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)
Build, align & render a real optical bench in Blender; drivable by an AI agent over MCP.
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.
OPTICS_BRIDGE_PORT, OPTICS_BRIDGE_HOSTNecesitas
¿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": {
"blender-optics-simulator": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add blender-optics-simulator --env OPTICS_BRIDGE_PORT=your-value --env OPTICS_BRIDGE_HOST=your-value -- uvx blender-optics-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"blender-optics-simulator": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "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": {
"blender-optics-simulator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "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.
OPTICS_BRIDGE_PORT envOPTICS_BRIDGE_HOST 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 emircbngl, 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 (0.24.4) 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:★ 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 optical bench you lay out in Blender, trace with real optics, and can hand to an AI agent.
Place lasers, mirrors, lenses, waveplates, gratings, crystals and detectors in 3-D. A live engine traces the beam through them — rays, Gaussian beams, polarization, dispersion — mounts everything on real opto-mechanics, and renders it in Cycles. The whole optical state is readable and writable over a localhost MCP bridge, so an agent works from measured geometry instead of guesses.
Sixteen seconds, rendered from a scene the add-on built. Full-quality MP4 .
Requires Blender 4.2 LTS or newer (4.2+ / 5.x).
One-click, keeps itself updated. Open the [install page](https://emircbngl.github.io/blender-optics-simulator/) and drag the *“⤓ Drag this into Blender to install”* button onto an open Blender window. That installs the add-on and subscribes you to updates in one gesture. Turn on *Edit ▸ Preferences ▸ System ▸ Network ▸ Allow Online Access* first.
From a zip. Download optical_alignment_sim- .zip from Releases and use *Edit ▸ Preferences ▸ Add-ons ▸ Install from Disk…*. Updates then come from the add-on's own Updates panel.
Open the Optics tab in the 3-D viewport sidebar (press N).
Headless, the same thing from Python:
import optics_api # inside Blender: blender -b --python your.py
optics_api.build_example("michelson") # a full bench in one call optics_api.set_mount("MI_M_fixed", "KM100") # put a mirror on a kinematic mount optics_api.set_dof("MI_M_fixed", "TIP", steps=40) # turn a knob: the beam walks off optics_api.align_element("MI_M_fixed") # and back: 2.51 -> 0.0012 mrad print(optics_api.inspect_beam("MI_D")) # power, w(z), polarization, coherence
examples/ holds runnable scripts: michelson.py, mach_zehnder.py, agent_align.py, bell_entanglement.py, hong_ou_mandel.py.
A mirror knocked 2° out of alignment, then one align_element() call: pointing residual 7.02 → 0.0008 mrad. examples/agent_align.py reproduces it headlessly.
The add-on exposes its full state as JSON over a localhost bridge and ships an MCP server, so an agent can read the bench and act on it:
get_state() → every element's pose, ports, mount limits, beam path, detector readings
↓ decide set_param() · place_relative() · set_dof() · align_element() · ao_close_loop() · render() ↓ the beam re-traces get_state() → read the result, not a guess
Start it from Present ▸ Tools & Integration ▸ Start MCP Bridge. → agent guide · MCP server · tool list
Every push runs the physics: 341 textbook checks (Malus, Fresnel, Snell, the grating equation, Gaussian ABCD, Zernike orthonormality, energy conservation) plus a 618-check regression suite on both Blender 4.2 and 5.x. The core formulas were also verified against an external symbolic and numerical oracle; where that has not been done, the code and the docs say so. Every run builds the same benches in millimetre and metre scenes and requires the readouts to agree.
What is *not* claimed matters as much: this is a chief-ray engine with wave-optics overlays, not a full-wave solver. Thin elements carry no thickness, a grating has no blaze-efficiency model, and anything phenomenological says so where you read it. Model limits are written next to each feature.
→ scope and limits · element-by-element provenance · where the data comes from
| Features, examples, release history | The long version of this page |
| Capabilities | Every panel, API call and MCP tool |
| Optical elements | Per-element model, parameters and provenance |
| Scope | What the engine does and does not simulate |
| Dispersion, cylindrical lenses, spectra | Gratings, white light, group delay, spectrometers |
| Realistic hardware | Mounts, cages, rails and render detail |
| Beam rendering | How baked beams are drawn, and what that is not |
| Data sources | Catalog and material provenance |
| Agent guide · MCP server | Driving the bench from outside |
| CHANGELOG | What changed in each release |
A machine-readable CITATION.cff is included, so GitHub shows a Cite this repository button with ready-to-paste APA / BibTeX.
@software{cobanoglu_blender_optics_simulator,
author = {Çobanoğlu, Muhammet Emir}, title = {Blender Optics Simulator}, year = {2026}, version = {0.31.0}, doi = {10.5281/zenodo.20778997}, license = {GPL-3.0-or-later}, url = {https://github.com/emircbngl/blender-optics-simulator} }
The DOI above is the *concept* DOI and always resolves to the latest version; each release also mints its own version DOI (listed in CITATION.cff).
GPL-3.0-or-later — see LICENSE. Vendor CAD and meshes are not included and remain the property of their owners; this project ships original metadata, procedural geometry and tooling.
Contributors
Built in the spirit of Bigweld's maxim from *Robots* (2005) — "See a need, fill a need."