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)
Amazon data MCP: products, reviews, niches, WIPO design/IP + US litigation, AI search & trends.
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。
ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http amazon 'https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}'アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"amazon": {
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}"
}
}
}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。
アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"amazon": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}"
}
}
}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。
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:
https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}アドレスには、あなたしか知らない {…} の部分(アカウントなど)があるので、コピーして書き換えてください。
メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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
レジストリ名はドメイン pangolinfo.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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
アドレスにあなた自身のアカウント情報が必要なため、代わりにチェックできません
アドレスにあなた自身のアカウント情報が必要なため、代わりにチェックできません
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.8.0)がレジストリに届いたのは2 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
Pangolinfo MCP server — 18 Amazon e-commerce & IP data tools for AI assistants via Model Context Protocol.
🔗 Official site: [www.pangolinfo.com](https://tool.pangolinfo.com/#/en/system/loading?sourceTag=github_amz)
Plug your favorite AI client (Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, Codex, Hermes, OpenClaw) into Pangolinfo's Amazon Scraper APIs and let the AI run real-time ad tracking, Sponsored Products analysis, VOC sentiment analysis, keyword monitoring, and competitor product audit — plus keyword research, listing analysis, review mining, niche discovery, category navigation, AI search lookups, keyword-trend checks, and WIPO trademark clearance — all from natural-language instructions.
⚠️ BREAKING CHANGE in 0.7.0 — `pacer_search` retired, merged into `wipo_search`
The standalone
pacer_searchtool was removed. US patent-litigation (PACER) lookups
are now reached by passing
enableLitigation=truetowipo_search— it finds the patent
and joins the related US litigation cases in a single call. Prompts/scripts pinning
pacer_searchwill getToolNotFound; switch towipo_searchwithenableLitigation.
Earlier breaking change (0.3.0 — tool renames)
| Old name (≤ 0.2.x) | New name (0.3.0+) |
| --- | --- |
|
google_ai_search|ai_search|
|
google_trends|keyword_trends|
Tool names changed to remove third-party brand references from the public MCP interface.
Tool parameters, return shape, and pricing are unchanged.
| Version | 0.7.3 |
| Tools | 18 business tools (+ a free local pangolinfo_capabilities introspection call) |
| Transport | stdio (local) · streamable HTTP (hosted — see below) |
| Runtime | Node.js 18+ |
| License | MIT |
| Get an API key | https://tool.pangolinfo.com/#/en/system/loading?sourceTag=github_amz |
The Pangolinfo Installer detects your AI client, writes the right config files, and you're done. Pass --scope=mcp to install only this MCP server (skip the Skills package).
macOS / Linux
curl -fsSL https://pangolinfo.dev/install.sh | sh -s -- \
--agent= \ --scope=mcp \ --api-key=pgl_xxxxxxxxxxxx
Windows (PowerShell)
irm https://pangolinfo.dev/install.ps1 | iex; `
Install-Pangolinfo -Agent -Scope mcp -ApiKey pgl_xxxxxxxxxxxx
is one of: claude-code, cursor, cline, windsurf, codex, hermes, openclaw.
After the installer finishes, restart your AI client so it picks up the new mcpServers entry.
The release artifact is a single self-contained `server.mjs` (~800 KB) — all dependencies are bundled in. No npm install needed.
# macOS / Linux
mkdir -p ~/.local/lib/pangolinfo-mcp curl -fsSL https://github.com/pangolinfo/pangolinfo-mcp/releases/latest/download/server.mjs \ -o ~/.local/lib/pangolinfo-mcp/server.mjs chmod +x ~/.local/lib/pangolinfo-mcp/server.mjs
# Windows (PowerShell)
$dir = "$env:LOCALAPPDATA\pangolinfo-mcp" New-Item -ItemType Directory -Force -Path $dir | Out-Null irm https://github.com/pangolinfo/pangolinfo-mcp/releases/latest/download/server.mjs ` -OutFile "$dir\server.mjs"
Then wire it into your AI client — see the per-client snippets below. Point args at the file you just downloaded.
Developers: to build from source,
git clonethis repo and runnpm install && npm run build. The produceddist/server.mjsis identical to the release asset.
pgl_xxxxxxxx key from the dashboardpangolinfo_capabilities is free)Replace /abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs with your real path, and pgl_xxxxxxxx with your key.
~/.claude/settings.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
Prefer
claude mcp add --scope user pangolinfo node /abs/path/to/dist/server.mjs— it writes the same entry without hand-editing JSON.
~/.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
Open Cline → MCP Servers → Edit settings JSON, then add:
{
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
The settings file lives at /globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json. If you're on the standalone Cline CLI, use ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json instead.
