Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Descripción del creador (original en inglés)
Read Lanhu design specs and export fine-grained UI assets with platform-adjusted units
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"lanhu-design": {
"command": "uvx",
"args": [
"lanhu-design-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add lanhu-design -- uvx lanhu-design-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"lanhu-design": {
"command": "uvx",
"args": [
"lanhu-design-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"lanhu-design": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"lanhu-design-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 9 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub blantian, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.0) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
面向 macOS 的蓝湖设计读取与细粒度 UI 资源导出 MCP 服务器。
pip install lanhu-design-mcp
lanhu-design-mcp auth login
lanhu-design-mcp auth status
首次运行打开独立的本地 Chrome Profile,完成一次交互式 Lanhu 登录。后续 MCP 进程自动重用会话,正常设计工具调用不会打开可见浏览器。认证仅使用托管 Chrome Profile,不需要也不支持通过 Cookie 环境变量或 Cookie 文件配置凭据。
lanhu-design-mcp auth logout --confirm
{
"mcpServers": { "lanhu-design-mcp": { "type": "stdio", "command": "/Users/your-name/.local/bin/lanhu-design-mcp", "args": [] } } }
将 /Users/your-name 替换为你的本机用户名。此配置适用于 cc-switch 导入。
| 工具 | 说明 |
|---|---|
lanhu_health_check | 返回本地配置状态,不访问网络且不暴露凭据 |
lanhu_get_designs | 获取项目的所有设计图列表 |
lanhu_analyze_design | 分析指定设计稿并返回平台调整后的 UI 结构 |
lanhu_get_design_assets | 返回完整设计图与细粒度可下载切图资源 |
lanhu_export_ui_context | 返回包含资产和分析的完整 Agent UI 还原上下文 |
lanhu_auth_login | 打开专属 Chrome Profile 进行交互式 Lanhu 登录 |
lanhu_auth_status | 报告托管认证状态,不含凭据 |
lanhu_auth_logout | 登出并删除托管 Profile,需要 confirm=true |
lanhu_auth_logout 并传 confirm=true,或 CLI --confirm,仅删除托管的标记 Profile。| 状态 | 说明 | 处理 |
|---|---|---|
auth_required | 凭据无效或过期 | 运行 lanhu-design-mcp auth login |
unsupported_platform | 仅在 macOS 支持 | 使用 macOS 设备 |
dependency_missing | Playwright Python 库或 Chrome 不可用 | pip install --upgrade lanhu-design-mcp |
profile_locked | 托管 Profile 被其他进程占用 | 等待完成后重试 |
cancelled | 登录窗口在认证完成前关闭 | 重新运行 lanhu-design-mcp auth login |
timed_out | 登录窗口 5 分钟内未完成认证 | 重新运行 lanhu-design-mcp auth login |
git clone https://github.com/blantian/lanhu-design-mcp
cd lanhu-design-mcp uv sync --dev uv run pytest
MIT