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)
Video scene understanding for AI agents via the Primate Vision 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.
PRIMATE_API_KEY, AuthorizationLos 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 …”.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"primateintelligence": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@primate-intelligence/mcp"
],
"env": {
"PRIMATE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http primateintelligence https://api.primateintelligence.ai/mcp --header 'Authorization: Bearer {PRIMATE_API_KEY}'claude mcp add primateintelligence --env PRIMATE_API_KEY=your-value -- npx -y @primate-intelligence/mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"primateintelligence": {
"url": "https://api.primateintelligence.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {PRIMATE_API_KEY}"
}
}
}
}Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"primateintelligence": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@primate-intelligence/mcp"
],
"env": {
"PRIMATE_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": {
"primateintelligence": {
"type": "http",
"url": "https://api.primateintelligence.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {PRIMATE_API_KEY}"
}
}
}
}Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"primateintelligence": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@primate-intelligence/mcp"
],
"env": {
"PRIMATE_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.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Authorization HTTP headerEsta 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 el dominio primateintelligence.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
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.
Debes completar: PRIMATE_API_KEY
Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.0) llegó al registro hace 3 meses.
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.
MCP (Model Context Protocol) server for the Primate Vision video analysis API — a video understanding API by Primate Intelligence (docs · llms.txt).
Gives AI agents video scene understanding as tools: register a video, ask a question in plain English, get a deterministic answer with a confidence score and clip timestamps. No hallucinated descriptions — the answer is yes / no / indeterminate with evidence.
A free test key requires no email, no card, no signup:
curl -X POST https://api.primateintelligence.ai/v1/sandbox
Your AI agent can do this for you — right from Claude. Point it at primateintelligence.ai/llms.txt and it can discover, provision, integrate, and self-verify with zero human steps.
Streamable HTTP endpoint with full OAuth 2.1 + Dynamic Client Registration + PKCE:
https://api.primateintelligence.ai/mcp
In Claude.ai / Claude Desktop: Settings → Connectors → Add custom connector, paste the URL, sign in. No API key handling — the OAuth flow issues and rotates tokens for you.
// claude_desktop_config.json · .mcp.json · mcp.json · .cursor/mcp.json
{ "mcpServers": { "primate-intelligence": { "command": "npx", "args": ["-y", "@primate-intelligence/mcp"], "env": { "PRIMATE_API_KEY": "pv_live_…" } } } }
| Tool | Does | Read-only |
|---|---|---|
create_video_from_url | Register a video from a public https URL (POST /v1/videos) | — |
create_analysis | Ask a question about a video (POST /v1/analyses) | — |
validate_analysis | Dry-run a prompt: assessability + cost estimate, zero credits (validate_only: true) | ✓ |
create_analysis_batch | 2–10 prompts on one video; each after the first billed at 50% (POST /v1/analyses/batch) | — |
get_analysis | Fetch analysis status/result (GET /v1/analyses/{id}) | ✓ |
wait_for_analysis | Poll until terminal state; returns { analysis, retry } | ✓ |
list_models | List available models (GET /v1/models) | ✓ |
get_usage | Credit balance + period meters (GET /v1/usage) | ✓ |
get_credits | Balance + per-analysis transaction ledger (GET /v1/credits) | ✓ |
get_test_fixture | Stable fixture for integration self-verification (GET /v1/test-fixture) | ✓ |
Every tool carries MCP annotations (title, readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint), declares an outputSchema, and returns structuredContent conforming to it. No tool deletes data. Tool descriptions and schemas mirror the OpenAPI document at GET /v1/openapi.json — the spec is the source of truth.
get_test_fixture → verify the integration works (test keys return deterministic results, no quota burn)create_video_from_url with the video URLvalidate_analysis → confirm the prompt is assessable + preview estimated_cost_usd (free)create_analysis with the question — *"Is there a person in this video?"* — or create_analysis_batch for severalwait_for_analysis → result.answer (yes | no | indeterminate) + result.confidence + result.clips + result.detected_count (count queries) + result.indeterminate_reasoninsufficient_credits: call get_credits, report the balance + recent debits, point the human at billingThe API key is read from the PRIMATE_API_KEY environment variable only. No tool accepts a key, token, or secret as an argument — so credentials never land in agent transcripts, tool-call logs, or model context. This is enforced by a unit test that fails the build if any tool schema grows a credential-shaped parameter.
Errors surface the machine-readable error code, a docs_url, and the request_id so an agent can self-correct without a human in the loop.
| Var | Required | Default |
|---|---|---|
PRIMATE_API_KEY | yes | — |
PRIMATE_BASE_URL | no | https://api.primateintelligence.ai |
npm install
npm test # vitest — tool surface, security contract, polling, error shape npm run build # tsc → dist/
MIT © Primate AI, Inc.