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)
SOLID/OOP/DRY, the 23 GoF patterns, pattern scaffolding, and heuristic code-smell detection.
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": {
"software-design": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-software-design"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add software-design -- npx -y mcp-software-designPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"software-design": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-software-design"
]
}
}
}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": {
"software-design": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-software-design"
]
}
}
}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 qwertymuzaffar, 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 (0.1.3) llegó al registro hace 3 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 teaches and helps apply software-design guidance — the SOLID principles, the OOP pillars, DRY / KISS / YAGNI / meaningful naming / clean code, and the 23 Gang-of-Four design patterns — plus pattern scaffolding and heuristic code-smell detection.
It's the companion to mcp-udacity-commit: same stack (TypeScript, the MCP SDK, stdio transport), same shape (pure logic modules + thin server wiring).
Register it with Claude Code — one line, nothing to clone:
claude mcp add software-design -- npx -y mcp-software-design
Or in an MCP client config:
{
"mcpServers": { "software-design": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-software-design"] } } }
The commit server can *lint*: "subject ≤ 50 chars" is objectively checkable. Design principles and patterns are not like that — "does this violate SRP?" or "should this be a Factory?" are judgment calls, not lint rules.
So this server does not pretend to grade your architecture pass/fail. Instead it does the parts that are genuinely reliable, and hands the judgment to the model:
| Capability | Primitive | What it gives you |
|---|---|---|
| Reference | resources + explain_concept | Authoritative, consistent definitions so the model cites the same thing every time. |
| Scaffolding | scaffold_pattern | A language-agnostic skeleton of a pattern's participants. |
| Smell heuristics | check_smells | A few genuinely-checkable proxies (long method, deep nesting, …) — hints, never verdicts. |
| Explain / apply | review_design, apply_pattern prompts | Prime the model to review or refactor, grounded in the tools + resources above. |
Design analysis is a judgment call, so the "explain/apply helper" is exposed as MCP prompts (which drive the client's model) rather than server code pretending to understand your snippet.
{ kind? } — list concepts, optionally filtered (principle | solid | oop | pattern | creational | structural | behavioral). solid / oop narrow to the SOLID five / the four OOP pillars.{ name } — full guidance for one principle or pattern (intent, when-to-use, trade-offs, participants). Accepts a slug, name, or alias ("SRP", "open-closed", "pubsub").{ pattern, names? } — pseudo-code skeleton for a GoF pattern; names optionally renames roles to your domain ({ "Product": "Notification" }).{ code, …thresholds? } — heuristic scan for long method, large class, long parameter list, deep nesting, duplication, and large file. Each finding names the principle it hints at plus a suggested refactor. All thresholds are overridable per call.check_smells detects, its thresholds, and its caveats.{ code, focus? } — review a snippet against the principles/patterns, grounded in check_smells + the resources.{ pattern, code } — refactor a snippet to apply a named pattern (and first judge whether it even fits).For local development, or to run a local checkout instead of the published package:
npm install
npm run build # compiles src → build npm start # runs the stdio server npm test # builds, then runs the unit tests npm run test:client # end-to-end check against the built server
Then register it the same way as Install above — both the claude mcp add command and the MCP-client-config form work — but point at your local build instead of npx:
claude mcp add software-design -- node /absolute/path/to/mcp-software-design/build/index.js
src/
catalog.ts # principles + 23 GoF patterns (data + lookup + markdown) smells.ts # pure, testable code-smell heuristics scaffold.ts # renders a pattern's participants into a skeleton index.ts # MCP wiring: resources, tools, prompts test/ catalog.test.mjs # catalog lookup + scaffolder smells.test.mjs # smell detectors (incl. string/comment edge cases)
The src/*.ts logic modules are pure and side-effect-free, so they're unit tested directly against the compiled output — the server (index.ts) is only thin wiring on top.
MIT