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)
Ultra-fast image generation, editing, upscaling, and video generation via Pruna AI.
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。
PRUNA_API_KEY「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": {
"pruna": {
"command": "uvx",
"args": [
"pruna-mcp-server"
],
"env": {
"PRUNA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add pruna --env PRUNA_API_KEY=your-value -- uvx pruna-mcp-server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": {
"pruna": {
"command": "uvx",
"args": [
"pruna-mcp-server"
],
"env": {
"PRUNA_API_KEY": "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": {
"pruna": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pruna-mcp-server"
],
"env": {
"PRUNA_API_KEY": "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 charlesrapp 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:PRUNA_API_KEY
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(0.1.1)がレジストリに届いたのは6 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。
MCP server for Pruna AI — ultra-fast image generation, editing, upscaling, and video generation directly from your AI assistant.
Pruna AI is an inference API specialized in image and video generation. It offers sub-2-second image generation starting at $0.005/image, with models for text-to-image, image editing, upscaling, and video generation. This MCP server wraps their API so any MCP-compatible client (Claude Desktop, Kiro, Cursor) can generate visual content natively.
Conforms to MCP Specification 2025-11-25.
generate_image, edit_image, try_on_image, upscale_image, generate_video, transform_video, list_models, upload_filepruna://models catalog for model discovery without tool callsImageContent blocks for clients that support inline display# With uvx (zero install)
uvx pruna-mcp-server
pip install pruna-mcp-server pruna-mcp
Set your API key — get one at pruna.ai (go to the developer portal or contact Pruna to request access):
# macOS Keychain (recommended)
security add-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w "your-api-key"
secret-tool store --label="Pruna API Key" service pruna-mcp-server key api_key <<< "your-api-key"
export PRUNA_API_KEY="your-api-key"
Add to your agent config (e.g. ~/.kiro/agents/default.json):
In mcpServers:
"pruna": {
"command": "sh", "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"], "autoApprove": ["generate_image", "edit_image", "try_on_image", "upscale_image", "generate_video", "transform_video", "list_models", "upload_file"] }
In tools, add: "@pruna/*"
In allowedTools, add: "generate_image", "edit_image", "try_on_image", "upscale_image", "generate_video", "transform_video", "list_models", "upload_file"
Note: Kiro agents use a
toolswhitelist with@server-name/*syntax and anallowedToolslist. Both must include the Pruna tools for them to be available.
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": { "pruna": { "command": "sh", "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) /path/to/uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"] } } }
Important: Use the full path to
uv(e.g./Users/you/.local/bin/uv) — Claude Desktop launches processes with a minimal PATH that doesn't include~/.local/bin.
Note: Claude Desktop does not render
ImageContentinline in the chat. The image is generated and saved locally — Claude will reference the file path in its response.
Add to .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "pruna": { "command": "uvx", "args": ["pruna-mcp-server"], "env": { "PRUNA_API_KEY": "your-api-key" } } } }
| Tool | Description | Pricing |
|---|---|---|
generate_image | Text-to-image with 10 models | From $0.0001/image |
edit_image | Edit 1-5 images with text instructions | From $0.010/image |
try_on_image | Virtual try-on: fit up to 11 garments onto a person | $0.015 first + $0.008/extra garment |
upscale_image | AI upscaling up to 128 megapixels | From $0.005/image |
generate_video | Text/image/audio to video | From $0.005/s |
transform_video | Video-to-video: animate a subject or replace characters | $0.03/s (720p), $0.06/s (1080p) |
list_models | Browse all available models with pricing | Free |
upload_file | Upload files for editing/video workflows | Free |
Image tools return both a JSON metadata block and a native MCP ImageContent block (base64, for images < 5MB).
Video tools return a JSON metadata block (including a download_url to the Pruna delivery URL), the .mp4 as a native MCP binary resource (EmbeddedResource blob, for videos < 25MB) so clients materialize the file the same way they save images, and a ResourceLink to the same delivery URL as a fallback for larger files. All tools return an absolute file_path.
Built-in workflow templates for common use cases:
| Prompt | Use Case | Example |
|---|---|---|
product-photo | E-commerce product shots | "white leather sneakers on clean background" |
virtual-staging | Real estate room staging | Stage empty rooms with furniture |
social-media-visual | Platform-optimized visuals | Auto aspect ratio per platform |
game-concept-art | Game assets & environments | Characters, weapons, landscapes |
ad-creative | Digital ads with text overlay | Headlines rendered in the image |
video-ad | Short video ads | Talking heads, product demos |
image-enhance | Upscale + enhance workflow | AI-generated image refinement |
| Environment Variable | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
PRUNA_API_KEY | ✅ | — | Your Pruna AI API key |
PRUNA_OUTPUT_DIR | — | ~/pruna-output | Directory for downloaded files |
PRUNA_POLL_INTERVAL | — | 2 | Seconds between async polls |
PRUNA_TIMEOUT | — | 120 | HTTP timeout in seconds |
PRUNA_MAX_RETRIES | — | 3 | Max retries on transient errors |
| Client | Transport | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| Kiro CLI | STDIO | ✅ Tested | Requires tools + allowedTools config |
| Claude Desktop | STDIO | ✅ Tested | Use full path to uv; no inline image display |
| Cursor | STDIO | 🔲 Planned | — |
| Claude Code | STDIO | 🔲 Planned | — |
git clone https://github.com/charlesrapp/pruna-mcp-server.git
cd pruna-mcp-server uv sync --extra dev
uv run pytest --cov
uv run ruff check src/ tests/ uv run mypy src/
See CONTRIBUTING.md for guidelines.
MIT — see LICENSE.