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)
Render App Store and Google Play screenshots from layouts and image files via the AppScreen API.
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": {
"shotframe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/shotframe",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add shotframe -- npx -y @reneturcios/shotframe mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"shotframe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/shotframe",
"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": {
"shotframe": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/shotframe",
"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 7 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.
Need App Store or Google Play screenshots for a store listing? shotframe hands the AppScreen API a set of screen layouts plus the image files they reference, and gives you back either a render job you can poll or a direct download link for the finished screenshots.
How a render flows:
screens — the layouts, as JSON objects. Their structure is defined by the AppScreen API; shotframe passes them through untouched and cannot validate them for you.files — the images the layouts use. Each item names a file and carries exactly one source: a local path (the client reads the bytes off disk and encodes them; a leading ~/ expands to your home directory) or inline base64 (meant only for tiny synthetic test images). An unreadable path fails the call before any request is made.jobId for keyed/async renders or a download link for anonymous/inline ones, plus balance and cost when reported. Quota metadata the API reports is surfaced on the MCP result's _meta (quota, and balance / cost / upgradeUrl when present).Poll a job with its jobId to learn its status and, when it is done, get a signed download URL. Signed URLs expire after about an hour; poll again to refresh one.
The API key is optional — anonymous use works, capped by the service at 5 lifetime renders:
export APPSCREEN_API_KEY="your key" # optional
Rendering spends your own AppScreen workspace credits; when they run out the API answers 402 and the tool reports it as an insufficient_credits error carrying the API's cost and balance text. shotframe itself holds no payment instrument.
Other environment variables:
APPSCREEN_BASE_URL — API base URL (https://api.appscreen.co by default)APPSCREEN_MCP_CLIENT — sent as the X-MCP-Client header, identifying the calling clientnpx @reneturcios/shotframe render_screenshots '{"screens":[{"device":"iphone"}], "files":[{"name":"icon.png","path":"~/shots/icon.png"}]}'
npx @reneturcios/shotframe get_render_status '{"job_id":"job-123"}' npx @reneturcios/shotframe --version
Output is the API result body as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including a validation failure, an unreadable file, or an upstream error), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/shotframe mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "shotframe": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/shotframe", "mcp"], "env": { "APPSCREEN_API_KEY": "your key" } } } }
render_screenshots — Render App Store and Google Play screenshots from screens (layout JSON) and image files. Returns a jobId for keyed/async renders or a download link for anonymous/inline renders. screens is required; files is optional.get_render_status — Poll a render job by jobId. Returns the status and a signed download URL when done. Signed URLs expire after about an hour; re-poll to refresh.docker run -i -e APPSCREEN_API_KEY="your key" ghcr.io/cloudcorprecords/shotframe
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/shotframe get_render_status '{"job_id":"job-123"}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch + temp files, no network) npm run dev # run the CLI from source
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