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)
PLATEAU 3D city data as scene-editing and glTF export tools for creative LLM agents.
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": {
"plateau-creative": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodolabs/plateau-creative-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add plateau-creative -- npx -y @yodolabs/plateau-creative-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": {
"plateau-creative": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodolabs/plateau-creative-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": {
"plateau-creative": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodolabs/plateau-creative-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 pixelx-jp 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(0.1.1)がレジストリに届いたのは5 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 MCP server that turns Project PLATEAU's 3D city data into scene-editing and glTF export tools for creative LLM agents.
English · 日本語
A real Shibuya block — loaded from PLATEAU, edited, and exported as one .glb by the export_glb tool, here rendered with three.js. Same geometry your LLM hands off to Blender / Unity / Unreal. Data © Project PLATEAU / MLIT (CC BY 4.0).
This server exposes tools. Orchestration is your LLM's job — point Claude / Cursor / any MCP client at this server alongside Blender MCP / Unity MCP / Unreal MCP and let it compose the workflow.
PLATEAU has an official MCP server for data access (catalog, specs, CityGML, attributes). This one fills the missing creation, scene-editing, and DCC export layer: load a Tokyo neighbourhood, delete every skyscraper, scale a block to 3× height, and emit a .glb ready for Blender / Unity / Unreal — all driven by tool calls.
flowchart LR
CLIENT["Claude / Cursor (any MCP client)"] -->|tool calls| MCP["plateau-creative-mcp"] MCP -->|download_area| DATA["plateau-bridge artifact index + bundles"] MCP -->|"load → filter → edit"| SCENE["scene_id (in-memory)"] MCP -->|export_glb| OUT[".glb + LICENSE.txt"] OUT --> DCC["Blender / Unity / Unreal"]
v0.1.0 — first public release. 10 MCP tools (incl. on-demand artifact download — no data clone needed), polygon footprint extrusion with mesh merging, single-GLB export ≤ 1 km² (≈40% gltf-transform compression) with a scene_manifest 3D Tiles fallback for larger areas, three data-access modes (TS+duckdb artifact / Python subprocess / upstream MCP via JSON-RPC), Overpass POI linking, and an optional cross-MCP bridge to BlenderMCP. Vendor-neutral over MCP — Claude, Cursor, any client works.
| Tool | Purpose |
|---|---|
download_area | Fetch + cache a prebuilt city bundle from the plateau-bridge artifact index (resolves the slug, downloads the .tar.zst, verifies sha256, extracts buildings.parquet + manifest.json), so load_area works without cloning the data pipeline. |
load_area | Load a city + bbox + LOD into a new scene_id. |
filter_buildings | Query building_uid[] inside a scene by height / year / use / zoning / flood depth. |
delete_buildings | Counterfactual edits — mark buildings as removed. |
extrude_buildings | Scale heights by a factor. |
compose_scene | Set render hints (time of day, weather, camera). |
export_glb | Emit a .glb (single_glb, real geometry from the parquet) or a scene_manifest referencing 3D Tiles. scene_manifest tile enrichment needs locally-built 3D Tiles; downloaded cities get a tile-less manifest (edits + bbox + attribution) plus a tileset_note. |
link_buildings_to_pois | Associate buildings with nearby OSM POIs (Overpass). |
get_attribution | Full dataset / license / URL metadata for a scene. |
render_via_blender | Export the scene as GLB and (optionally) bridge to a BlenderMCP-compatible HTTP MCP server via JSON-RPC. Dry-run returns the suggested cross-MCP call sequence instead. |
When PLATEAU_UPSTREAM_ENABLED=true, the server also exposes 13 tools proxied from the official Project PLATEAU MCP server: plateau_spec_outline, plateau_spec_read, plateau_get_metadata, plateau_search_areas, plateau_get_area, plateau_search_datasets, plateau_get_dataset, plateau_list_dataset_types, plateau_citygml_get_attributes, plateau_citygml_get_features, plateau_citygml_get_geoid_height, plateau_get_citygml_files, plateau_explain_spatial_id. The LLM client sees 23 tools in a single catalog, with no need to wire two separate MCP servers.
Every tool returns { result, attribution_metadata }. export_glb writes asset.extras.attribution into the GLB and a LICENSE.txt next to it. You must keep that attribution in any derived video, image, or asset.
npm install
npm run build
There are two ways to get city data in place.
Don't clone the data pipeline at all. Out of the box the server reads the public plateau-bridge artifact index, so download_area works with no configuration — it fetches the prebuilt bundle for a city, verifies its sha256, and caches it locally:
export PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD=true # load_area auto-fetches a missing city (optional)
export PLATEAU_OUTPUT_DIR=./out npx @yodolabs/plateau-creative-mcp # stdio MCP server
Call download_area(city="shibuya") once (or set PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD=true and just call load_area, which fetches a missing city first). Only buildings.parquet + manifest.json are extracted; bundles cache under PLATEAU_ARTIFACT_DIR (default ~/.cache/plateau-creative-mcp/artifacts), so each city downloads only once. Point PLATEAU_ARTIFACT_INDEX_URL at a different index to use your own mirror.
