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)
Design ERDs with your team's naming standards: query/edit entities and relationships, SQL/DBML
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": {
"sqemo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add sqemo -- npx -y sqemo-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": {
"sqemo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-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": {
"sqemo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-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6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 sqemo 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(2.8.3)がレジストリに届いたのは21 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。
MCP server for [Sqemo](https://sqemo.com) — AI agents that follow your team's database naming standard.
Your agent models in business terms ("Customer Number"); the column comes out as cust_no because *your* word list says customer → cust, number → no (case and delimiter are rules too, so CUST_NO is one setting away). Same input, same name, every table, every agent. Overrides are allowed but flagged, and a CLI lint catches drift in CI.
{ "mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
Works with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and any MCP client. Local .erd.json files need no account; cloud ERDs and Pro tools need npx sqemo-mcp login.
*Model a discussion board where members post articles, a post can be a reply to another
post, and members comment on posts.*
The agent calls the tools with logical names and never types a column name:
upsert_entity { logicalName: "Post" }
// → { physicalName: "POST" }
upsert_attribute { logicalName: "Post Content", domain: "Content" } // → { physicalName: "POST_CNTS" } // Content → CNTS: from the team word list
upsert_attribute { logicalName: "Delete Flag", domain: "Flag" } // → { physicalName: "DELETE_YN" } // Flag → YN: same rule in every table
lint_erd // → naming drift, missing words, referential integrity — before any DDL is written
CNTS and YN are not the agent's taste. They are your word list's abbreviations, applied the same way they were applied in every other table your team has modelled. Domains carry the data type, so Content is varchar(1000) everywhere it appears.
Full walkthrough with every tool call: Describe the work, get a governed schema.
AI agents can query and edit entities, relationships, and domains; generate physical names from a shared team glossary; import/export SQL (7 dialects) and DBML; and compare the model against a live database. Works with both local .erd.json files and ERDs stored on the Sqemo cloud.
sqemo-mcpio.github.sqemo/sqemoRequires Node.js >= 22. Local-file tools work without any account or configuration.
Login is needed for cloud ERD tools, and for the tools marked (Pro) below.
.mcp.json){
"mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
Add the same mcpServers entry to your config file:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
npx sqemo-mcp login # pick Google, GitHub, or email + password
npx sqemo-mcp logout # removes stored credentials
login asks how you want to sign in. Google and GitHub open a browser tab, complete a PKCE OAuth flow, and hand the session back through a one-shot loopback server on 127.0.0.1; the third option takes an email and password in the terminal. Only a refresh token is ever stored.
~/.erdmaker/credentials.json (mode 0600 on POSIX); your password is never persisted.--password forces the email + password path, --provider google|github forces a browser path.printf 'email\npassword\n' | npx sqemo-mcp login127.0.0.1). Over SSH or in CI, use --password or the SQEMO_EMAIL / SQEMO_PASSWORD environment variables.36 tools in total.
| Tool | Description |
|---|---|
list_erds / list_workspaces | Cloud ERDs and workspaces you belong to (login required) |
get_erd_overview | Name, dialect, entity/relationship/domain/glossary stats |
list_entities / get_entity | Entity list and full detail (attributes, keys, logical/physical mapping) |
list_relationships | Relationships with endpoints and cardinality |
list_domains | Domain definitions (also from workspace standard glossaries) |
search_dictionary | Search the team glossary (logical/physical words, abbreviations, synonyms) |
check_naming | Check a logical name against the team naming standard |
generate_physical_name | Logical name → physical name via glossary + naming rules |
export_sql | CREATE TABLE SQL — mysql, postgres, cubrid, oracle, sqlserver, sqlite, h2 |
export_dbml | DBML text |
validate_erd / lint_erd | Structural validation and full lint (naming drift, referential integrity, duplicates) |
diff_erds | Diff two sources (files, cloud ERDs, or raw SQL/DBML text) — dry-run before imports |
export_alter_sql | Migration (ALTER) script from the physical diff against a baseline — renames stay renames via stable IDs, destructive changes come commented out (Pro) |
list_proposals | Glossary proposal queue status (login required) |
Read-only against your own database. Both query only the information schema — never table data — and the connection URL is used by this local process only, never sent to Sqemo servers.
| Tool | Description |
|---|---|
introspect_db | Import a live PostgreSQL/MySQL schema into an existing ERD (Pro) |
check_db_drift | Check a live database or a schema dump against the ERD's physical model — missing/extra tables and columns, PK/FK/NOT NULL mismatches (Pro) |
| Tool | Description |
|---|---|
create_erd | New ERD from scratch or from SQL/DBML text — to a file or the cloud |
upsert_entity / delete_entity | Entity editing with automatic physical-name derivation |
upsert_attribute / delete_attribute | Attribute editing — PK rules and FK propagation handled automatically |
upsert_relationship / delete_relationship | Relationship editing with automatic FK derivation |
upsert_domain / delete_domain | Domain definition editing |
upsert_dictionary_word / delete_dictionary_word | Glossary editing (standard-linked glossaries are protected) |
update_naming_rules | Naming rule editing (delimiter, case, unknown-word handling) |
import_sql / import_dbml | Replace an ERD from parsed SQL/DBML (IDs preserved) |
auto_layout | Automatic entity/table layout (dagre) |
propose_dictionary_word / withdraw_proposal | Propose new glossary words for owner approval |
Cloud writes require owner or shared-editor permission and are protected by version CAS with 3-way auto-merge for concurrent edits.
Offline, file-based subcommands (no login needed):
# Naming-standard check — exits 1 on violations, great as a CI gate
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json
npx sqemo-mcp export schema.erd.json --format sql --dialect postgres > schema.sql npx sqemo-mcp export schema.erd.json --format dbml > schema.dbml
Drift mode compares the model against a real database or a dump, and exits 1 when they disagree (Pro, requires login):
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json --db "$DATABASE_URL" [--db-schema public] [--strict]
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json --schema dump.sql --dialect postgres npx sqemo-mcp lint --erd --db "$DATABASE_URL" --ignore 'tmp_*'
GitHub Actions example:
- run: npx sqemo-mcp lint schema.erd.json
| Variable | Purpose |
|---|---|
SQEMO_EMAIL / SQEMO_PASSWORD | Non-interactive login for CI and SSH sessions (no browser needed) |
ERDMAKER_HOME | Override the credentials directory (default ~/.erdmaker) |
ERDMAKER_SUPABASE_URL | Override the API URL (defaults to the Sqemo cloud) |
ERDMAKER_SUPABASE_ANON_KEY | Override the API publishable key |
ERDMAKER_MAX_REQUESTS_PER_MINUTE | Per-minute request cap (default 120, 0 disables) |
ERDMAKER_MAX_REQUESTS_PER_DAY | Daily request cap (default 10000, 0 disables) |
The request caps are a safety net against agents stuck in loops; exceeding them returns a rate_limited error that tells the agent to stop and notify the user.
All tool errors return { code, message } — e.g. not_authenticated, no_permission, save_conflict (retry after re-reading), validation_failed, rate_limited.
MIT