0-fast, google/veo-3.1). Дожидается результата, сохраняет mp4, возвращает путь. При таймауте возвращает polling_url. |
check_video_status | Возобновляет ожидание видеозадачи по polling_url / id; по готовности скачивает результат. |
list_models | Выводит слаги и цены моделей с поддержкой изображений/видео — агент сможет сам подобрать модель. |
check_config | Диагностика: наличие и валидность ключа, эндпоинт, значения по умолчанию, возможность записи в каталог вывода. Если что-то не работает — запускайте его первым. |
Всё настраивается через переменные окружения в блоке env конфигурации вашего MCP-клиента:
| Переменная | По умолчанию | Назначение |
|---|---|---|
OPENROUTER_API_KEY | — | Обязательна. Ваш ключ OpenRouter. |
MEDIAMCP_API_KEY | — | Псевдоним OPENROUTER_API_KEY для эндпоинтов, отличных от OpenRouter; имеет приоритет, если заданы обе переменные. |
MEDIAMCP_BASE_URL | https://openrouter.ai/api/v1 | Корневой URL любого OpenAI-совместимого API. |
MEDIAMCP_MODEL | google/gemini-2.5-flash-image | Слаг модели изображений по умолчанию. |
MEDIAMCP_VIDEO_MODEL | google/veo-3.1 | Слаг видеомодели по умолчанию. |
MEDIAMCP_OUTPUT_DIR | ~/Pictures/mediamcp | Куда сохранять сгенерированные файлы (~/mediamcp, если ~/Pictures не существует). |
MEDIAMCP_TIMEOUT_MS | 120000 | HTTP-таймаут на один запрос. |
MEDIAMCP_PREVIEW | true | Возвращать встроенное превью вместе с каждым результатом (false — только пути). |
MEDIAMCP_PREVIEW_MAX_DIM | 768 | Длинная сторона встроенного превью в пикселях. |
MEDIAMCP_SCHEMA_DIALECT | 2020-12 | Диалект JSON Schema, в котором публикуются схемы инструментов. Значение draft-7 отдаёт вывод MCP SDK как есть. |
Укажите в MEDIAMCP_BASE_URL любой OpenAI-совместимый эндпоинт и задайте соответствующий ключ:
"env": {
"MEDIAMCP_BASE_URL": "https://your-endpoint.example.com/v1", "MEDIAMCP_API_KEY": "your-key", "MEDIAMCP_MODEL": "your/image-model" }
mediamcp сам определяет, какой формат API поддерживает эндпоинт: выделенный эндпоинт /images (OpenRouter), /images/generations (классический OpenAI) или chat/completions с поддержкой изображений — первый сработавший вариант запоминается.
npx -y mediamcp --check (используются переменные окружения вашей оболочки).OPENROUTER_API_KEY в блок env записи сервера в конфигурации MCP-клиента (а не только в профиль оболочки) и перезапустите клиент.list_models.node --version).check_config показывает tool schema dialect: 2020-12.git clone https://github.com/legolev/mediamcp && cd mediamcp
npm install npm run build # сборка в dist/index.js npm test # юнит-тесты (vitest) npm run inspect # открыть MCP Inspector с собранным сервером
MIT
mcp-name: io.github.legolev/mediamcp