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)
On-device image tools: background removal, compression, resize, crop, AI upscale, metadata removal.
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": {
"ruah": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ruah-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add ruah -- npx -y ruah-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ruah": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ruah-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": {
"ruah": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ruah-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.
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 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con el dominio ruah.tools (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
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 (0.1.1) llegó al registro hace 5 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.
Image tools for AI agents, as an MCP server. Background removal, compression, resizing, cropping, AI upscaling and metadata removal all run on your own computer. Images never leave it.
It is the engine of ruah.tools: the same models, encoders and settings, packaged for an agent to call.
| Tool | What it does |
|---|---|
remove_background | Cuts the main subject out of a photo and saves a transparent PNG (AI). |
compress | Makes an image file smaller with little visible loss, or converts it: WebP, AVIF, JPEG, PNG. |
resize | Changes the pixel dimensions, keeping proportions (by longest side or percent). |
crop | Crops to an aspect ratio or exact region, rotates by quarter turns, flips. Pixels are moved, never resampled. |
upscale | Enlarges 2× or 4× with AI super-resolution. Keeps transparency. |
strip_metadata | Removes EXIF (GPS location, camera, date), XMP, IPTC, comments and embedded thumbnails. JPEG and PNG are cleaned without re-encoding. |
Files in, files out: every tool writes a new file next to the original (or to the path you give) and returns its path with a small preview. Existing files, the original included, are never overwritten. Images up to 12000×12000 pixels (144 MP) and 512 MB are accepted; upscale results are capped at 4096×4096.
Requires Node.js 20 or newer.
Claude Code
claude mcp add ruah -- npx -y ruah-mcp
Or as a plugin, which adds a short skill on chaining the tools:
claude plugin marketplace add 0-big/ruah-mcp
claude plugin install ruah@ruah-tools
Any other MCP client (Claude Desktop, Cursor, …): add this to its MCP server config.
{
"mcpServers": { "ruah": { "command": "npx", "args": ["-y", "ruah-mcp"] } } }
Then ask your agent things like *"remove the background from ~/Desktop/shoe.jpg"* or *"convert these screenshots to WebP"*.
Only the AI model weights, once, from Ruah's model mirror (models.ruah.tools). Each file is checked against a SHA-256 hash pinned in this package before it is used, then kept in a local cache:
| Model | Used by | Size | When |
|---|---|---|---|
| BiRefNet lite (512²) | remove_background | 98 MB | Fetched in the background when the server first starts |
| BiRefNet (512²) | remove_background | 473 MB | Only if the lite model finds no subject |
| Swin2SR ×2 | upscale 2× | 8 MB | First 2× upscale |
| Swin2SR ×4 | upscale 4× | 55 MB | First 4× upscale |
Compression, resizing, cropping and metadata removal need no download at all.
Installing is separate: npx fetches the package and its dependencies from npm, and on Linux x64 the install script of onnxruntime-node (the AI runtime) also fetches about 260 MB of CUDA and TensorRT files from NuGet, which Ruah never uses. Set ONNXRUNTIME_NODE_INSTALL=skip in the server's environment to leave them out (the Claude Code plugin does).
The cache lives in ~/.cache/ruah/models (or $XDG_CACHE_HOME/ruah/models). Set RUAH_CACHE_DIR to put it elsewhere.
ruah-mcp is MIT licensed (see LICENSE). The models it downloads keep their own licenses: BiRefNet (MIT) and Swin2SR (Apache-2.0). Lossy PNG compression uses libimagequant 2.4.1, its last BSD-licensed release, compiled to WebAssembly and bundled in dist/index.js. Its notice is dist/LICENSE-libimagequant.txt.