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)
Resolves Tailwind CSS design tokens and validates utility classes against the local project config.
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": {
"tailwind-context-resolver": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tailwind-context-resolver-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add tailwind-context-resolver -- npx -y tailwind-context-resolver-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": {
"tailwind-context-resolver": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tailwind-context-resolver-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": {
"tailwind-context-resolver": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tailwind-context-resolver-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 vola-trebla 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(0.2.0)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 loads your project's tailwind.config.ts/js and exposes its actual design system to AI agents — so they stop hallucinating class names.
AI agents generate Tailwind classes based on training data — the default Tailwind docs. Your project is not the default docs.
You have a custom color palette. A non-standard spacing scale. Maybe a prefix like tw-. Brand tokens like bg-brand-primary. The agent doesn't know any of this. It guesses.
The result:
// Agent confidently generates this:
// Your project has: // - bg-brand-primary (not bg-primary-500) // - no "text-brand" token // - spacing.18 = 4.5rem (ok actually) // - no "flex-center" utility // - no "tw-" prefix
The agent can't validate what it writes because it has no access to your resolved config. It's working from memory of the default theme — not yours.
This MCP server runs the Tailwind resolver locally and gives agents a typed, queryable interface to your actual config. Before writing a component, the agent can ask:
p-18 a valid spacing value here?"bg-brand-primary flex grid a valid class string?"resolve_theme_tokensQuery any namespace in the resolved Tailwind theme. Returns all design tokens as flat key-value pairs.
namespace: "colors.brand" → { primary: "#3b82f6", secondary: "#8b5cf6", danger: "#ef4444" }
namespace: "spacing" → { "1": "0.25rem", "2": "0.5rem", "18": "4.5rem", ... } namespace: "fontFamily" → { sans: ["Inter", "sans-serif"], mono: [...] }
Use before generating components to discover what tokens actually exist.
validate_class_stringValidates a Tailwind className string against the project's resolved config. Returns valid classes, invalid (hallucinated) classes, and conflict warnings.
{
"valid_classes": ["bg-brand-primary", "text-white", "p-4", "hover:bg-brand-secondary", "flex"], "invalid_classes": ["bg-fake-token", "text-brand"], "warnings": ["Conflicting multiple layout models: flex, grid"], "config_prefix": "" }
Use to catch hallucinated design tokens before writing code.
detect_css_conflictsDetects conflicting Tailwind utilities — e.g. flex + grid, or absolute + fixed on the same element.
{
"conflicts": [{ "classes": ["flex", "grid"], "reason": "multiple layout models" }], "has_conflicts": true }
get_config_summaryReturns a compact overview: Tailwind version, prefix, which theme sections are customized, active plugins.
{
"tailwind_version": "3.4.19", "prefix": "", "theme_extensions": ["colors", "spacing", "fontFamily"], "total_colors": 142, "total_spacing": 34, "plugins": ["@tailwindcss/forms"] }
Use first to understand the project's design system before querying specific tokens.
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "tailwind-context-resolver": { "command": "npx", "args": ["-y", "tailwind-context-resolver-mcp"] } } }
{
"tailwind-context-resolver": { "command": "npx", "args": ["-y", "tailwind-context-resolver-mcp"] } }
tailwind.config.js or tailwind.config.ts in your projectThe server uses the same config loading strategy as the Tailwind CLI:
tailwind.config.ts at runtime — no ts-node requiredbg-brand-primary maps to an actual colors.brand.primary token — without running the full PostCSS/JIT pipelineThis approach is fast, stable, and works with any Tailwind v3 project without additional configuration.
1. get_config_summary → understand the project's design system
Built alongside:
MIT