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)
Give your agent eyes. Search video, images, and audio via the Mixpeek multimodal retrieval API.
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。
MIXPEEK_API_KEY, MIXPEEK_NAMESPACE, MIXPEEK_API_BASE「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": {
"mixpeek": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mixpeek/mcp"
],
"env": {
"MIXPEEK_API_KEY": "your-value",
"MIXPEEK_NAMESPACE": "your-value",
"MIXPEEK_API_BASE": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add mixpeek --env MIXPEEK_API_KEY=your-value --env MIXPEEK_NAMESPACE=your-value --env MIXPEEK_API_BASE=your-value -- npx -y @mixpeek/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": {
"mixpeek": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mixpeek/mcp"
],
"env": {
"MIXPEEK_API_KEY": "your-value",
"MIXPEEK_NAMESPACE": "your-value",
"MIXPEEK_API_BASE": "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": {
"mixpeek": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mixpeek/mcp"
],
"env": {
"MIXPEEK_API_KEY": "your-value",
"MIXPEEK_NAMESPACE": "your-value",
"MIXPEEK_API_BASE": "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。
MIXPEEK_NAMESPACE envMIXPEEK_API_BASE env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 mixpeek 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:MIXPEEK_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7 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Node.js, 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。
A lightweight, production-friendly Model Context Protocol (MCP) server for Mixpeek that:
Authorization and X-Namespace headersPython (PyPI):
# global (recommended)
pipx install mixpeek-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install mixpeek-mcp
npm (Node):
# run once
npx @mixpeek/mcp
npm i -g @mixpeek/mcp
Homebrew (macOS):
# tap and install (once the tap is live)
brew tap mixpeek/tap https://github.com/mixpeek/homebrew-tap brew install mixpeek-mcp
brew install --build-from-source Formula/mixpeek-mcp.rb
cp env.sample .env
Env vars:
MIXPEEK_API_KEY: Your Mixpeek API key (optional if endpoints don't require auth)MIXPEEK_API_BASE: Default https://api.mixpeek.comMIXPEEK_OPENAPI_URL: Defaults to /openapi.json (or /docs/openapi.json)MIXPEEK_NAMESPACE: Optional namespace value to send via X-NamespaceMCP_RATE_MAX_CALLS: Default 20 per MCP_RATE_PER_SECONDSMCP_RATE_PER_SECONDS: Default 10MCP_CONNECT_TIMEOUT: Default 5MCP_READ_TIMEOUT: Default 30# PyPI
mixpeek-mcp
python server.py
mixpeek-mcp
Your MCP client (e.g., Claude Desktop) can attach to this server via stdio.
docker build -t mixpeek-mcp:latest .
docker run --rm -it \ -e MIXPEEK_API_KEY=sk_... \ -e MIXPEEK_NAMESPACE=your_namespace \ mixpeek-mcp:latest
Or pull and run (once published):
docker run --rm -it \
-e MIXPEEK_API_KEY=sk_... \ -e MIXPEEK_NAMESPACE=your_namespace \ ghcr.io/mixpeek/mcp:latest
@mixpeek/mcp → https://www.npmjs.com/package/@mixpeek/mcpmixpeek-mcp → https://pypi.org/project/mixpeek-mcp/ (publish pending)mixpeek/mcp (pending push), GHCR: ghcr.io/mixpeek/mcp (pending push)mixpeek/tap/mixpeek-mcp (tap repo to be created)We prepared registry.json compatible with the Official Docker MCP Registry. To submit:
registry.json (update Docker image reference if you publish under a different org/tag).Required for write-protected endpoints:
MIXPEEK_API_KEY: Authorization: Bearer Optional:
MIXPEEK_NAMESPACE: sets X-Namespace for isolationMIXPEEK_API_BASE: defaults to https://api.mixpeek.com; testing: https://server-xb24.onrender.comMIXPEEK_OPENAPI_URL: defaults to /openapi.json (or /docs/openapi.json)MCP_RATE_MAX_CALLS / MCP_RATE_PER_SECONDS: simple token bucketMCP_CONNECT_TIMEOUT / MCP_READ_TIMEOUT: request timeoutsoperationIdquery/body envelopeUnit tests:
pip install -r requirements.txt
pytest -q
Live test (optional):
export LIVE_MIXPEEK_API_KEY=sk_...
export LIVE_MIXPEEK_OPENAPI_URL=https://server-xb24.onrender.com/docs/openapi.json export LIVE_MIXPEEK_API_BASE=https://server-xb24.onrender.com pytest -q tests/test_live_integration.py
mixpeek-mcp).https://docs.mixpeek.com/overview/introductionhttps://api.mixpeek.com/docs/openapi.jsonhttps://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro