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)
Any file → clean Markdown for AI agents: PDF, Office, EPUB, HTML, images, audio/video. Local 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。
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": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymdプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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": {
"anymd": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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 SylphxAI 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(8.5.9)がレジストリに届いたのは4 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。
anymd
PDF, Word, PowerPoint, Excel, EPUB, HTML and web pages, images (OCR), audio and video (metadata, subtitles, transcripts). A fast Rust MCP server and CLI that runs on your machine. No API key.
anymd is the free, local mode of the same crates that run Sylphx AI parse, the hosted document-parse service: the same crates, hosted and metered per page for callers that want no local runtime.
Install · Benchmarks · Tools · CLI · Formats · Docs · Pro
Formerly pdf-reader-mcp. Migrating from pdf-reader-mcp
A real, unedited terminal recording (asciinema + agg, script ). The last command is Claude Code answering from the PDF through the anymd MCP server.
npx -y @sylphx/anymd setup # add anymd to every MCP client on this machine
npx -y @sylphx/anymd report.pdf > report.md # or convert from the shell
citation anchors, a small front-matter header, and compact tables. A token budget and a cursor keep large documents within your agent's context.search looks across all of them.Add anymd to every MCP client on your machine (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Claude Desktop, Windsurf, Gemini CLI) with one command:
npx -y @sylphx/anymd setup # --dry-run to preview, --remove to undo
Or add it by hand: every MCP client runs the same command, npx -y @sylphx/anymd. Node 18+ is the only requirement; npm installs the native binary for your platform.
Claude Code
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
Or as a plugin, with the anymd skill: /plugin marketplace add SylphxAI/anymd, then /plugin install anymd@anymd.
Codex
codex mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
or in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.anymd]
command = "npx" args = ["-y", "@sylphx/anymd"]
</details>
Cursor
or in .cursor/mcp.json:
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
VS Code
Install in VS Code with one click, or from a terminal:
code --add-mcp '{"name":"anymd","command":"npx","args":["-y","@sylphx/anymd"]}'
or in .vscode/mcp.json:
{ "servers": { "anymd": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Claude Desktop
One click: download anymd- .mcpb from the latest release and open it. Or, by hand:
Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Windsurf, Zed, Cline, and other clients
Any client that speaks MCP over stdio: command npx, args ["-y", "@sylphx/anymd"]. To keep the server inside one folder, add --allow-dir=/path/to/docs.
CLI only
npm install -g @sylphx/anymd # or run it once with: npx -y @sylphx/anymd <file>
Python wheels carry the same prebuilt binary and are on PyPI as anymd from the first release after publication.
Use npm on Windows, macOS and Linux. On macOS and Linux, Homebrew is also available:
brew install sylphxai/tap/anymd
Docker (amd64 and arm64):
docker run --rm -v "$PWD:/data" ghcr.io/sylphxai/anymd report.pdf > report.md
docker run -i --rm ghcr.io/sylphxai/anymd # MCP server on stdio
Or build it from crates.io (Rust 1.95+, CMake and a C++ compiler; doc-VLM OCR and local ASR are included):
cargo install anymd
npm, pip and Docker ship a prebuilt binary, while cargo install compiles one on your machine.
AgentDocBench is an open benchmark for document → Markdown conversion for agents: license-clean documents in 12 categories (math papers, two-column papers, financial tables, forms, scans, CJK, slides, spreadsheets, Word, EPUB, HTML), scored on verbatim sentences, text F1, reading order, and table cells, with time and output tokens. Every tool runs on the same kind of GitHub-hosted runner (4 CPUs):
| anymd | docling | kreuzberg | unstructured | markitdown | marker | pdftotext | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Overall score | 96.4 | 93.0 | 81.7 | 81.2 | 76.8 | 71.0 | 42.2 |
| Table cells F1 | 92.2 | 89.9 | 38.4 | 38.4 | 57.2 | 60.9 | 0.0 |
| Reading order | 98.8 | 94.4 | 96.8 | 93.9 | 85.5 | 76.8 | 52.0 |
| Docs converted | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 30/38 | 23/38 |
| Time, all docs | 11.5 s | 2,432.4 s | 16.0 s | 346.5 s | 75.6 s | 7,104.5 s | 0.90 s |
The generated leaderboard, per-category scores (including where anymd loses), and method are in the benchmark guide. The corpus, ground truth, adapters, and raw results are in bench/, and the Benchmark workflow reruns everything; new tools can join with a single adapter file.
Image and video benchmarks cover page-image OCR and embedded video subtitles separately:
| Dataset | anymd | Reference alternative |
|---|---|---|
| OmniDocBench v1.6 (1,651 page images), overall ↑ | 21.4 (8.1.0, English tesseract) | TeleOCR 96.91 (author-reported, not our same-run measurement) |
| MP4 mov_text fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
| Matroska SubRip fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
The image score is historical, not a score for the current OCR model. The video scores were measured on 2026-10-08 using small authored regression datasets, not films or lectures; anymd drops a repeated caption at a different timestamp. They measure embedded subtitle extraction, not visual understanding or ASR. The guide links the alternative selection, limitations, timings, raw outputs and reproduction harness.
anymd exposes four tools.
| Tool | Use it to | Key arguments |
|---|---|---|
| `outline` | Navigate a heading tree, with node ids and unit/Markdown ranges | source, format (json · tree) |
| `read` | Turn a file, URL, or folder into Markdown | source, pages ("1-5,8"), max_tokens (default 20000), cursor, ocr, images (refs · none), revisions (markup · accept · reject), transcript, download_asr_model |
| `search` | Find text across files, folders, and URLs | query, sources, mode (auto · literal · ranked), glob, max_results |
| `inspect` | Go deeper on a PDF | operation: render_page, extract_regions, ocr_pages, structure (JSON with geometry), compare, inspect, cite_check (quote and location support, anymd Pro) |
A read answer looks like this:
---
source: papers/attention.pdf title: Attention Is All You Need pages: 15 showing: pages 1-9
…
|Model|BLEU EN-DE|BLEU EN-FR| |-|-|-| |Transformer (big)|28.4|41.8| …
search answers with one line per hit:
5 matches for "masked language model" (2 files, 31 sections searched)
If nothing matches exactly, search falls back to BM25-ranked passages, so a question like "how does bidirectional pretraining work" still finds the right page.
The same binary is a command-line converter, like MarkItDown but much faster:
anymd report.pdf > report.md # a file
anymd deck
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