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)
Any file → clean Markdown for AI agents: PDF, Office, EPUB, HTML, images, audio/video. Local MCP.
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": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymdPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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": {
"anymd": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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 SylphxAI, 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 (8.5.9) llegó al registro hace 4 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.
anymd
PDF, Word, PowerPoint, Excel, EPUB, HTML and web pages, images (OCR), audio and video (metadata, subtitles, transcripts). A fast Rust MCP server and CLI that runs on your machine. No API key.
anymd is the free, local mode of the same crates that run Sylphx AI parse, the hosted document-parse service: the same crates, hosted and metered per page for callers that want no local runtime.
Install · Benchmarks · Tools · CLI · Formats · Docs · Pro
Formerly pdf-reader-mcp. Migrating from pdf-reader-mcp
A real, unedited terminal recording (asciinema + agg, script ). The last command is Claude Code answering from the PDF through the anymd MCP server.
npx -y @sylphx/anymd setup # add anymd to every MCP client on this machine
npx -y @sylphx/anymd report.pdf > report.md # or convert from the shell
citation anchors, a small front-matter header, and compact tables. A token budget and a cursor keep large documents within your agent's context.search looks across all of them.Add anymd to every MCP client on your machine (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Claude Desktop, Windsurf, Gemini CLI) with one command:
npx -y @sylphx/anymd setup # --dry-run to preview, --remove to undo
Or add it by hand: every MCP client runs the same command, npx -y @sylphx/anymd. Node 18+ is the only requirement; npm installs the native binary for your platform.
Claude Code
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
Or as a plugin, with the anymd skill: /plugin marketplace add SylphxAI/anymd, then /plugin install anymd@anymd.
Codex
codex mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
or in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.anymd]
command = "npx" args = ["-y", "@sylphx/anymd"]
</details>
Cursor
or in .cursor/mcp.json:
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
VS Code
Install in VS Code with one click, or from a terminal:
code --add-mcp '{"name":"anymd","command":"npx","args":["-y","@sylphx/anymd"]}'
or in .vscode/mcp.json:
{ "servers": { "anymd": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Claude Desktop
One click: download anymd- .mcpb from the latest release and open it. Or, by hand:
Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Windsurf, Zed, Cline, and other clients
Any client that speaks MCP over stdio: command npx, args ["-y", "@sylphx/anymd"]. To keep the server inside one folder, add --allow-dir=/path/to/docs.
CLI only
npm install -g @sylphx/anymd # or run it once with: npx -y @sylphx/anymd <file>
Python wheels carry the same prebuilt binary and are on PyPI as anymd from the first release after publication.
Use npm on Windows, macOS and Linux. On macOS and Linux, Homebrew is also available:
brew install sylphxai/tap/anymd
Docker (amd64 and arm64):
docker run --rm -v "$PWD:/data" ghcr.io/sylphxai/anymd report.pdf > report.md
docker run -i --rm ghcr.io/sylphxai/anymd # MCP server on stdio
Or build it from crates.io (Rust 1.95+, CMake and a C++ compiler; doc-VLM OCR and local ASR are included):
cargo install anymd
npm, pip and Docker ship a prebuilt binary, while cargo install compiles one on your machine.
AgentDocBench is an open benchmark for document → Markdown conversion for agents: license-clean documents in 12 categories (math papers, two-column papers, financial tables, forms, scans, CJK, slides, spreadsheets, Word, EPUB, HTML), scored on verbatim sentences, text F1, reading order, and table cells, with time and output tokens. Every tool runs on the same kind of GitHub-hosted runner (4 CPUs):
| anymd | docling | kreuzberg | unstructured | markitdown | marker | pdftotext | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Overall score | 96.4 | 93.0 | 81.7 | 81.2 | 76.8 | 71.0 | 42.2 |
| Table cells F1 | 92.2 | 89.9 | 38.4 | 38.4 | 57.2 | 60.9 | 0.0 |
| Reading order | 98.8 | 94.4 | 96.8 | 93.9 | 85.5 | 76.8 | 52.0 |
| Docs converted | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 30/38 | 23/38 |
| Time, all docs | 11.5 s | 2,432.4 s | 16.0 s | 346.5 s | 75.6 s | 7,104.5 s | 0.90 s |
The generated leaderboard, per-category scores (including where anymd loses), and method are in the benchmark guide. The corpus, ground truth, adapters, and raw results are in bench/, and the Benchmark workflow reruns everything; new tools can join with a single adapter file.
Image and video benchmarks cover page-image OCR and embedded video subtitles separately:
| Dataset | anymd | Reference alternative |
|---|---|---|
| OmniDocBench v1.6 (1,651 page images), overall ↑ | 21.4 (8.1.0, English tesseract) | TeleOCR 96.91 (author-reported, not our same-run measurement) |
| MP4 mov_text fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
| Matroska SubRip fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
The image score is historical, not a score for the current OCR model. The video scores were measured on 2026-10-08 using small authored regression datasets, not films or lectures; anymd drops a repeated caption at a different timestamp. They measure embedded subtitle extraction, not visual understanding or ASR. The guide links the alternative selection, limitations, timings, raw outputs and reproduction harness.
anymd exposes four tools.
| Tool | Use it to | Key arguments |
|---|---|---|
| `outline` | Navigate a heading tree, with node ids and unit/Markdown ranges | source, format (json · tree) |
| `read` | Turn a file, URL, or folder into Markdown | source, pages ("1-5,8"), max_tokens (default 20000), cursor, ocr, images (refs · none), revisions (markup · accept · reject), transcript, download_asr_model |
| `search` | Find text across files, folders, and URLs | query, sources, mode (auto · literal · ranked), glob, max_results |
| `inspect` | Go deeper on a PDF | operation: render_page, extract_regions, ocr_pages, structure (JSON with geometry), compare, inspect, cite_check (quote and location support, anymd Pro) |
A read answer looks like this:
---
source: papers/attention.pdf title: Attention Is All You Need pages: 15 showing: pages 1-9
…
|Model|BLEU EN-DE|BLEU EN-FR| |-|-|-| |Transformer (big)|28.4|41.8| …
search answers with one line per hit:
5 matches for "masked language model" (2 files, 31 sections searched)
If nothing matches exactly, search falls back to BM25-ranked passages, so a question like "how does bidirectional pretraining work" still finds the right page.
The same binary is a command-line converter, like MarkItDown but much faster:
anymd report.pdf > report.md # a file
anymd deck
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo