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)
Chat with 300+ LLMs via OpenRouter. Analyze and generate images, audio, and video from MCP.
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。
OPENROUTER_API_KEY, OPENROUTER_DEFAULT_MODEL, OPENROUTER_OUTPUT_DIR, OPENROUTER_MAX_TOKENS, OPENROUTER_PROVIDER_SORT, OPENROUTER_PROVIDER_IGNORE, OPENROUTER_PROVIDER_ORDER, OPENROUTER_PROVIDER_QUANTIZATIONS, OPENROUTER_PROVIDER_REQUIRE_PARAMETERS, OPENROUTER_PROVIDER_DATA_COLLECTION, OPENROUTER_PROVIDER_ALLOW_FALLBACKS, OPENROUTER_CACHE_RESPONSES, OPENROUTER_INCLUDE_REASONING「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": {
"openrouter-multimodal": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"OPENROUTER_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"OPENROUTER_OUTPUT_DIR": "your-value",
"OPENROUTER_MAX_TOKENS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_SORT": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_IGNORE": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_ORDER": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_QUANTIZATIONS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_REQUIRE_PARAMETERS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_DATA_COLLECTION": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_ALLOW_FALLBACKS": "your-value",
"OPENROUTER_CACHE_RESPONSES": "your-value",
"OPENROUTER_INCLUDE_REASONING": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add openrouter-multimodal --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env OPENROUTER_DEFAULT_MODEL=your-value --env OPENROUTER_OUTPUT_DIR=your-value --env OPENROUTER_MAX_TOKENS=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_SORT=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_IGNORE=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_ORDER=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_QUANTIZATIONS=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_REQUIRE_PARAMETERS=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_DATA_COLLECTION=your-value --env OPENROUTER_PROVIDER_ALLOW_FALLBACKS=your-value --env OPENROUTER_CACHE_RESPONSES=your-value --env OPENROUTER_INCLUDE_REASONING=your-value -- npx -y @stabgan/openrouter-mcp-multimodal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": {
"openrouter-multimodal": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"OPENROUTER_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"OPENROUTER_OUTPUT_DIR": "your-value",
"OPENROUTER_MAX_TOKENS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_SORT": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_IGNORE": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_ORDER": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_QUANTIZATIONS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_REQUIRE_PARAMETERS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_DATA_COLLECTION": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_ALLOW_FALLBACKS": "your-value",
"OPENROUTER_CACHE_RESPONSES": "your-value",
"OPENROUTER_INCLUDE_REASONING": "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": {
"openrouter-multimodal": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@stabgan/openrouter-mcp-multimodal"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"OPENROUTER_DEFAULT_MODEL": "your-value",
"OPENROUTER_OUTPUT_DIR": "your-value",
"OPENROUTER_MAX_TOKENS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_SORT": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_IGNORE": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_ORDER": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_QUANTIZATIONS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_REQUIRE_PARAMETERS": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_DATA_COLLECTION": "your-value",
"OPENROUTER_PROVIDER_ALLOW_FALLBACKS": "your-value",
"OPENROUTER_CACHE_RESPONSES": "your-value",
"OPENROUTER_INCLUDE_REASONING": "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。
OPENROUTER_DEFAULT_MODEL envOPENROUTER_OUTPUT_DIR envOPENROUTER_MAX_TOKENS envOPENROUTER_PROVIDER_SORT envOPENROUTER_PROVIDER_IGNORE envOPENROUTER_PROVIDER_ORDER envOPENROUTER_PROVIDER_QUANTIZATIONS envOPENROUTER_PROVIDER_REQUIRE_PARAMETERS envOPENROUTER_PROVIDER_DATA_COLLECTION envOPENROUTER_PROVIDER_ALLOW_FALLBACKS envOPENROUTER_CACHE_RESPONSES envOPENROUTER_INCLUDE_REASONING 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 stabgan 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:OPENROUTER_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(4.5.1)がレジストリに届いたのは6 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, Docker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。
OpenRouter MCP Multimodal
The MCP server for multimodal AI agents.
One install · 21 tools · 300+ OpenRouter models · text, vision, audio & video — analysis and generation.
Quick start · Tools · Examples · Security · Troubleshooting · Development · Releasing · FAQ
OpenRouter MCP Multimodal is a production-grade Model Context Protocol (MCP) server — listed on the official MCP Registry as io.github.stabgan/openrouter-multimodal. It connects AI coding agents (Cursor, Claude Desktop, VS Code, Windsurf, Cline, and others) to OpenRouter's unified LLM API over stdio.
