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)
Image and video generation with one Modelflare Smart API Key.
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.
MODELFLARE_API_KEY, MODELFLARE_BASE_URL, MODELFLARE_OUTPUT_DIRLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
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": {
"castaly-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelflare/mcp-server"
],
"env": {
"MODELFLARE_API_KEY": "your-value",
"MODELFLARE_BASE_URL": "your-value",
"MODELFLARE_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add castaly-ai --env MODELFLARE_API_KEY=your-value --env MODELFLARE_BASE_URL=your-value --env MODELFLARE_OUTPUT_DIR=your-value -- npx -y @modelflare/mcp-serverCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"castaly-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelflare/mcp-server"
],
"env": {
"MODELFLARE_API_KEY": "your-value",
"MODELFLARE_BASE_URL": "your-value",
"MODELFLARE_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}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": {
"castaly-ai": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelflare/mcp-server"
],
"env": {
"MODELFLARE_API_KEY": "your-value",
"MODELFLARE_BASE_URL": "your-value",
"MODELFLARE_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}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.
MODELFLARE_BASE_URL envMODELFLARE_OUTPUT_DIR envEsta 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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub castaly-ai, 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.
Debes completar: MODELFLARE_API_KEY
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 (0.1.2) llegó al registro hace 15 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js 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:★ 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.
Image and video generation for any MCP client — Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI and more — with one Modelflare Smart API Key for every image and video model available to your account.
用一个 Modelflare Smart API Key,在任意 MCP 客户端里调用你账号可用的全部图像和视频模型。
mcp-name: io.github.castaly-ai/mcp-server
控制台 API Keys →「Create Smart API Key」,选择路由策略(均衡 / 稳定优先 / 低价优先)。
Add the server to your MCP client:
{
"mcpServers": { "modelflare": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelflare/mcp-server"], "env": { "MODELFLARE_API_KEY": " " } } } }
| Variable | Value |
|---|---|
MODELFLARE_API_KEY | your Smart API Key (required) |
MODELFLARE_BASE_URL | global → https://modelflare.dev/v1 (default) · china → https://origin.modelflare.dev/v1 · or a custom URL |
MODELFLARE_OUTPUT_DIR | where images and videos are saved (default ./modelflare-output) |
MODELFLARE_LOCALE | en (default) or zh for error messages |
Claude Desktop: download modelflare-mcp- .mcpb from Releases and open it; Claude Desktop asks for the API key, base URL and output folder. modelflare-mcp- -smithery.mcpb is the same bundle with each tool's inputSchema in the manifest, as Smithery requires. node build-mcpb.mjs rebuilds both.
| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Image and video models your key can call, each with the docs page holding its exact request fields. kind: "text" lists text models. |
generate_image | Generates an image, or edits one with edit: true, and saves it. Gemini image models use generateContent; the others use the Images API. |
create_video | Starts an asynchronous video task and returns its task ID. |
get_video_status | Status and progress of a video task. |
download_video | Saves a finished video; can wait up to 300 seconds first. |
Model-specific fields go in parameters (images) or request (videos) and are sent unchanged. The model list comes from your key, so new models appear without editing the key. Generated results are saved right away because result URLs expire.
Calls are billed to your Modelflare balance by actual usage; see https://modelflare.dev/usage-logs.
Docs: https://docs.modelflare.dev/ · Pricing: https://modelflare.dev/pricing
Listed on the M8ven MCP Trust Index.
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