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
~/.codex/config.toml)[mcp_servers.pangolinfo]
command = "node" args = ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"]
[mcp_servers.pangolinfo.env] PANGOLINFO_API_KEY = "pgl_xxxxxxxx"
~/.hermes/config.yaml)mcp_servers:
pangolinfo: command: node args: ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"] env: PANGOLINFO_API_KEY: pgl_xxxxxxxx
~/.openclaw/openclaw.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
Don't want to install anything? Point your AI client at the hosted endpoint instead of a local server.mjs. This is the streamable HTTP transport (MCP spec), multi-tenant — you bring your own key on every request.
| Endpoint | https://mcp.pangolinfo.com/mcp |
| Transport | Streamable HTTP (POST + SSE) |
| Auth | Your pgl_xxxxxxxx key, via Bearer header or URL query |
1. `Authorization` header (recommended)
Authorization: Bearer pgl_xxxxxxxx
This is the preferred method: the key stays out of URLs, logs, and browser history. The Bearer scheme is matched case-insensitively (bearer, BEARER, Bearer all work) and extra whitespace is tolerated.
2. `?api_key=` URL query (fallback)
https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key=pgl_xxxxxxxx
Easiest for clients that only let you paste a URL. If your key contains URL-special characters, URL-encode it. The header (method 1) takes precedence if both are supplied.
"url"-style remote MCP){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer pgl_xxxxxxxx" } } } }
If your client can't set headers, fall back to the URL form:
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key=pgl_xxxxxxxx".
If you're calling the endpoint directly (not through a standard MCP client):
/mcp.application/json and text/event-stream in its Accept header. This server backfills the missing media type for you, so a plain Accept: application/json, Accept: */*, or even a missing Accept header all work — you don't need to hand-craft it.401 means the key was not found in either the header or the query string — check that your client actually sent it (some libraries drop the Authorization header on cross-origin redirects).See MCP-TOOLS-MAP.md for the full coordination graph (which tools chain into which).
| # | Tool | Purpose | Cost (credits) |
|---|---|---|---|
| 1 | search_amazon | Amazon keyword search → structured product list | 0.75 |
| 2 | get_amazon_product | Single-ASIN listing detail (title / bullets / features / videos with type + section / aiReviewsSummary) | 0.75 |
| 3 | get_amazon_delivery_time | Single-ASIN listing detail with destination-specific delivery estimates | 2 |
| 4 | get_amazon_reviews | Batch reviews for an ASIN (VOC mining); 11 marketplaces including France (site: "amz_fr" → www.amazon.fr) and Japan (amz_jp) | 0.75 |
| 5 | list_bestsellers | Amazon Bestsellers by category | 0.75 |
| 6 | list_new_releases | Amazon New Releases by category | 0.75 |
| 7 | list_seller_products | Catalog of products under one seller | 0.75 |
| 8 | list_category_products | All products in a category leaf | 0.75 |
| 9 | search_categories | Search Amazon category tree by keyword | 0.75 |
| 10 | get_category_children | Drill down one level in the category tree | 0.75 |
| 11 | filter_categories | Filter category nodes by criteria | 0.75 |
| 12 | filter_niches | Niche discovery (size × competition × growth) | 0.75 |
| 13 | get_category_paths | Resolve full ancestor paths for a category node | 0.75 |
| 14 | search_local_maps | Google Maps local business search | 0.75 |
| 15 | wipo_search | WIPO global design / trademark search (IP clearance). Set enableLitigation=true to also join related US patent-litigation (PACER) cases in the same call | 2 (+12 when enableLitigation finds a patent) |
| 16 | ai_search | AI Search via Google SERP (AI Overview + organic, with compliance disclaimer) | 2 |
| 17 | keyword_trends | Keyword Trends via Google Trends (with compliance disclaimer) | 1.5 |
| 18 | scrape_url | Power-user escape hatch: scrape a raw Amazon URL + parserName (non-standard pages) | 0.75 |
| 19 | search_amazon_alexa | Amazon Rufus AI conversational product picks (scene-based, no keyword) | 6 |
| 20 | get_amazon_alexa_questions | Alexa Listing API: extract ASIN-bound PDP preset questions; optionally answer each | 0/5 discovery outcome + 20/answered region (max 45) |
For competing offers, call scrape_url with parserName=amzFollowSeller and either an ASIN in content or an Amazon product URL. Each returned item includes soldBy, hasSoldByLink (linked seller name vs. plain text), and optional isFeatured for the featured offer.
Plus a free local call:
pangolinfo_capabilitiesreturns the full tool catalog, canonical workflows, and usage tips with no backend round-trip (0 credits). It is a self-introspection helper, not one of the 20 data tools.
Default marketplace is Amazon US (marketplaceId=ATVPDKIKX0DER, zip=90001). Override per call via tool arguments.
Two tools legitimately run long because they wait on live AI generation:
| Tool | Typical latency | Worst case |
|---|---|---|
search_amazon_alexa (Rufus) | 60–90s per prompt | >200s for multiple prompts |
ai_search | ~30s | ~60s |
Most MCP clients enforce a per-tool-call timeout — often 60 seconds of silence — and abort the call if nothing comes back in time. When that happens the client reports a transport-level timeout/disconnect, and the agent mistakes it for "the tool is unavailable/broken." This is the usual reason search_amazon_alexa gets flagged as unavailable
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