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)
End-to-end frontend engineering and design orchestrator across 16 foundational pillars.
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": {
"pixasso": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add pixasso -- npx -y pixasso-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pixasso": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-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": {
"pixasso": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-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 Erebuzzz, 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 (1.0.4) llegó al registro hace 2 meses.
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.
Model Context Protocol (MCP) server for Pixasso: the complete end-to-end frontend engineering and design orchestrator for AI agents and developers.
Pixasso bridges visionary art direction with robust frontend architecture across 16 foundational engineering pillars. It gives LLMs, coding assistants, and autonomous agents the ability to dynamically discover user intent, validate design tokens, compile Graphify-style architecture decision graphs, critique layouts against AI tropes, search 40 reference catalogs, and generate automated multi-viewport testing matrices.
Live Showcase & Specifications: https://pixasso.erebuzzz.tech or https://pixasso-two.vercel.app
flowchart TD
User["Developer / AI Agent Prompt"] --> Client["MCP Client (Claude / Cursor / VS Code / Antigravity)"] Client --> Server["pixasso-mcp Server (Stdio / Remote HTTP)"]
subgraph Tools ["Exposed Tools (JSON-RPC)"] T1["pixasso_discover_intent"] T2["pixasso_search_references"] T3["pixasso_fetch_reference"] T4["pixasso_generate_genome"] T5["pixasso_generate_brain"] T6["pixasso_audit_design"] T7["pixasso_generate_test_plan"] T8["pixasso_explore_taste"] T9["pixasso_seed_taste"] end
Server --> Tools
subgraph TasteBrain ["Taste Exploration Engine & Decentralized Swarm"] Router["TasteInferenceRouter (NVIDIA Nemotron 3 Ultra / Workers AI)"] D1["Cloudflare D1 SQL (pixasso-taste-db)"] KV["Cloudflare KV Edge Cache (taste:swarm:bundle)"] end
T1 --> Router T2 --> P2["40 Deep Reference Catalogs (Typography, Shaders, Layouts)"] T3 --> P3["Live DOM & Content Extraction (Linkedom, Readability, SPA Detection)"] T4 --> P4["Design Genome Specification (YAML Tokens, Verified References)"] T5 --> P5["Design Brain DAG (Mermaid Decision Graph)"] T6 --> P6["Objective Critique Engine (5-Pillar Scorecard)"] T7 --> P7["Automated Interface QA (390px, 768px, 1024px, 1440px)"] T8 --> D1 T8 --> KV T9 --> D1
Pixasso MCP ships with dual transport architectures side by side:
Connect any remote-compatible MCP client directly to:
https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp
Connecting will open a GitHub OAuth prompt (read:user, user:email) to authorize your session. Each authenticated GitHub account receives a daily allowance of 200 tool calls.
Run instantly without local installation:
npx -y pixasso-mcp
Or install globally:
npm install -g pixasso-mcp
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Add to your Cursor MCP settings (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Add to .vscode/mcp.json (for native VS Code MCP and GitHub Copilot) or your extension settings (Cline, Roo Code, Continue):
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Register local or remote:
# Local stdio
claude mcp add pixasso npx -y pixasso-mcp
claude mcp add pixasso-remote --transport http https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp
Add to ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "pixasso": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
You can prompt any AI coding assistant in your IDE (Cursor, VS Code, Windsurf, Claude, Copilot, Cline, Roo Code, Antigravity) to configure Pixasso automatically. Simply copy and paste the prompt below into your assistant chat:
Please configure the Pixasso MCP server for my project and editor.
Choose one of the two options:
Add the configuration to the appropriate MCP settings file for this editor (such as .vscode/mcp.json, ~/.cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json, or cline_mcp_settings.json) and verify that all 9 Pixasso design and architecture tools are active.
Every tool conforms to the official Model Context Protocol specification and declares all four directory hints (readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint):
| Tool | Purpose | Key Inputs | Hints |
|---|---|---|---|
pixasso_discover_intent | Adaptive inquiry synthesizer across 16 pillars and brand genesis, powered by the Taste Inference Engine. Synthesizes 3 bespoke aesthetic worlds with compulsory popup questions. | projectArchetype, description, targetAudience, hasBrandIdentity, referenceUrls | readOnly, idempotent |
pixasso_search_references | Search across 40 curated design & architecture catalogs. | query, category, tag | readOnly, idempotent |
pixasso_fetch_reference | Fetches live HTML, extracts title/headings/readable text, detects client SPAs, and caches verified fetches. | url, focus | readOnly, openWorld |
pixasso_generate_genome | Compiles tokens, color ramps, typography, and libraries into design-genome.yaml. Enforces programmatic hard gate on verified references. | projectName, themeMode, groundTone, typography, colorTokens, references | readOnly, idempotent |
pixasso_generate_brain | Synthesizes a visual Graphify Mermaid decision graph and Task DAG. | projectName, decisions, tasks | readOnly, idempotent |
pixasso_audit_design | Evaluates markup and styling against AI design anti-patterns. | componentMarkup, contextDescription | readOnly, idempotent |
pixasso_generate_test_plan | Produces multi-viewport QA plans (390px, 768px, 1024px, 1440px). | projectName, testUrl, testedViewports | readOnly, idempotent |
pixasso_explore_taste | Explores the living Design Taste Graph across 12 movements and community-seeded directions without generic AI tropes. | query, movement, archetype, includeSwarm, limit | readOnly, idempotent |
pixasso_seed_taste | Anonymously seeds sanitized high-craft design tokens to the decentralized Taste Swarm with strict opt-in consent. | archetype, movement, typographyTokens, paletteTokens, layoutTokens, motionTokens, uisfxTokens, consentGiven | openWorld, idempotent |
compulsoryPopupQuestions include brand gates, domain decisions, and the decentralized taste swarm consent choice for presentation via ask_question.pixasso_fetch_reference inspects live pages, extracting DOM headings, metadata, visible links, and readable text via Mozilla Readability. If the page is an empty client SPA shell (under 200 characters of text), it flags renderedContentDetected: false so agents do not fabricate visual descriptions.pixasso_generate_genome must first be verified through pixasso_fetch_reference in the active session. If an unfetched URL is passed, the tool rejects the call with an informative error. Furthermore, unrendered SPA shells cannot claim epistemicStatus: 'known' without screenshot verification.sequenceDiagram
autonumber participant Agent as Autonomous Agent participant MCP as pixasso-mcp participant Engine as Design Engine
Agent->>MCP: pixasso_discover_intent(projectType) MCP-->>Agent: 16-Pillar Clarification Matrix & Brand Gate Agent->>Agent: Interactive User Alignment (ask_question) Agent->>MCP: pixasso_generate_genome(alignedSpecs) MCP-->>Agent: Validated design-genome.yaml Agent->>MCP: pixasso_generate_brain(decisions) MCP-->>Agent: Mermaid Decision Map & Component DAG Agent->>Engine: Component Fabrication (Semantic HTML5 / CSS / React) Agent->>MCP: pixasso_audit_design(componentMarkup) MCP-->>Agent: 5-Pillar Scorecard & Anti-Pattern Check Agent->>MCP: pixasso_generate_test_plan(viewports) MCP-->>Agent: Multi-Viewport Overflow Matrix (390px to 1440px)
Pixasso orchestrates 16 distinct engineering disciplines:
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo