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)
Generate video and images (Veo 3.1, Grok Imagine, Nano Banana, GPT Image 2) via the GenRelay 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.
GENRELAY_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": {
"genrelay": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"genrelay-mcp"
],
"env": {
"GENRELAY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add genrelay --env GENRELAY_API_KEY=your-value -- npx -y genrelay-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"genrelay": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"genrelay-mcp"
],
"env": {
"GENRELAY_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": {
"genrelay": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"genrelay-mcp"
],
"env": {
"GENRELAY_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
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub gaoruitech, 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.
Debes completar: GENRELAY_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 (0.1.2) llegó al registro hace 25 días.
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.
MCP server for GenRelay — generate video and images from Claude Desktop, Cursor, or any MCP client.
One server, several models: Veo 3.1, Grok Imagine, Omni Flash, Nano Banana Pro/2, GPT Image 2.
Nothing to install — point your MCP client at it with npx.
Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "genrelay": { "command": "npx", "args": ["-y", "genrelay-mcp"], "env": { "GENRELAY_API_KEY": "sk-..." } } } }
Cursor — .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "genrelay": { "command": "npx", "args": ["-y", "genrelay-mcp"], "env": { "GENRELAY_API_KEY": "sk-..." } } } }
Get a key at genrelay.ai. Restart the client after editing the config.
| Tool | What it does |
|---|---|
generate_video | Text-to-video and image-to-video. Returns the clip, or a task id if it's still running |
generate_image | Image generation and editing. Returns the picture inline |
check_job | Pick up a job by task id |
list_models | What's available and what each model is for |
Then just ask:
Generate an 8-second video of a neon fox running through a rainy city at night, 1080p
Video generation takes 1–5 minutes — longer than an MCP tool call is allowed to run. So generate_video waits as long as it safely can, then hands back a task id:
Still generating — this is normal for video.
task id: task_abc123 status: in_progress progress: 35%
Call check_job with task id "task_abc123" in a minute or two.
That's a normal outcome, not a failure. The job keeps running server-side — use `check_job`, don't resubmit (resubmitting bills a second time).
Images usually finish inside the budget and come back inline.
Video
| Model | Notes |
|---|---|
veo_3_1 | Google Veo 3.1 — highest quality, with audio |
veo_3_1-fl | first/last frame — supply both endpoints |
veo_3_1-components | component-guided |
grok-imagine-video-1-5-preview | xAI Grok Imagine 1.5 |
grok-imagine-1-0-video | xAI Grok Imagine 1.0 |
omni-flash | fast, good for longer clips |
omni_flash_abra_edit | video editing from a source video |
Image — nano-banana-pro, nano-banana-2, gpt-image-2
Tiers: images 1k/2k/4k, Veo video 720p/1080p/4k. Pricing is per tier, and a size matching no tier falls back to the model's base rate — so set tier explicitly when cost matters.
| Variable | |
|---|---|
GENRELAY_API_KEY | required |
GENRELAY_BASE_URL | optional, defaults to https://genrelay.ai/v1 |
pip install genrelaynpm install genrelayopenai package at https://genrelay.ai/v1npm install
npm run build node test/smoke.mjs # boots the server and speaks MCP to it
What is genrelay-mcp? An MCP server that lets Claude Desktop, Cursor and other MCP clients generate video and images through the GenRelay API.
Which clients work? Any MCP client that can launch a stdio server with npx -y genrelay-mcp, including Claude Desktop and Cursor.
How do I get an API key? Sign up at genrelay.ai and create a key in the console. Set it as GENRELAY_API_KEY.
How is it billed? Prepaid credits in USD, pay as you go. See Pricing.
A video is still running. Do I resubmit? No. Use check_job with the task id. Resubmitting is billed again.
Where is it listed? npm and the official MCP Registry as io.github.gaoruitech/genrelay-mcp.
MIT