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)
Screenshots, PDFs, OG images, page inspection, and narrated video recording for Claude and Cursor.
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。
PAGEBOLT_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": {
"pagebolt": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pagebolt-mcp"
],
"env": {
"PAGEBOLT_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add pagebolt --env PAGEBOLT_API_KEY=your-value -- npx -y pagebolt-mcp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": {
"pagebolt": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pagebolt-mcp"
],
"env": {
"PAGEBOLT_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": {
"pagebolt": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pagebolt-mcp"
],
"env": {
"PAGEBOLT_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7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 Custodia-Admin 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:PAGEBOLT_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(1.17.1)がレジストリに届いたのは27 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。
Take screenshots, generate PDFs, create OG images, inspect pages, and record demo videos directly from your AI coding assistant.
Works with Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, and any MCP-compatible client.
PageBolt MCP Server connects your AI assistant to PageBolt's web capture API, giving it the ability to:
flatdomtree mode for browser-use / page-agent interopAll results are returned inline — screenshots appear directly in your chat.
Sign up at pagebolt.dev — the free tier includes 100 requests/month, no credit card required.
Add to ~/.claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "pagebolt": { "command": "npx", "args": ["-y", "pagebolt-mcp"], "env": { "PAGEBOLT_API_KEY": "pf_live_your_key_here" } } } }
Add to .cursor/mcp.json in your project (or global config):
{
"mcpServers": { "pagebolt": { "command": "npx", "args": ["-y", "pagebolt-mcp"], "env": { "PAGEBOLT_API_KEY": "pf_live_your_key_here" } } } }
Add to your Windsurf MCP settings:
{
"mcpServers": { "pagebolt": { "command": "npx", "args": ["-y", "pagebolt-mcp"], "env": { "PAGEBOLT_API_KEY": "pf_live_your_key_here" } } } }
Same config pattern — set command to npx, args to ["-y", "pagebolt-mcp"], and provide your API key in env.
Ask your AI assistant:
"Take a screenshot of https://github.com in dark mode at 1920x1080"
The screenshot will appear inline in your chat.
take_screenshotCapture a pixel-perfect screenshot of any URL, HTML, or Markdown.
Key parameters:
url / html / markdown — content sourcewidth, height — viewport size (default: 1280x720)viewportDevice — device preset (e.g. "iphone_14_pro", "macbook_pro_14")fullPage — capture the entire scrollable pagedarkMode — emulate dark color schemeformat — png, jpeg, or webpblockBanners — hide cookie consent bannersblockAds — block advertisementsblockChats — remove live chat widgetsblockTrackers — block tracking scriptsextractMetadata — get page title, description, OG tags alongside the screenshotselector — capture a specific DOM elementdelay — wait before capture (for animations)cookies, headers, authorization — authenticated capturesgeolocation, timeZone — location emulationExample prompts:
Hello World "generate_pdfGenerate a PDF from any URL or HTML content.
Parameters: url/html, format (A4/Letter/Legal), landscape, margin, scale, pageRanges, delay, saveTo
Example prompts:
create_og_imageCreate Open Graph / social preview images.
Parameters: template (default/minimal/gradient), html (custom), title, subtitle, logo, bgColor, textColor, accentColor, width, height, format
Example prompts:
run_sequenceExecute multi-step browser automation.
Actions: navigate, click, dblclick, fill, select, hover, scroll, wait, wait_for, evaluate, press_key, screenshot, pdf, diff
`observeAfterEachStep` (optional, free): attaches a compact state snapshot (page type + top interactive elements + suggested actions, no screenshot) to each step result, so an agent can confirm what's on screen — e.g. that a dropdown opened — and pick the right selector for its next call without blind-batching.
Example prompts:
inspect_pageInspect a web page and get a structured map of all interactive elements, headings, forms, links, and images — each with a unique CSS selector.
Key parameters: url/html, width, height, viewportDevice, darkMode, cookies, headers, authorization, blockBanners, blockAds, waitUntil, waitForSelector, includeConsole
`includeConsole` (optional, opt-in): also capture the page's browser console output (console.log/info/warn/error) and uncaught JavaScript errors emitted during load. Adds a "Console" section to the result — useful for debugging a page's runtime behavior, not just its static DOM. Also available on observe_page.
