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)
Audit image tags and OCI labels: pinning, lowercase repos, and the MCP server-name label.
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": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add dockertag -- npx -y @reneturcios/dockertag mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"dockertag": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}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 CloudCorpRecords 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(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 日前です。
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Node.js, Docker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。
An image reference looks pinned until you read it closely. repo with no tag at all silently means repo:latest; latest itself moves; a capital letter in the repository breaks pushes to registries that require lowercase; and a published image can be missing the labels that say where its source lives, what license it carries, and — for MCP servers — the server-name label the MCP Registry checks before it will list the image. dockertag takes the middle road: you hand it the references and the labels you found, and it hands back an audit.
Every reference is parsed the same careful way. The digest is everything after the last @. A tag exists only when the final path segment contains a : — so the colon in localhost:5000 is a port, never a tag — and the tag is the text after the last : in that segment. The registry is the first segment when it contains a . or a : or is exactly localhost; otherwise the registry is docker.io and the whole path is the repository.
Against the parsed reference and the supplied labels, nine checks run in a fixed order:
sha256: followed by 64 lowercase hex characters.latest tag.latest and no digest pins it.org.opencontainers.image.source label.org.opencontainers.image.licenses label.expected_server_name: the io.modelcontextprotocol.server.name label is absent.The result carries each image's parsed registry, repository, tag, and digest with its finding codes, the flat list of findings (by image input order, then check order) with exact messages, and counts of images, errors, warnings, and clean images.
dockertag never contacts a registry and never pulls an image: the labels are the ones you supply, which makes the audit usable in CI before anything is pushed. Malformed input — a missing or empty image list, a missing, empty, or duplicated reference, labels that are not a string-to-string map, a bad expected_server_name — is a validation error naming the offending path (for example images[1].labels.custom must be a string), and no partial audit is produced.
npx @reneturcios/dockertag audit --input args.json
npx @reneturcios/dockertag --version
args.json contains the full arguments object:
{
"expected_server_name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag", "images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "labels": { "org.opencontainers.image.source": "https://github.com/CloudCorpRecords/dockertag", "org.opencontainers.image.licenses": "MIT", "io.modelcontextprotocol.server.name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag" } }, { "reference": "myteam/worker" } ] }
The audit is printed as JSON:
{
"images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "registry": "ghcr.io", "repository": "cloudcorprecords/dockertag", "tag": "0.1.0", "digest": null, "findings": [] }, { "reference": "myteam/worker", "registry": "docker.io", "repository": "myteam/worker", "tag": null, "digest": null, "findings": ["UNPINNED", "MISSING_SOURCE_LABEL", "MISSING_LICENSE_LABEL", "MISSING_SERVER_NAME_LABEL"] } ], "findings": [ { "reference": "myteam/worker", "code": "UNPINNED", "severity": "error", "message": "no tag or digest: the reference resolves to the mutable latest tag" } ], "counts": { "images": 2, "errors": 2, "warnings": 2, "clean": 1 } }
(The flat findings list above is abbreviated; it holds one entry per finding.) Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable or invalid input file, or invalid input), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/dockertag mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "dockertag": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/dockertag", "mcp"] } } }
audit_image_tags — Audit container image references and OCI labels: tag pinning, lowercase repositories, source and license labels, and the MCP Registry server-name label.images (array, required, at least one) — images as {reference, labels?} objects; reference is the full image reference as written and is unique across the set, and labels is the image's OCI labels as a string-to-string mapexpected_server_name (string, optional, non-empty) — the expected value of the io.modelcontextprotocol.server.name label; the two server-name checks run only when this is suppliedReturns {images, findings, counts}.
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag audit --input /w/args.json
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
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