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)
Agent-native CAD: draw plans, model 3D, render checks, export DXF/SVG/STL/GLB/IFC, import DXF.
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。
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": {
"modulor": {
"command": "uvx",
"args": [
"modulor"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add modulor -- uvx modulorプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"modulor": {
"command": "uvx",
"args": [
"modulor"
]
}
}
}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": {
"modulor": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"modulor"
]
}
}
}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6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 bcllcc 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。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
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(0.7.1)がレジストリに届いたのは5 か月前です。
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:★ 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。
Agent-native 的二维绘图 + 三维建模内核。没有 GUI,没有鼠标——JSON 进,几何出。
English: Modulor is an agent-native 2D drafting + 3D modeling kernel —
the geometry layer for the agent era. No GUI: the entire tool is a
self-describing JSON op protocol (77 ops, contract-tested) over a plain-JSON
document format, callable via CLI, JSON-Lines pipe, MCP server or Python.
Parametric recipes, architectural semantics, freeform surfaces, DXF/glTF
interop, a built-in verification loop (measure / validate / render-and-see),
and a conformance checker for the format. Agents read
AGENT_GUIDE.md; the API contract lives in
docs/API.md; the file format spec in
docs/FORMAT.md. Named after Le Corbusier's *Modulor* —
a universal measure for building, this time for machines.
传统 CAD软件 是为人类的眼睛和手设计的:菜单、视口、 捕捉、快捷键。Agent 调用它们时,要么模拟人类操作,要么穿过厚重的插件层。 Modulor 反过来:把 CAD 的几何核心保留下来,把交互层整个换成 Agent 的母语 ——结构化命令、结构化结果、结构化错误,外加一条"渲染成图、亲眼验证"的反馈回路。
┌─────────────────────────────────────────┐
Agent ──────▶│ CLI batch │ CLI pipe │ MCP │ Python API │ └──────────────────┬──────────────────────┘ ▼ JSON 命令(自描述 op 协议) ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 几何内核:manifold3d (Clipper2 + Manifold) │ │ 2D/3D 布尔 · 偏移 · 拉伸 · 旋转体 · 切片 │ └──────────────────┬──────────────────────┘ ▼ .json 文档 · SVG · DXF · PNG 渲染 · OBJ / STL / GLB
扩展生态:领域能力住扩展包——装上扩展即获得 mech.gear 渐开线齿轮(官方模板); 三十行代码就能写出你自己的扩展,命名空间与 API 法律由机制强制, 见 docs/PLUGINS.md。
身份与治理:项目名/包名/CLI/格式标识已正式冻结; Standard(规格,供第三方实现)与 Core(参考实现,canonical 而非排他)的 边界、semver 与兼容政策、RFC 流程见 GOVERNANCE.md。
标准的两半都已成文并由测试看守:op 协议——docs/API.md (由注册表生成)+ 机器可读契约 docs/api.json,实现与契约 不一致时测试直接失败;文档格式——docs/FORMAT.md 规格
每份示例文档都在 CI 里对着 schema 验证。
与主流 CAD 的互操作是契约(docs/INTEROP.md): DXF 导出为 R2000 原生对象(ELLIPSE/SPLINE/HATCH/关联 DIMENSION/ BLOCK+INSERT),在 AutoCAD 里直接可编辑;导入保留块结构;每个导出文件 在 CI 里由 ezdxf(DXF)与 ifcopenshell(IFC4)做语义级校验。