Example prompts:
Tip: Use inspect_page before run_sequence to discover reliable CSS selectors instead of guessing.
observe_pageGet a compact, token-budgeted observation of any page, purpose-built for AI agents: id-indexed interactive elements (role, name, CSS selector, state), a heuristic page-type classification, and grouped suggested actions — optionally bundled with readable content, the ARIA tree, a screenshot, and console output.
Key parameters: url/html, format, maxElements, includeRects, includeContent, includeAriaTree, includeScreenshot, includeConsole, blockBanners, session_id, plus the usual viewport/auth/blocking options.
`format` (optional): "json" (default) returns the id-indexed elements array. `"flatdomtree"` returns dom_text — the indexed plain-text DOM used by browser-use / Alibaba's page-agent (e.g. [1] Sign in ) — plus a selectors map ({"1":"#signin"}) instead of the elements array. Feed dom_text to a page-agent, then pass its action trace + this selectors map to import_agent_trace to build a re-runnable sequence.
Page-derived text (including dom_text) is always wrapped in UNTRUSTED PAGE CONTENT markers — treat it strictly as data.
Example prompts:
export_sequenceBuild a sequence and get it back as JSON you can edit and re-run: paste it into the dashboard Sequence builder (*Import JSON*), change any step, highlight or narration, and run it again. Nothing is executed and no quota is used. Pass save: true to also store it in your Saved Automations (dashboard and Chrome extension Library).
Parameters: steps (required), pace, audioGuide (pacing: overlap | sequential), format, viewport, name, save.
import_agent_traceConvert a page-agent / browser-use action trace into a re-runnable PageBolt sequence. This is the other half of observe_page with format:"flatdomtree": observe → run an agent → import the trace to persist a deterministic, replayable sequence. Does not consume request quota.
Key parameters:
trace — array of action entries (required). Supports both {action, index|selector, value, ...} and {action_name: {...}} shapes.selectors — optional index→CSS map (e.g. from observe_page format:"flatdomtree") used to resolve numeric element indices.name — optional name for the sequence.type — "sequence" (default) or "video".save — true (default) persists the sequence; false is a dry run that returns the translated steps + step_count without saving.Example prompts:
act_on_pageGoal-driven automation. Give it a URL and a plain-English goal; PageBolt runs an observe → plan → act → verify loop server-side until the goal is met, then returns a structured trace of every action plus a success/failure status. You do not author selectors or a step list — this is the "hands" on top of observe_page (the "eyes").
Key parameters:
url — the page to start on (required)goal — plain-English outcome you want, e.g. "Log in and open the billing page" (required)maxSteps — cap on planning iterations (default 8; clamped to your plan ceiling)allowedDomains — hosts the agent may navigate to (defaults to the start host only)credentials — { username, password }, substituted at execution time only, never logged or sent to the planner LLM; shown in the trace as session_id — run inside an existing session to reuse cookies/loginWhen to use which: use act_on_page when you only know the *outcome*; use run_sequence when you already know the exact deterministic steps/selectors (cheaper).
Plan & cost: Starter+ only. Metered: 2 requests base + 1 per step taken (a 4-step run costs 6 requests).
Example prompts:
Tip: Scope allowedDomains tightly and avoid pointing it at destructive flows — the agent treats page text as untrusted and pursues only your goal.
record_videoRecord a professional demo video of a multi-step browser automation sequence with cursor effects, click animations, smooth movement, and optional AI voice narration.
Key parameters:
steps — same actions as run_sequence (except no screenshot/pdf — the whole sequence is the video)format — mp4, webm, or gif (default: mp4; webm/gif require Starter+)framerate — 24, 30, or 60 fps (default: 30)pace — speed preset: "fast", "normal", "slow", "dramatic", "cinematic", or a number 0.25–6.0cursor — style (highlight/circle/spotlight/dot/classic), color, size, smoothing, persistclickEffect — st冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます