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)
RunAPI MCP server for GPT Image: create tasks, poll status, check pricing.
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.
RUNAPI_API_KEYLos 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 …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"gpt-image": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/gpt-image-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add gpt-image --env RUNAPI_API_KEY=your-value -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gpt-image": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/gpt-image-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_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": {
"gpt-image": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runapi.ai/gpt-image-mcp"
],
"env": {
"RUNAPI_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.
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 6 nov 2026
Quien lo publicó (runapi-builder) no es el dueño del repo (runapi-ai); puede que otra persona lo haya listado
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 0 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: RUNAPI_API_KEY
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 (0.2.1) llegó al registro hace 15 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.
RunAPI GPT Image MCP Server
GPT Image API access for AI agents: run image generation operations, poll asynchronous results, and check pricing through one focused MCP server.
Works with Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and any MCP-compatible host.
Install | Tools | Models | Agent Prompts | Configuration | Links
@runapi.ai/gpt-image-mcp is a focused Model Context Protocol server for the GPT Image model line on RunAPI. It gives MCP-compatible assistants direct access to 2 endpoints and 1 model variant without loading the full RunAPI catalog.
Use this per-model server when an agent should stay scoped to GPT Image. Use @runapi.ai/mcp when one assistant should discover every RunAPI model line.
Add it to Claude Code:
claude mcp add gpt-image -s user -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-mcp
Use project scope when the server should be shared with a repository:
claude mcp add gpt-image -s project -- npx -y @runapi.ai/gpt-image-mcp
Codex, Cursor, Windsurf, VS Code, Roo Code, and other MCP hosts can use the same stdio command:
{
"mcpServers": { "gpt-image": { "command": "npx", "args": ["-y", "@runapi.ai/gpt-image-mcp"] } } }
check_pricing works before sign-in. For task creation and status polling, ask your assistant to call the login tool. It opens a browser login and saves credentials to ~/.config/runapi/config.json, the same file used by runapi login. Headless and CI hosts can still set RUNAPI_API_KEY before starting the MCP host.
Ready-made examples are in examples/ for Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, and Roo Code.
| Tool | Auth | Purpose |
|---|---|---|
edit_image | Yes | Create a GPT Image edit image task and optionally wait for a terminal status. Returns the task id, status, and output URLs. |
text_to_image | Yes | Create a GPT Image text to image task and optionally wait for a terminal status. Returns the task id, status, and output URLs. |
get_task | Yes | Fetch the current status and latest payload for an existing task. |
check_pricing | No | Look up current pricing for a GPT Image model and endpoint. |
GPT Image covers 1 model variant across 2 endpoints. Each tool accepts the models listed for it:
| Tool | Models |
|---|---|
edit_image | gpt-image-1.5 |
text_to_image | gpt-image-1.5 |
Model availability can change between releases. Use check_pricing or the GPT Image model page for the current catalog view.
Ask your assistant in natural language; it can inspect pricing, create the task, and return the task id plus output URLs.
Run a GPT Image edit image task with RunAPI.
The assistant can call check_pricing, then edit_image, and return the task id, status, and output URLs.
Create the task but don't wait for it to finish.
The assistant calls the create tool with wait: false and returns the task id. Check on it later with get_task.
Check current GPT Image pricing, then create the task if it matches my request.
The assistant calls check_pricing and can link to the GPT Image model page for the canonical catalog entry.
The server resolves auth in this order:
RUNAPI_API_KEY environment variable, useful for headless and CI hosts~/.config/runapi/config.json, created by the MCP login tool or runapi logincheck_pricingThe config file is normally managed by login. A pre-provisioned headless config can use:
{
"apiKey": "your_runapi_key" }
Do not commit real API keys.
| Resource | URL |
|---|---|
| GPT Image model page | https://runapi.ai/models/gpt-image |
| npm package | @runapi.ai/gpt-image-mcp |
| GitHub repository | runapi-ai/gpt-image-mcp |
| RunAPI MCP overview | runapi.ai/mcp |
| RunAPI docs | runapi.ai/docs |
Licensed under the Apache License, Version 2.0.