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)
Author, validate, edit, and render deterministic .zen design docs to PNG/PDF.
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": {
"zenith": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add zenith -- npx -y @zenitheditor/zenith-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"zenith": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-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": {
"zenith": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub zenitheditor, 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 (0.0.8) llegó al registro hace 4 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.
A design-document format and engine built for the age of AI agents.
Plain-text .zen design files that you can read, diff, review, validate, and let an agent safely edit — compiled deterministically to pixel-exact PNG, self-contained SVG, and print-ready PDF.
Install Quick start Features Validation Commands Agents
Every banner and diagram in this README is itself created using Zenith — source in assets/showcase/ .
Zenith is a plain-text format and engine for design files — posters, decks, books, social graphics, diagrams, and more. The idea is simple: design should work the way code does. You should be able to read it, diff it, review it, test it, and let an agent safely edit it.
A .zen file is human-readable KDL text. The engine parses it, validates it against a large diagnostic set, compiles it to a backend-neutral scene, and renders the same file to the same pixels every time — as a PNG, self-contained SVG, or print-ready PDF.
The sections below are collapsed to keep this page skimmable — click any heading's ▸ to expand it. Install and Quick start are open by default.
The recommended way to install the zenith CLI is the install script, which detects your platform and downloads the matching prebuilt binary from GitHub Releases.
Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh
Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.ps1 | iex
Set ZENITH_INSTALL_DIR to change the install location (default ~/.local/bin):
ZENITH_INSTALL_DIR=/usr/local/bin \
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh
cargo install zenith-tool # from crates.io (installs the `zenith` binary)
cargo install --git https://github.com/zenitheditor/zenith zenith-tool # from source
Thirteen library crates are published under their own names for Rust projects that build on the engine directly: zenith-geometry, zenith-session, zenith-core, zenith-layout, zenith-raster, zenith-scene, zenith-perception, zenith-zpx, zenith-render, zenith-tx, zenith-producers, zenith-pipeline, and zenith-editor. zenith-editor-wasm and zenith-editor-bench are not published.
npm install -g @zenitheditor/zenith-mcp
npx -y @zenitheditor/zenith-mcp --help
The npm package installs the matching prebuilt zenith binary from GitHub Releases and is focused on the MCP Registry launch path. The unscoped zenith binary remains the Rust CLI.
Download directly from GitHub Releases:
| Platform | Architecture | Asset |
|---|---|---|
| Linux | x86_64 | zenith- -linux-x64.tar.gz |
| Linux | aarch64 | zenith- -linux-arm64.tar.gz |
| macOS | x86_64 | zenith- -macos-x64.tar.gz |
| macOS | Apple Silicon | zenith- -macos-arm64.tar.gz |
| Windows | x86_64 | zenith- -windows-x64.zip |
zenith update # latest stable release
zenith update --pre # latest prerelease zenith update --version # a specific release tag, e.g. the ones on the Releases page
Verify with zenith --version.
For local development or source installs:
git clone --recurse-submodules https://github.com/zenitheditor/zenith
cd zenith cargo build --release cargo install --path zenith-cli # installs zenith to ~/.cargo/bin ./scripts/install.sh --local # installs the local build to ~/.local/bin
The release binary lands at target/release/zenith. No C toolchain or system libraries are required — the dependency graph is C-free and unsafe is forbidden workspace-wide.
zenith validate examples/hello.zen # report diagnostics (add --json for machine output)
zenith fmt examples/hello.zen # canonical, idempotent formatting zenith fix draft.zen --apply # apply machine fixes (tokens, typos) in one step zenith tokens examples/hello.zen # list design tokens and their resolved values zenith inspect examples/hello.zen # print the node tree (read-only) zenith render examples/hello.zen --png hello.png # render to PNG
zenith render examples/multipage.zen --all-pages out/ # one PNG per page zenith render examples/hello.zen --pdf hello.pdf # print-ready PDF zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg # self-contained SVG zenith render examples/multipage.zen --svg page.svg --page 2 zenith render examples/multipage.zen --all-pages-svg svg-pages/ zenith render examples/hello.zen --scene scene.json # dump the scene IR
| Export flag | Output |
|---|---|
--svg OUT | Page 1 by default, with outlined text. |
--pdf OUT | Every page in one PDF by default. |
--page N | Selects one page for single-output flags, including PDF. |
--all-pages-svg DIR | Writes page-N.svg in document order. |
--raster-scale F | SVG/PDF fallback resolution. Finite 0 < F <= 4, default 1. |
--scale F | PNG output scale. Finite 0 < F <= 4, default 1. |
--deny render.svg_rasterized | Blocks SVG exports requiring raster fallback. |
--deny render.pdf_rasterized | Blocks PDF exports requiring raster fallback. |
--raster-scale changes fallback pixels without changing vector geometry or page dimensions. Existing bitmap assets retain source resolution.render.svg_rasterized and render.pdf_rasterized report pages, command ranges, and reasons. JSON includes structured rasterized regions.Vec retain compatibility emission. Use report APIs for strict errors.zenith render examples/multipage.zen --pdf book.pdf --raster-scale 2 --json
zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg --raster-scale 2 --json
The smallest valid document:
zenith version=1 {
project id="proj.hello" name="Hello Zenith" tokens format="zenith-token-v1" { token id="color.bg" type="color" value="#f8fafc" token id="color.ink" type="color" value="#111827" token id="font.body" type="fontFamily" value="Noto Sans" token id="size.heading" type="dimension" value=(px)42 } styles {} document id="doc.hello" title="Hello Zenith" { page id="page.hello" w=(px)480 h=(px)160 { rect id="rect.bg" x=(px)0 y=(px)0 w=(px)480 h=(px)160 fill=(token)"color.bg" text id="text.hello" x=(px)24 y=(px)24 w=(px)432 h=(px)112 fill=(token)"color.ink" font-family=(token)"font.body" font-size=(token)"size.heading" { span "Hello Zenith" } } } }
See examples/ for runnable .zen files covering shapes, rich text, inline markdown (loaded from an external file), code blocks, images, frames/groups, multi-page documents and styles, plus the richer features — gradient, shadow, blur, filter, mask, table, flowchart (shapes + connectors), charts (bar/line/area/pie/donut/sparkline, with legends, value labels, and data binding), and anchors.
Code got source control, types, tests, and PRs. Design files got none of that — and that hurts people and blocks AI.
Code got source control, types, tests, and pull requests. Design files got none of that. They're opaque blobs — you can't diff them, you can't review a change, and the same file can render differently on different machines.
That's a problem for people, and it's a bigger problem for AI. Agents can already write code and open pull requests, because code is text they can read and reason about. Drop them into a design tool and they go blind. Ask an agent to "make the heading brand red and tighten the layout" and there's nothing safe to grab onto — no stable target, no validation, no preview, no way to check the result.
Zenith fixes that. The goal is to make design files as safe to automate as code:
The opposite of an image model: Zenith generates the editable design , not a flat picture.
This is the most common mix-up, so it's worth being blunt: Zenith is the opposite of an image model like Nano Banana, ChatGPT image, or Grok Imagine.
An image ge
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo