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)
Gemini 3 MCP server with 30+ tools: images, video, research, TTS, code exec & CLI
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。
GEMINI_API_KEY, GEMINI_OUTPUT_DIR「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": {
"gemini": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rlabs-inc/gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add gemini --env GEMINI_API_KEY=your-value --env GEMINI_OUTPUT_DIR=your-value -- npx -y @rlabs-inc/gemini-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": {
"gemini": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rlabs-inc/gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_OUTPUT_DIR": "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": {
"gemini": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rlabs-inc/gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_OUTPUT_DIR": "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。
GEMINI_OUTPUT_DIR 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 RLabs-Inc 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:GEMINI_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(0.7.1)がレジストリに届いたのは10 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。
A Model Context Protocol (MCP) server for integrating Google's Gemini 3 models with Claude Code, enabling powerful collaboration between both AI systems. Now with a beautiful CLI!
MCP Registry Support: Now discoverable in the official MCP ecosystem!
| Feature | Description |
|---|---|
| Deep Research Agent | Autonomous multi-step research with web search and citations |
| Token Counting | Count tokens and estimate costs before API calls |
| Text-to-Speech | 30 unique voices, single speaker or two-speaker dialogues |
| URL Analysis | Analyze, compare, and extract data from web pages |
| Context Caching | Cache large documents for efficient repeated queries |
| YouTube Analysis | Analyze videos by URL with timestamp clipping |
| Document Analysis | PDFs, DOCX, spreadsheets with table extraction |
| 4K Image Generation | Generate images up to 4K with 10 aspect ratios |
| Multi-Turn Image Editing | Iteratively refine images through conversation |
| Video Generation | Create videos with Veo 2.0 (async with polling) |
| Code Execution | Gemini writes and runs Python code (pandas, numpy, matplotlib) |
| Google Search | Real-time web information with inline citations |
| Structured Output | JSON responses with schema validation |
| Data Extraction | Extract entities, facts, sentiment from text |
| Thinking Levels | Control reasoning depth (minimal/low/medium/high) |
| Direct Query | Send prompts to Gemini 3 Pro/Flash models |
| Brainstorming | Claude + Gemini collaborative problem-solving |
| Code Analysis | Analyze code for quality, security, performance |
| Summarization | Summarize content at different detail levels |
# Using npm (Recommended)
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY npx -y @rlabs-inc/gemini-mcp
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY bunx @rlabs-inc/gemini-mcp
# Install globally
npm install -g @rlabs-inc/gemini-mcp
gcli config set api-key YOUR_KEY
gcli search "latest news" glci image "sunset over mountains" --ratio 16:9
Get your API key: Visit Google AI Studio - it's free and takes seconds!
# With verbose logging
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY VERBOSE=true bunx -y @rlabs-inc/gemini-mcp
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY GEMINI_OUTPUT_DIR=/path/to/output bunx -y @rlabs-inc/gemini-mcp
Direct queries to Gemini with thinking level control:
prompt: "Explain quantum entanglement"
model: "pro" or "flash" thinkingLevel: "low" | "medium" | "high" (optional)
Generate images with Nano Banana Pro (Claude can SEE them!):
prompt: "a futuristic city at sunset"
style: "cyberpunk" (optional) aspectRatio: "16:9" (1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9) imageSize: "2K" (1K, 2K, 4K) useGoogleSearch: false (ground in real-world info) thinkingLevel: "high" (optional - minimal, low, medium, high) personGeneration: "ALLOW_ALL" (optional - ALLOW_ALL, ALLOW_ADULT, ALLOW_NONE) seed: 42 (optional - for reproducible results)
Start a multi-turn image editing session:
prompt: "a cozy cabin in the mountains"
aspectRatio: "16:9" imageSize: "2K" useGoogleSearch: false thinkingLevel: "high" (optional - minimal, low, medium, high) personGeneration: "ALLOW_ALL" (optional - ALLOW_ALL, ALLOW_ADULT, ALLOW_NONE) seed: 42 (optional - for reproducible results)
Returns a session ID for iterative editing.
Continue refining an image:
sessionId: "edit-123456789"
prompt: "add snow on the roof and make it nighttime"
Close an editing session:
sessionId: "edit-123456789"
List all active editing sessions.
Generate videos using Veo:
prompt: "a cat playing piano"
aspectRatio: "16:9" (optional) negativePrompt: "blurry, text" (optional)
Video generation is async (takes 1-5 minutes). Use gemini-check-video to poll.
