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)
MCP server that reads local Figma .fig files, fully offline
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": {
"figme": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"figme-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add figme -- npx -y figme-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"figme": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"figme-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": {
"figme": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"figme-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 ntson9p, 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 (1.1.1) 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.
An MCP server that lets your AI agent read Figma .fig files — offline, with no Figma account or API token.
Save a design from Figma as a .fig file, and your agent can read everything in it: layers and layout, colours, text, components, design tokens and images. figme can also draw any frame as a picture, so the agent can compare what it built with the design.
you: "what does the tab component in design.fig look like?"
fig_overview → 10 pages, 2,046 components, 273 variables, 212 images fig_find → "lv2/tab/large" is 2:1337, on page "Page 1" fig_style → display:flex, direction:row, gap:8, padding:"8px 16px", cornerRadius:4, stroke #FFFFFF bound to variable "tab/large/underline" (active #FFFFFF / inactive #333333)
fig_render draws any layer as a PNG or SVG..fig carries the schema that describes it, and figme decodes the file with that schema, so fields Figma adds later don't break it.You need Node.js 22.15 or newer.
1. Save the design as a `.fig` file. In Figma, choose File → Save local copy… If it's a Community file, click Open in Figma first.
2. Add figme to your agent. In Claude Code:
claude mcp add figme -- npx -y figme-mcp
For Cursor, VS Code, Windsurf and other clients, see Set up your client.
3. Ask. Give the full path to the file, and paste a Figma link if you have one:
Using figme, read /Users/me/Desktop/App.fig and build this frame as a React component:
https://www.figma.com/design/AbC123/App?node-id=3017-121
The agent picks the tools from there. A few more things to try:
Every client runs the same command, npx -y figme-mcp. Only the place you put it changes.
Claude Code
claude mcp add figme -- npx -y figme-mcp # this project
claude mcp add -s user figme -- npx -y figme-mcp # every project
To share the server with everyone who works on a repository, commit a .mcp.json at its root:
{
"mcpServers": { "figme": { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
The Claude Code extensions for VS Code and JetBrains use this same configuration. They don't read the editor's own MCP settings.
Cursor
Add this to ~/.cursor/mcp.json for every project, or to .cursor/mcp.json for one:
{
"mcpServers": { "figme": { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
VS Code (GitHub Copilot)
From a terminal:
code --add-mcp '{"name":"figme","command":"npx","args":["-y","figme-mcp"]}'
Or add this to .vscode/mcp.json. VS Code uses the key servers, not mcpServers:
{
"servers": { "figme": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
Then switch the Chat view to Agent mode.
Windsurf
Add this to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "figme": { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
Other clients
Any client that can start a local (stdio) MCP server works. Give it:
{ "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] }
Config file locations change between client releases. If a path above doesn't match what you see, check your client's MCP documentation.
On Windows, some clients can't find npx by themselves. If the server doesn't start, run it through cmd:
{ "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "figme-mcp"] }
fig_overview reports with the name in the link, or ask the agent to find the layer by name instead..fig takes about 900 MB of RAM once parsed, and figme keeps up to 4 parsed files. On a smaller machine, keep just one: { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp", "--max-files", "1"] }
Your agent picks these on its own; you don't need to name them.
| Tool | What it gives the agent |
|---|---|
fig_overview | The pages, node counts, and how many components, variables and images the file has |
fig_tree | The layer tree under a node, a few levels at a time, instances opened |
fig_node | One layer in detail: size, position, corner radii, auto-layout, children |
fig_find | Layers whose name or text contains a string |
fig_text | All the text, with fonts and mixed styles |
fig_style | Fills, strokes, effects and typography, with auto-layout as CSS flexbox |
fig_components | The components, their properties, and how often each is used |
fig_instance | What an instance changes from its component |
fig_variables | Design tokens: every collection, mode and value |
fig_image | Embedded images, and the file's thumbnail |
fig_blob | Raw vector data, for anything the other tools don't decode |
fig_render | A PNG or SVG picture of any layer or page |
Parameters and example responses for each are in docs/tools.md.
.fig. It writes a file only when you ask fig_image or fig_render to save one..fig holds the design as it was when you saved it. When the design changes, save it again; figme picks up the new file.fig_render approximates a few effects, such as background blur and angular gradients, and skips a few things, such as emoji. Every render lists what it approximated or skipped. See docs/rendering.md.fig_blob returns their raw bytes.Issues and pull requests are welcome. CONTRIBUTING.md explains how to build from source and run the tests, and how the parser works.
MIT