Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
作者による説明(英語の原文)
Generate and edit GPT Image pictures with Ace Data Cloud; query the original image task.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
ACEDATACLOUD_API_TOKEN「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gpt-image": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-openai-pro",
"--profile",
"gpt-image"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add gpt-image --env ACEDATACLOUD_API_TOKEN=your-value -- uvx mcp-openai-pro --profile gpt-image動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gpt-image": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-openai-pro",
"--profile",
"gpt-image"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"gpt-image": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-openai-pro",
"--profile",
"gpt-image"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AceDataCloud で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:ACEDATACLOUD_API_TOKEN
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2026.11.6.2)がレジストリに届いたのは昨日です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
A Model Context Protocol (MCP) server for OpenAI API access using AceDataCloud.
Interact with OpenAI models for chat completions, image generation, text embeddings, and more — directly from Claude, VS Code, or any MCP-compatible client.
The AceDataCloud distribution is mcp-openai-pro. The unrelated mcp-openai package on PyPI is not maintained by AceDataCloud. Update existing uvx configurations to the new package name; the hosted MCP URL is unchanged.
The GPT Image-only Glama guide uses the published mcp-openai-pro --profile gpt-image package and its five image/task tools. The existing OpenAIMCP source listing is the general server; it is not a dedicated GPT Image Connector. A separate Glama profile listing and ordinary install flow remain unverified.
Use the independent GPT Image by Ace Data Cloud native goose plugin: install and API Token guide · 简体中文. It reuses this MCP server and does not imply goose Marketplace or default-provider inclusion.
Use GPT Image by Ace Data Cloud when you only need image generation, editing and task retrieval. It runs mcp-openai-pro --profile gpt-image, exposes five image/task tools, requires an explicit GPT Image model, and shares this package's maintained API client. The general OpenAI server remains unchanged. The separate mcp-gpt-image Registry entry is active at 2026.10.18.2 (read back 2026-10-19), matching the public package. A catalog client must preserve --profile gpt-image; do not substitute the generic remote or infer that every client install has been verified.
The Platform catalog hides OpenAI image API/model entries and companion image guides in mainland China (cn). This is catalog presentation metadata, not a new MCP-side API restriction or removal of the global image tools. Check the current Platform catalog and account access before submitting; a local model list does not verify regional availability. The package remains mcp-openai-pro.
For generation and editing, GPT Image models accept quality: "auto", "low", "medium" or "high". GPT Image 2.5 and 2.6 Flare/Sunburst, including their :reverse and :official variants, additionally accept "xhigh" and "max". Official variants bill actual token usage; check current pricing and usage rather than treating a pre-request estimate as the final charge. DALL-E 3 generation accepts "hd" or "standard"; DALL-E 2 accepts only "standard".
gpt-image-2.5-flare:reverse and gpt-image-2.5-sunburst:reverse are explicit aliases of their unsuffixed models for both generation and editing. Keep the full requested name. GPT Image 2/2.5 unsuffixed and :reverse models bill per successful image at a base price of 0.19 Credits/image; account discounts and final charges follow current pricing and usage records. During recovery, 2.0/2.5 reverse requests may be fulfilled by compatible GPT Image 2.5 Flare without changing the requested model or per-image billing.
Accepted compatible-model requests are billed by the selected model's input, output and cache usage, not a fixed fee per request or interface format. Chat Completions prompt_tokens and the Responses input total include reported cached tokens; the cached portion is charged at the corresponding cache price. Current model prices and the response's usage.cost are authoritative. Billing support does not expand the MCP tools' published model lists or grant account access.
The hosted endpoint is https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp. Choose one route for the MCP client:
| Route | When to use it | Credential setup |
|---|---|---|
| Hosted OAuth | The client supports remote MCP OAuth | Add only the URL, then sign in to AceDataCloud and approve access. No token needs to be pasted into client configuration. |
| Hosted API token | The client cannot finish OAuth, or you need an explicit integration credential | Send an AceDataCloud API token in the Authorization: Bearer … header. Keep it in a local secret store or environment variable. |
| Local stdio | The client runs a local MCP process | Install mcp-openai-pro and pass ACEDATACLOUD_API_TOKEN to that process. It still calls the AceDataCloud API. |
The hosted service advertises OAuth metadata and Dynamic Client Registration (DCR). DCR registers the client application; it is not an API key. OAuth signs you in and the client sends the resulting Bearer token; it may reuse or create an API credential for the account. Browser sign-in still requires an AceDataCloud account. The hosted service can be metered: review current service documentation and displayed pricing before a real operation. Do not configure both an OAuth login and a fixed Authorization header for the same server.
Customize → Connectors → Add custom connector, enter https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, select sign-in, and choose Register automatically if Claude asks how to register its OAuth client. Complete consent. Claude Desktop's local claude_desktop_config.json is a separate setup. Claude connector guide.claude mcp add --transport http --scope user openai https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, then claude mcp login openai. Check /mcp. Claude Code MCP guide.https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp. For a project, merge the entry below into /.cursor/mcp.json; for personal use, use ~/.cursor/mcp.json. Cursor MCP guide.https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, then finish the browser sign-in. New portable workspace configs use /.mcp.json; the VS Code-specific format below uses /.vscode/mcp.json or the user profile. Check MCP: List Servers. VS Code MCP setup.codex mcp add openai --url https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, then codex mcp login openai. Its user settings are in ~/.codex/config.toml. Official Codex MCP guide.Cursor project config (OAuth):
{
"mcpServers": { "openai": {"url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp"} } }
VS Code-specific workspace config (OAuth):
{
"servers": { "openai": {"type": "http", "url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp"} } }
Bearer . An API Key / API Token field expects this raw value; only a manually configured HTTP Authorization header needs the Bearer prefix. A platform-... account-management token cannot replace a generation API key.Save the key in the client's credential store or the environment variable shown below. Never put it in a prompt, shared workflow, screenshot, or Git commit. If authentication fails, check the full copied value, application/service access, expiration, usage limit, and balance before creating another key.
A fixed Bearer header bypasses OAuth. If the header is invalid, remove it before trying browser sign-in; keep the saved credential private.
For Claude Code, the shell expands the token when you add the server; treat the saved user MCP config as a secret:
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user openai https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp \ --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"
For a Claude Code project config, put a variable reference in /.mcp.json and set that variable in the environment that launches Claude Code:
{
"mcpServers": { "openai": { "type": "http", "url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"} } } }
Cursor uses a different environment-variable syntax in ~/.cursor/mcp.json or an uncommitted project config:
{
"mcpServers": { "openai": { "url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"} } } }
In VS Code, run MCP: Open User Configuration and merge this server plus its masked input; ${input:...} is for VS Code's user/workspace format and is not portable to the Agent Host .mcp.json format:
{
"inputs": [ {"id": "acedata-openai-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true} ], "servers":
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