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)
30 GPU-powered AI services as MCP tools. LLM, image, video, audio, embeddings & more.
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.
GPUBRIDGE_API_KEYLos 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": {
"gpu-bridge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gpu-bridge/mcp-server"
],
"env": {
"GPUBRIDGE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add gpu-bridge --env GPUBRIDGE_API_KEY=your-value -- npx -y @gpu-bridge/mcp-serverCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gpu-bridge": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gpu-bridge/mcp-server"
],
"env": {
"GPUBRIDGE_API_KEY": "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": {
"gpu-bridge": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gpu-bridge/mcp-server"
],
"env": {
"GPUBRIDGE_API_KEY": "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.
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
Quien lo publicó (fjnunezp75) no es el dueño del repo (gpu-bridge); puede que otra persona lo haya listado
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 0 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: GPUBRIDGE_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 (2.4.3) llegó al registro hace 8 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.
30 GPU-powered AI services as MCP tools — LLMs, image generation, audio, video, embeddings, reranking, PDF parsing, NSFW detection & more.
x402 native for autonomous AI agents: pay per request on-chain with USDC on Base L2. No API keys. No accounts.
GPU-Bridge is a unified GPU inference API with native x402 support — the open payment protocol that allows AI agents to autonomously pay for compute with USDC on Base L2. No API keys, no accounts, no human intervention required.
This MCP server exposes all 30 GPU-Bridge services as Model Context Protocol tools, giving Claude (and any MCP-compatible AI) direct access to GPU inference.
Visit gpubridge.io and grab a free API key, or use the x402 protocol for keyless agent payments.
claude_desktop_config.jsonmacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "gpu-bridge": { "command": "npx", "args": ["-y", "@gpu-bridge/mcp-server"], "env": { "GPUBRIDGE_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
That's it. Claude now has access to 30 GPU-powered AI services.
gpu_runRun any GPU-Bridge service. The primary tool for executing AI tasks.
Parameters:
service (string) — Service key (e.g., "llm-4090", "flux-schnell", "whisper-l4") input (object) — Service-specific input parameters priority (string) — Optional: "fast" (lowest latency) or "cheap" (lowest cost)
gpu_catalogGet the full catalog of available services with pricing and capabilities.
gpu_estimateEstimate cost before running a service. No authentication required.
gpu_statusCheck the status of a job and retrieve results.
gpu_balanceCheck your current balance, daily spend, and volume discount tier.
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
llm-4090 | General purpose LLM | Sub-second via Groq |
llm-a100 | Maximum capability LLM | Largest models |
llm-l4 | Ultra-fast, low cost LLM | Budget option |
code-4090 | Code generation | Optimized for code |
llm-stream | Streaming LLM responses | Real-time output |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
flux-schnell | FLUX.1 Schnell | Fast, 4-step generation |
flux-dev | FLUX.1 Dev | High quality |
sdxl-4090 | Stable Diffusion XL | Versatile |
sd35-l4 | Stable Diffusion 3.5 | Latest SD model |
img2img-4090 | Image-to-image | Style transfer, editing |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
llava-4090 | Visual Q&A | Image understanding |
ocr-l4 | Text extraction (OCR) | Multi-language |
rembg-l4 | Background removal | Instant |
caption-4090 | Image captioning | Auto-describe images |
nsfw-detect | Content moderation | NSFW classification |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
whisper-l4 | Fast transcription | Sub-second |
whisper-a100 | High accuracy transcription | Large files |
diarize-l4 | Speaker diarization | Who said what |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
tts-l4 | Voice cloning TTS | 40+ voices |
tts-fast | Ultra-fast TTS | Lowest latency |
bark-4090 | Expressive TTS | Emotion, laughter |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
musicgen-l4 | Music generation | Text-to-music |
audiogen-l4 | Sound effects | Text-to-SFX |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
embed-l4 | Text embeddings | Multilingual |
embed-code | Code embeddings | For code search |
rerank | Document reranking | Jina, sub-second |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
animatediff | Text-to-video | AnimateDiff |
video-enhance | Video upscaling | Up to 4K |
| Service ID | Description | Notes |
|---|---|---|
pdf-parse | Document parsing | PDF/DOCX to text |
GPU-Bridge supports the x402 payment protocol, enabling truly autonomous AI agents to pay for compute without human intervention.
Agent Request → GPU-Bridge returns HTTP 402 Payment Required
↓ Agent pays USDC on Base L2 (gas < $0.01, settles in 2s) ↓ Agent retries with payment proof → GPU-Bridge executes and returns result
from x402.client import PaymentClient
client = PaymentClient(private_key="0x...", chain="base")
response = client.request( "POST", "https://api.gpubridge.io/v1/run", json={ "service": "flux-schnell", "input": {"prompt": "A robot painting on a canvas", "steps": 4} } ) print(response.json())
| Category | Starting From |
|---|---|
| LLMs | $0.003/1K tokens |
| Image Generation | $0.01/image |
| Speech-to-Text | $0.005/minute |
| Text-to-Speech | $0.005/1K chars |
| Embeddings | $0.0001/1K tokens |
| Reranking | $0.001/query |
| PDF Parsing | $0.005/document |
All prices in USD. x402 payments in USDC on Base L2.
MIT © Healthtech Capital LLC