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)
Find MCP servers for ESP32, Arduino, 3D printers, Home Assistant, cameras and other hardware.
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://hardwaremcp.khanex.ai/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http hardwaremcp https://hardwaremcp.khanex.ai/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hardwaremcp": {
"url": "https://hardwaremcp.khanex.ai/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": {
"hardwaremcp": {
"type": "http",
"url": "https://hardwaremcp.khanex.ai/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://hardwaremcp.khanex.ai/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 saadvz, 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 (0.1.0) llegó al registro hace 22 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.
Remote endpoint: https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp. Paste it into any MCP client: no install, no API key.
Ask your agent *"which MCP server should I use for my Bambu P1S?"* and it gets the right server, install commands and client config from the HardwareMCP catalog.
An MCP server that helps your AI agent find MCP servers for physical hardware: ESP32, Arduino, Raspberry Pi, RP2040, 3D printers (Bambu, Prusa, Klipper, OctoPrint), Home Assistant, cameras (Frigate, UniFi Protect, ONVIF), Zigbee, serial/BLE and lab gear.
It's a thin layer over the HardwareMCP catalog: 59 servers with install commands and client configs copied from their READMEs.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_servers(query, device?, category?) | Search the catalog. Results sorted by GitHub stars. |
get_server(slug) | Full details: what it does, requirements, install commands, client config snippet. |
list_devices() | Every device family with server counts. |
recommend_for_device(device, goal?) | Top picks for a device or model (e.g. "Bambu P1S", "Voron", "ESP32-S3"), optionally ranked by a goal. |
Endpoint: https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp (Streamable HTTP, stateless, no auth, CORS open, JSON responses). POST handles JSON-RPC, OPTIONS returns 204 with CORS headers, and GET/DELETE return 405 because there are no sessions or server-initiated streams.
Claude Code
claude mcp add --transport http hardwaremcp https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{ "mcpServers": { "hardwaremcp": { "url": "https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp" } } }
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{ "mcpServers": { "hardwaremcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp"] } } }
Grok Bot (desktop app): there's no settings field for MCP URLs. In a Bot chat, send:
Add a custom MCP server named hardwaremcp at https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp
Confirm when asked (no sign-in needed), then type @ and pick hardwaremcp. (Cursor forum answer)
Muse (Meta): ask Muse in chat to create a Custom Connector (Meta Help Center):
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Then list its tools and call list_devices to confirm it works.
npx -y hardwaremcp # once published to npm
{ "mcpServers": { "hardwaremcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "hardwaremcp"] } } }
npm install
npm run gen-data # regenerate src/data.ts from ../hardwaremcp/data/servers.json npm run build npm test # scripted client over stdio node test-client.mjs https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp # against the live endpoint
Install commands come from each project's README and haven't been bench-tested by HardwareMCP. Review code before giving an agent access to your hardware.
MIT
io.github.saadvz/hardwaremcpglama.json