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)
Drive Blender scenes: scene and object info, code execution, assets and 3D generation.
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": {
"scenemodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scenemodel",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add scenemodel -- npx -y @reneturcios/scenemodel 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": {
"scenemodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scenemodel",
"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": {
"scenemodel": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scenemodel",
"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5 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。
scenemodel is a small MCP server and CLI for driving a Blender scene from an agent. It is a clean-room rebuild of a core subset — eight tools — from the documented surface of ahujasid/blender-mcp: scene and object info, arbitrary Blender Python execution, viewport screenshots, PolyHaven category browsing, search and download, and Hunyuan3D model generation.
The transport is the original's, unchanged: Blender runs an addon that listens on a TCP socket (default localhost:9876) and exchanges JSON commands of the shape {type, params} for JSON responses. scenemodel implements exactly that protocol behind an injectable socket function — one connection, one JSON request, one JSON response per call — with the host and port taken from BLENDER_HOST / BLENDER_PORT. When nothing is listening, calls fail honestly with the underlying connection error (ECONNREFUSED); scenemodel never invents scene data.
One documented gap: upstream, the screenshot tool returns image content. scenemodel returns an artifact summary instead — the image format plus its byte and base64 lengths — and never the image content block itself.
Deliberately omitted: the Hyper3D (Rodin) generation tools and their status checks, Hunyuan job status/polling beyond the generate call, the dedicated set_texture tool (texture setting stays reachable through asset download and code execution, as in the original), telemetry/user-id tools, and viewport scene manipulation beyond execute_blender_code.
The published container image bundles no Blender binary: the addon runs inside the user's own Blender install, so the image expects to reach a host Blender socket and says so in its Dockerfile.
npx @reneturcios/scenemodel get-scene-info
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/scenemodel
Start Blender with the blender-mcp addon enabled first; it listens on localhost:9876 by default.
scenemodel get-scene-info
scenemodel get-object-info scenemodel execute-blender-code "import bpy; print(bpy.context.scene.name)" scenemodel get-viewport-screenshot [--max-size 1024] scenemodel get-polyhaven-categories [asset_type] scenemodel search-polyhaven-assets [asset_type] [categories] scenemodel download-polyhaven-asset [--resolution 2k] [--format gltf] scenemodel generate-hunyuan3d-model --text "a wooden chair" scenemodel --version
Exit codes: 0 success, 1 addon/socket error, 2 usage error.
npx -y @reneturcios/scenemodel mcp
{
"mcpServers": { "scenemodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/scenemodel", "mcp"], "env": { "BLENDER_HOST": "localhost", "BLENDER_PORT": "9876" } } } }
The env block is optional; the defaults are shown.
| Tool | Input | Addon command |
|---|---|---|
get_scene_info | — | get_scene_info |
get_object_info | object_name (required) | get_object_info |
execute_blender_code | code (required) | execute_code |
get_viewport_screenshot | max_size (optional) | get_viewport_screenshot — returns a format/length summary, not image content |
get_polyhaven_categories | asset_type (optional) | get_polyhaven_categories |
search_polyhaven_assets | asset_type, categories (optional) | search_polyhaven_assets |
download_polyhaven_asset | asset_id, asset_type (required), resolution, file_format | download_polyhaven_asset |
generate_hunyuan3d_model | text_prompt, input_image_url (one required) | generate_hunyuan3d_model |
Addon error envelopes and socket failures — a refused connection, a timeout, a malformed response — are reported as tool errors carrying the underlying message.
npm install
npm run build npm test npm run dev
Tests run entirely on a fake socket function: command shaping, response unwrapping, screenshot summarisation, and error propagation. No live Blender instance is touched.
MIT — see LICENSE.