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)
Audit image tags and OCI labels: pinning, lowercase repos, and the MCP server-name label.
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": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add dockertag -- npx -y @reneturcios/dockertag mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"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": {
"dockertag": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub CloudCorpRecords, 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 (0.1.0) llegó al registro hace 4 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Docker 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.
An image reference looks pinned until you read it closely. repo with no tag at all silently means repo:latest; latest itself moves; a capital letter in the repository breaks pushes to registries that require lowercase; and a published image can be missing the labels that say where its source lives, what license it carries, and — for MCP servers — the server-name label the MCP Registry checks before it will list the image. dockertag takes the middle road: you hand it the references and the labels you found, and it hands back an audit.
Every reference is parsed the same careful way. The digest is everything after the last @. A tag exists only when the final path segment contains a : — so the colon in localhost:5000 is a port, never a tag — and the tag is the text after the last : in that segment. The registry is the first segment when it contains a . or a : or is exactly localhost; otherwise the registry is docker.io and the whole path is the repository.
Against the parsed reference and the supplied labels, nine checks run in a fixed order:
sha256: followed by 64 lowercase hex characters.latest tag.latest and no digest pins it.org.opencontainers.image.source label.org.opencontainers.image.licenses label.expected_server_name: the io.modelcontextprotocol.server.name label is absent.The result carries each image's parsed registry, repository, tag, and digest with its finding codes, the flat list of findings (by image input order, then check order) with exact messages, and counts of images, errors, warnings, and clean images.
dockertag never contacts a registry and never pulls an image: the labels are the ones you supply, which makes the audit usable in CI before anything is pushed. Malformed input — a missing or empty image list, a missing, empty, or duplicated reference, labels that are not a string-to-string map, a bad expected_server_name — is a validation error naming the offending path (for example images[1].labels.custom must be a string), and no partial audit is produced.
npx @reneturcios/dockertag audit --input args.json
npx @reneturcios/dockertag --version
args.json contains the full arguments object:
{
"expected_server_name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag", "images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "labels": { "org.opencontainers.image.source": "https://github.com/CloudCorpRecords/dockertag", "org.opencontainers.image.licenses": "MIT", "io.modelcontextprotocol.server.name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag" } }, { "reference": "myteam/worker" } ] }
The audit is printed as JSON:
{
"images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "registry": "ghcr.io", "repository": "cloudcorprecords/dockertag", "tag": "0.1.0", "digest": null, "findings": [] }, { "reference": "myteam/worker", "registry": "docker.io", "repository": "myteam/worker", "tag": null, "digest": null, "findings": ["UNPINNED", "MISSING_SOURCE_LABEL", "MISSING_LICENSE_LABEL", "MISSING_SERVER_NAME_LABEL"] } ], "findings": [ { "reference": "myteam/worker", "code": "UNPINNED", "severity": "error", "message": "no tag or digest: the reference resolves to the mutable latest tag" } ], "counts": { "images": 2, "errors": 2, "warnings": 2, "clean": 1 } }
(The flat findings list above is abbreviated; it holds one entry per finding.) Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable or invalid input file, or invalid input), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/dockertag mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "dockertag": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/dockertag", "mcp"] } } }
audit_image_tags — Audit container image references and OCI labels: tag pinning, lowercase repositories, source and license labels, and the MCP Registry server-name label.images (array, required, at least one) — images as {reference, labels?} objects; reference is the full image reference as written and is unique across the set, and labels is the image's OCI labels as a string-to-string mapexpected_server_name (string, optional, non-empty) — the expected value of the io.modelcontextprotocol.server.name label; the two server-name checks run only when this is suppliedReturns {images, findings, counts}.
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag audit --input /w/args.json
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
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