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)
Extract embedded PBR texture maps from local GLB files.
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": {
"3d-texture-toolkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"3d-texture-toolkit-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add 3d-texture-toolkit -- npx -y 3d-texture-toolkit-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"3d-texture-toolkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"3d-texture-toolkit-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": {
"3d-texture-toolkit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"3d-texture-toolkit-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 JiangShan118, 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 (0.1.1) llegó al registro hace 24 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.
A local MCP server that extracts embedded PBR texture images from GLB files. It exposes one tool: extract_pbr_maps.
After this package is published to npm, install it in an MCP client using npx:
npx -y 3d-texture-toolkit-mcp
The server reads the GLB path supplied by the MCP client and writes extracted images to disk. Base color and normal images keep their original PNG, JPEG, or WebP bytes. The glTF metallic-roughness image is split into grayscale PNG files: roughness comes from the green channel and metallic comes from the blue channel. The corresponding glTF material factors are applied to those two maps.
Example configuration for an MCP client that accepts a mcpServers object:
{
"mcpServers": { "3d-texture-toolkit": { "command": "npx", "args": ["-y", "3d-texture-toolkit-mcp"] } } }
For local development before an npm release, build the package and point the client at node with the absolute path to dist/index.js as its argument.
glb_path (required): path to a local GLB 2.0 file.output_dir (optional): output folder. By default, a folder named -textures is created beside the GLB.overwrite (optional, defaults to false): replace files with matching output names. Existing files are skipped by default.Output names include the material number, a sanitized material name, and the map type. The tool reports written files, skipped maps, and warnings.
The server processes files on your computer. It makes no network requests and does not upload model or texture data. The GLB and output directory must be accessible to the machine running the MCP server.
The package name is 3d-texture-toolkit-mcp, and this repository includes server.json metadata for the official MCP Registry. The package uses the MIT License. After submitting it to the Registry, verify that the server is visible there; the metadata alone does not confirm a Registry listing.