Unlike text-only MCP servers, one install covers the full multimodal surface:
| Capability | Tools | Highlights |
|---|---|---|
| Chat | chat_completion, start_chat_completion, get_chat_completion_status | 300+ models, :nitro / :floor / :free / :online / :exacto suffixes, provider routing, web search, response caching, reasoning tokens, reasoning effort control, structured output (JSON Schema), async jobs, multi-model fusion, subagent delegation, response healing |
| Vision | analyze_image, generate_image, generate_image_dedicated | OCR, captioning, VQA, image generation with reference inputs, dedicated Image API with resolution/quality/format control |
| Audio | analyze_audio, generate_audio, text_to_speech, speech_to_text | Transcription, speech/music generation, dedicated TTS (Deepgram, ElevenLabs, OpenAI; free Deepgram default, voices, mp3/pcm), dedicated STT (Whisper, GPT-4o Transcribe, Voxtral, ElevenLabs Scribe) |
| Video | analyze_video, generate_video, generate_video_from_image, get_video_status | Clip understanding, Veo 3.1 / Seedance 2.5 / Kling v3.0 / Wan 2.7 / Grok Imagine Video generation with progress notifications |
| Embedding | embed_text | 37+ embedding models (text-embedding-3-small/large, Nomic, Jina, Voyage, etc.) |
| Decisions | decide | Structured yes/no, choice, or score decisions with calibrated probabilities (System One models) |
| Catalog | search_models, get_model_info, validate_model, rerank_documents, health_check | Model discovery, validation, reranking, ops health |
Production hardening: input/output path sandboxes (including analyze\_\* local files as of v4.5.2), SSRF guards, structured errors with _meta.code, MCP 2025-11-25 structured outputs + tool icons, async video progress notifications, and 3929 automated tests (3905 unit/mock + 7 regression + 17 live integration).
1. Get an API key (free tier works) → openrouter.ai/keys
2. Run the server
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...
npx -y @stabgan/openrouter-mcp-multimodal
3. Add to your MCP client — copy one JSON block from Install into your client config:
| Client | Config location |
|---|---|
| Cursor | Project: .cursor/mcp.json · User: Cursor Settings → MCP |
| Claude Desktop | macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| VS Code | .vscode/mcp.json (workspace) or User Settings → MCP |
| Windsurf | Windsurf Settings → MCP (same mcpServers JSON shape as Cursor) |
Use the mcpServers object from Manual config below.
No credits required to start. Free models such as
google/gemma-4-26b-a4b-it:freework for chat and vision. Video/audio generation typically needs credits.
MCP servers are distributed through several packaging models. This server is implemented in Node.js/TypeScript; the table below maps each ecosystem method to how you run it here.
| Method | Runtime | Best for | This server |
|---|---|---|---|
| [npx](#manual-config) | Node.js 22+ | Most MCP clients (default) | ✅ @stabgan/openrouter-mcp-multimodal |
| [uvx / pipx](#manual-config) | Python 3.10+ and Node.js 22+ | Python-first workflows, same pattern as PyPI MCP servers | ✅ mcp-server-openrouter-multimodal |
| [npm global](#manual-config) | Node.js 22+ | Pin a version without re-downloading | ✅ |
| [node (local)](#manual-config) | Node.js 22+ | Contributors / air-gapped builds | ✅ |
| [Docker Hub](#manual-config) | Docker | Isolation, no Node on host | ✅ stabgan/openrouter-mcp-multimodal |
| [GHCR](#manual-config) | Docker | GitHub-native OCI pulls | ✅ ghcr.io/stabgan/openrouter-mcp-multimodal |
| [Smithery CLI](#smithery) | Node.js (via installer) | Interactive install into Claude/Cursor/etc. | ✅ |
| [MCP Registry](#mcp-registry) | npm or OCI | Official discovery (io.github.stabgan/openrouter-multimodal) | ✅ listing |
| [One-click deeplinks](#one-click) | Node.js | Cursor, VS Code, Kiro | ✅ |
| [Claude Code CLI](#claude-code-cli) | Node.js | Terminal-first Claude Code users | ✅ |
| [MCP Inspector](#mcp-inspector) | Node.js | Debug / list tools locally | ✅ |
| **Windows cmd /c npx*
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