Check video generation status and download when complete:
operationId: "operations/xxx-xxx-xxx"
Analyze code for issues:
code: "function foo() { ... }"
language: "typescript" (optional) focus: "quality" | "security" | "performance" | "bugs" | "general"
Analyze text content:
text: "Your text here..."
type: "sentiment" | "summary" | "entities" | "key-points" | "general"
Collaborative brainstorming:
prompt: "How could we implement real-time collaboration?"
claudeThoughts: "I think we should use WebSockets..." maxRounds: 3 (optional)
Summarize content:
content: "Long text to summarize..."
length: "brief" | "moderate" | "detailed" format: "paragraph" | "bullet-points" | "outline"
Let Gemini write and execute Python code:
prompt: "Calculate the first 50 prime numbers and plot them"
data: "optional CSV data to analyze" (optional)
Supports libraries: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, tensorflow, and more. Generated charts are saved to the output directory and returned as images.
Real-time web search with citations:
query: "What happened in tech news this week?"
returnCitations: true (default)
Returns grounded responses with inline citations and source URLs.
Get JSON responses matching a schema:
prompt: "Extract the meeting details from this email..."
schema: '{"type":"object","properties":{"date":{"type":"string"},"attendees":{"type":"array"}}}' useGoogleSearch: false (optional)
Convenience tool for common extraction patterns:
text: "Your text to analyze..."
extractType: "entities" | "facts" | "summary" | "keywords" | "sentiment" | "custom" customFields: "name, date, amount" (for custom extraction)
Analyze YouTube videos directly:
url: "https://www.youtube.com/watch?v=..."
question: "What happens at 2:30?" startTime: "1m30s" (optional, for clipping) endTime: "5m00s" (optional, for clipping)
Quick video summarization:
url: "https://www.youtube.com/watch?v=..."
style: "brief" | "detailed" | "bullet-points" | "chapters"
Analyze PDFs and documents:
filePath: "/path/to/document.pdf"
question: "Summarize the key findings" mediaResolution: "low" | "medium" | "high"
Quick PDF summarization:
filePath: "/path/to/document.pdf"
style: "brief" | "detailed" | "outline" | "key-points"
Extract tables from documents:
filePath: "/path/to/document.pdf"
outputFormat: "markdown" | "csv" | "json"
The killer combination for development:
| Claude | Gemini |
|---|---|
| Complex logic | Frontend/UI |
| Architecture | Visual components |
| Backend code | Image generation |
| Integration | React/CSS styling |
| Reasoning | Creative generation |
Example workflow:
gemini-generate-image for UI mockupsgemini-query| Variable | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | Yes | - | Your Google Gemini API key |
GEMINI_OUTPUT_DIR | No | ./gemini-output | Where to save generated files |
GEMINI_MODEL | No | - | Override model for init test |
GEMINI_PRO_MODEL | No | gemini-3-pro-preview | Pro model (Gemini 3) |
GEMINI_FLASH_MODEL | No | gemini-3-flash-preview | Flash model (Gemini 3) |
GEMINI_IMAGE_MODEL | No | gemini-3-pro-image-preview | Image model (Nano Banana Pro) |
GEMINI_IMAGE_THINKING_LEVEL | No | high | Default thinking level for image generation (minimal, low, medium, high) |
GEMINI_VIDEO_MODEL | No | veo-2.0-generate-001 | Video model |
VERBOSE | No | false | Enable verbose logging |
QUIET | No | false | Minimize logging |
GEMINI_ENABLED_TOOLS | No | - | Comma-separated list of tool groups to load (e.g., query,search,image-gen) |
GEMINI_TOOL_PRESET | No | - | Preset profile: minimal, text, image, research, media, full |
By default, all 37 tools are loaded. To reduce context usage, configure which tools to load:
| Preset | Tool Groups |
|---|---|
minimal | query, brainstorm |
text | query, brainstorm, analyze, summarize, structured |
image | query, image-gen, image-edit, image-analyze |
research | query, search, deep-research, url-context, document |
media | query, image-gen, image-edit, image-analyze, video-gen, youtube, speech |
full | All 18 tool groups (default) |
# Minimal - query and brainstorm
GEMINI_TOOL_PRESET=minimal
GEMINI_TOOL_PRESET=text # query, brainstorm, analyze, summarize, structured
GEMINI_TOOL_PRESET=image # query, image-gen, image-edit, image-analyze
GEMINI_TOOL_PRESET=research # query, search, deep-research, url-context, document
# Only specific tools
GEMINI_ENABLED_TOOLS=query,search,image-gen
# Start with preset, add extras
GEMINI_TOOL_PRESET=minimal GEMINI_ENABLED_TOOLS=search,image-gen # Adds to minimal preset
| Group | Tools |
|---|---|
query | gemini-query |
brainstorm | gemini-brainstorm |
analyze | gemini-analyze-code, gemini-analyze-text |
summarize | gemini-summarize |
image-gen | gemini-generate-image, gemini-image-prompt |
| image-edit | gemini-start-image-edit, gemini-continue-image-edit, gemini-end-image
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