Downloaded bundles do not include 3D Tiles (they are gigabytes per city). Everything works from the parquet — load_area, all edits, and export_glb single_glb (real geometry, ≤ 1 km² / ≤ 5000 buildings). Only scene_manifest export loses its tile references for downloaded cities (it still emits the edit list, bbox, and attribution, with a tileset_note telling you to narrow to single_glb or run a local build). For full-geometry exports of larger areas, use Option B with a local build.
For Claude Desktop, add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "plateau-creative": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yodolabs/plateau-creative-mcp"], "env": { "PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD": "true", "PLATEAU_OUTPUT_DIR": "/Users/you/plateau-out" } } } }
If you already have plateau-bridge's out_ / outputs, point straight at them:
export PLATEAU_ARTIFACT_DIR=/path/to/plateau-bridge
export PLATEAU_OUTPUT_DIR=./out npx @yodolabs/plateau-creative-mcp # stdio MCP server
{
"mcpServers": { "plateau-creative": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yodolabs/plateau-creative-mcp"], "env": { "PLATEAU_ARTIFACT_DIR": "/path/to/plateau-bridge", "PLATEAU_OUTPUT_DIR": "/Users/you/plateau-out" } } } }
Smoke run without an MCP client:
npx tsx scripts/smoke-load-area.ts
load_area(city="shibuya", bbox=[139.6975,35.6555,139.7045,35.6605], lod=2)
-> compose_scene(time="19:30", weather="rain") -> export_glb() # to ./out/ _v3.glb => BlenderMCP: import_glb + cyberpunk shader + render
flowchart LR
LLM(("LLM")) --> A["plateau-creative-mcp load · edit · export_glb"] LLM --> B["Blender MCP import · shade · render"] A -->|".glb + sidecar"| B
load_area(...)
-> filter_buildings({height_min: 100}) -> delete_buildings(filter={height_min: 100}) -> export_glb()
load_area(...)
-> filter_buildings({zoning_use: ["commercial"], far_max_min: 400}) => SketchUp MCP: design a new building inside those parcels
src/
server/ MCP protocol entry, tool registry, unified envelope tools/ 10 MCP tool handlers schemas/ Zod schemas + JSON Schema export scene/ scene_id LRU + lock + optional disk persistence data/ Artifact (duckdb) access layer + on-demand bundle downloader export/ three.js scene builder + GLTFExporter + manifest fallback attribution/ Envelope wrapping, attribution merge rateLimit/ Token bucket per (client, tool) errors/ Stable error codes + AppError config/ Env-driven config utils/ ids, bbox, paths, logger
gml_id or batch index alternates.single_glb. Larger scenes return EXPORT_LIMIT_EXCEEDED with a suggestion to switch to scene_manifest.| Env | Default | Meaning |
|---|---|---|
PLATEAU_ARTIFACT_DIR | ~/.cache/plateau-creative-mcp/artifacts | Directory containing out_ /buildings.parquet. Defaults to a cache dir (where download_area writes); set it to point at an existing plateau-bridge checkout. |
PLATEAU_ARTIFACT_INDEX_URL | plateau-bridge distribution/index.json | Cache index (JSON) listing each city's bundle URL + sha256. Defaults to the public mirror; override to use your own. |
PLATEAU_ARTIFACT_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS | 300000 | Per-download timeout in milliseconds (5s–30min). |
PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD | false | true makes load_area auto-fetch a missing city from the index before loading. |
PLATEAU_OUTPUT_DIR | ./out | Where .glb / LICENSE.txt / manifests are written. |
PLATEAU_DATA_MODE | artifact | artifact (TS + duckdb) or subprocess (Python helper). |
PLATEAU_PYTHON_BIN | python3 | Python interpreter for subprocess mode (must have duckdb installed). |
PLATEAU_SUBPROCESS_SCRIPT | bundled python/plateau_query.py | Override path to the JSON-stdio helper. |
PLATEAU_SCENE_DIR | ./.scene-store | Disk dir when scene persistence is enabled. |
PLATEAU_PERSIST_SCENES | false | true to serialize scenes to disk between calls. |
PLATEAU_MAX_SCENES | 64 | LRU cap on in-memory scenes. |
PLATEAU_SCENE_TTL_MS | 3600000 | Scene TTL in milliseconds. |
OSM_OVERPASS_URL | unset | Set to enable link_buildings_to_pois (e.g. https://overpass-api.de/api/interpreter). |
OSM_OVERPASS_TIMEOUT_MS | 25000 | Overpass request timeout. |
PLATEAU_UPSTREAM_ENABLED | false | true registers 13 official plateau_* tools proxied to the hosted PLATEAU MCP. |
OFFICIAL_PLATEAU_MCP_URL | hosted default | Override the official PLATEAU MCP endpoint (rare). |
See .env.example for a copy-paste template.
Polygon extrusion via the DuckDB spatial extension is on by default; on first run the extension is auto-installed. If install/load fails (offline CI, restricted environment), the exporter cleanly falls back to centroid-anchored 12 m × 12 m boxes per building. available_attributes in load_area's response includes footprint_polygon when the high-fidelity path is active.
single_glb exports merge every building into on
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