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)
Plan optimal container & truck loads: 3D layouts, utilization, centre of gravity, crush checks.
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 …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://mcp.loadingmcp.com/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http container-loading https://mcp.loadingmcp.com/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"container-loading": {
"url": "https://mcp.loadingmcp.com/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": {
"container-loading": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.loadingmcp.com/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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://mcp.loadingmcp.com/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
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.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
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 lxxmng, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
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 la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.0) llegó al registro hace 33 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
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.
Plan container & truck loads across 200+ equipment types from Claude, Cursor, or any MCP client.
LoadingMCP is a container load-planning MCP server that lets an AI assistant compute 3D load plans, right-size the container mix, and check that a load is legal and safe to ship. It covers 200+ equipment types (containers, trucks, ULDs, pallets) and returns volume & payload utilization, centre of gravity, crush & securing checks, VGM, axle load, and CTU/IMDG compliance signals. It runs as a hosted remote server, so there is nothing to self-host.
Ask your AI: *"Plan a 40HC load for these pallets"* or *"What's the cheapest container mix for 48 m³ at 19 t?"*
Sister product to TrackingMCP (ocean container tracking) and SchedulesMCP (sailing schedules & reliability).
| Tool | What it does |
|---|---|
list_equipment | List the container, truck, ULD, and pallet types LoadingMCP can plan into, with internal dimensions (mm) and max payload (kg). |
suggest_containers | Quick volume + weight estimate of how many of which container to use, given total cargo volume (m³) and weight (kg). |
plan_load | Compute a 3D load plan: equipment used, utilization (volume & payload %), centre of gravity, crush-protection violations, and a securing checklist. Cargo type drives realism (drums/pipes hex-nest, big bags load on top). Omit the equipment code to auto right-size. |
export_plan | Export a machine-readable loading work order: numbered stuffing sequence (which SKU, where, in what order and orientation), securing/bracing actions, declarable VGM / axle / CoG figures, and an optional retailer (Amazon FBA / Walmart) inbound-packaging check. |
The server is hosted at https://mcp.loadingmcp.com/mcp. Try it with zero signup using the public demo key lmcp_demo_public (clearly-labelled synthetic plans from the offline preview packer). A real API key runs the full 200+ equipment catalogue and the production PackingSolver optimizer.
{
"mcpServers": { "container-loading": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.loadingmcp.com/mcp", "--header", "Authorization: Bearer lmcp_demo_public"] } } }
{
"mcpServers": { "container-loading": { "url": "https://mcp.loadingmcp.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer lmcp_demo_public" } } } }
Replace lmcp_demo_public with a key from loadingmcp.com/mcp. Don't add "type": "streamable-http" — Claude Desktop rejects unknown config fields; Cursor/Windsurf infer transport from url. Registry ID: io.github.lxxmng/container-loading.
Demo output is synthetic and clearly labelled. export_plan is decision support to help you MEET published retailer/carrier specs — verify in your own portal; it is not a retailer certification.
MIT