"bay*3"、"level_top('L2')"、"grid_x('B')");recipe_set 把生成 命令存进文档作为设计意图,set_param + regenerate 一条命令全模型 联动重建——"柱距 4m 改 5m,其他保持联动"就是这两个调用cad_render 直接返回图像modulor serve 起一个严格只读的浏览器窗口 (2D 平面 + WebGL 3D 轨道视图 + 图层开关 + 一键下载),监视文档文件, 任何 Agent 通过任何通道修改文档,页面自动跟随刷新——人类看,Agent 干pip install modulor # 内核依赖仅 numpy + manifold3d
pip install modulor[check] # 可选:格式一致性校验(modulor check --strict)
开发安装:克隆本仓库后 pip install -e .[dev],pytest tests 跑全部测试。
modulor ops # 看所有命令(自描述,无需读文档)
modulor ops add_wall # 看单个命令的参数/默认值/示例
echo [{"op":"add_box","size":[100,60,40]},{"op":"render","path":"a.png"}] > s.json modulor run model.json s.json # 批量执行(原子性:失败则不落盘)
modulor repl model.json # 长会话:一行 JSON 进,一行 JSON 出 modulor mcp # MCP stdio 服务器 modulor serve model.json # 只读查看器:浏览器实时跟随文档变化
*查看器:左 2D 平面(滚轮缩放/拖拽平移),右 WebGL 3D(轨道相机), 底部图层开关,顶部 SVG/DXF/GLB/STL 下载。零前端依赖,单文件 HTML,离线可用。*
MCP 客户端配置(如 Claude Code):
{"mcpServers": {"modulor": {"command": "modulor", "args": ["mcp"]}}}
接入你的 Agent:integrations/ 提供即插即用包——Claude Code skill、Cursor 规则、Codex AGENTS 片段、OpenAI 兼容工具定义(GPT/Kimi/通义/DeepSeek 直接加载)、LangChain/AutoGen/CrewAI 集成、中文接入说明、以及 8 个 CI 实测的命令配方(COOKBOOK)。
modulor run out\studio.json examples\floorplan.json —— 户型图: 闭合外墙环 + 隔墙 + 4 门窗 + 标注链 + 房间标签 → SVG/DXF/PNG → 一键长成 3D(含楼板)→ GLB。
modulor run out\bracket.json examples\bracket.json —— 机械零件: 偏移做圆角板 + 孔阵列 + 腰形槽(2D 布尔)→ 拉伸 → 凸台镗孔(3D 布尔)→ 体积测量 → STL/GLB/OBJ + 剖面 DXF。
modulor run out\zaha.json examples\zaha.json —— 异形建筑: 三断面样条放样出流线塔楼(loft+twist)+ 飘带天蓬(sweep)+ 样条曲线墙 + 隐式曲面融合展亭(add_implicit smin)→ GLB。
modulor run out\param.json examples\parametric.json --as-recipe —— 参数化建筑:5 个参数驱动轴网/标高/柱阵/楼板/幕墙/坡屋顶/楼梯/房间; 之后 {"op":"regenerate","params":{"bay":5000,"floors":4}} 一条命令, 整栋楼重新协调(OFFICE 面积 76.8m² → 120m²,diff 给出完整对比报告)。
| 建筑平面(双线墙、门扇、标注链) | 机械零件(2D/3D 布尔) | 异形建筑(放样/扫掠/隐式曲面) |
|---|---|---|
参数化联动——同一份配方,{"op":"regenerate","params":{"bay":5000,"floors":4}} 一条命令重建整楼:
| bay=4000 · 3 层 | bay=5000 · 4 层(regenerate 之后) |
|---|---|
| 城市体块(分区/裙房塔楼/扭转地标) |
|---|
规模参考(scripts/bench.py,20 层塔楼 401 条命令):构建 0.08s、 文档 0.04MB(墙体参数化存储)、着色渲染 2.2s、GLB 导出 0.05s。
help 一个调用拿全;参数拼错会收到 "did you mean ..." 。measure、validate、render——Agent 不必 盲信自己的输出。tag 让选择器稳定。modulor/
document.py 文档模型(图层/材质/实体/选择器/序列化) engine.py 批处理执行器(原子性、结构化错误) geometry.py 向量/仿射/弧离散化/墙体轮廓偏移 shapes.py 实体 <-> 几何内核(CrossSection/Manifold)桥 ops/ 全部操作:绘图、建模、参数化、建筑语义、变换、查询、导出 exporters/ SVG · DXF · OBJ · STL · GLB(全部手写,零重依赖) render/ 软件光栅器、笔画字体、2D/3D 渲染 cli.py run / op / repl / ops / new / info / serve / mcp mcp_server.py MCP stdio 服务器(手写 JSON-RPC,无 SDK 依赖) viewer/ 只读实时查看器(stdlib HTTP + 单文件 HTML + 自写 WebGL) tests/ 行为 + 契约 + 模糊测试(pytest) examples/ 户型图与机械零件全流程脚本 AGENT_GUIDE.md 给 Agent 看的完整使用指南
MIT
mcp-name: io.github.bcllcc/modulor