Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Generate and edit GPT Image pictures with Ace Data Cloud; query the original image task.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
ACEDATACLOUD_API_TOKEN비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"gpt-image": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-openai-pro",
"--profile",
"gpt-image"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add gpt-image --env ACEDATACLOUD_API_TOKEN=your-value -- uvx mcp-openai-pro --profile gpt-image실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"gpt-image": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-openai-pro",
"--profile",
"gpt-image"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"gpt-image": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-openai-pro",
"--profile",
"gpt-image"
],
"env": {
"ACEDATACLOUD_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AceDataCloud 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: ACEDATACLOUD_API_TOKEN
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2026.11.6.2)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
A Model Context Protocol (MCP) server for OpenAI API access using AceDataCloud.
Interact with OpenAI models for chat completions, image generation, text embeddings, and more — directly from Claude, VS Code, or any MCP-compatible client.
The AceDataCloud distribution is mcp-openai-pro. The unrelated mcp-openai package on PyPI is not maintained by AceDataCloud. Update existing uvx configurations to the new package name; the hosted MCP URL is unchanged.
The GPT Image-only Glama guide uses the published mcp-openai-pro --profile gpt-image package and its five image/task tools. The existing OpenAIMCP source listing is the general server; it is not a dedicated GPT Image Connector. A separate Glama profile listing and ordinary install flow remain unverified.
Use the independent GPT Image by Ace Data Cloud native goose plugin: install and API Token guide · 简体中文. It reuses this MCP server and does not imply goose Marketplace or default-provider inclusion.
Use GPT Image by Ace Data Cloud when you only need image generation, editing and task retrieval. It runs mcp-openai-pro --profile gpt-image, exposes five image/task tools, requires an explicit GPT Image model, and shares this package's maintained API client. The general OpenAI server remains unchanged. The separate mcp-gpt-image Registry entry is active at 2026.10.18.2 (read back 2026-10-19), matching the public package. A catalog client must preserve --profile gpt-image; do not substitute the generic remote or infer that every client install has been verified.
The Platform catalog hides OpenAI image API/model entries and companion image guides in mainland China (cn). This is catalog presentation metadata, not a new MCP-side API restriction or removal of the global image tools. Check the current Platform catalog and account access before submitting; a local model list does not verify regional availability. The package remains mcp-openai-pro.
For generation and editing, GPT Image models accept quality: "auto", "low", "medium" or "high". GPT Image 2.5 and 2.6 Flare/Sunburst, including their :reverse and :official variants, additionally accept "xhigh" and "max". Official variants bill actual token usage; check current pricing and usage rather than treating a pre-request estimate as the final charge. DALL-E 3 generation accepts "hd" or "standard"; DALL-E 2 accepts only "standard".
gpt-image-2.5-flare:reverse and gpt-image-2.5-sunburst:reverse are explicit aliases of their unsuffixed models for both generation and editing. Keep the full requested name. GPT Image 2/2.5 unsuffixed and :reverse models bill per successful image at a base price of 0.19 Credits/image; account discounts and final charges follow current pricing and usage records. During recovery, 2.0/2.5 reverse requests may be fulfilled by compatible GPT Image 2.5 Flare without changing the requested model or per-image billing.
Accepted compatible-model requests are billed by the selected model's input, output and cache usage, not a fixed fee per request or interface format. Chat Completions prompt_tokens and the Responses input total include reported cached tokens; the cached portion is charged at the corresponding cache price. Current model prices and the response's usage.cost are authoritative. Billing support does not expand the MCP tools' published model lists or grant account access.
The hosted endpoint is https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp. Choose one route for the MCP client:
| Route | When to use it | Credential setup |
|---|---|---|
| Hosted OAuth | The client supports remote MCP OAuth | Add only the URL, then sign in to AceDataCloud and approve access. No token needs to be pasted into client configuration. |
| Hosted API token | The client cannot finish OAuth, or you need an explicit integration credential | Send an AceDataCloud API token in the Authorization: Bearer … header. Keep it in a local secret store or environment variable. |
| Local stdio | The client runs a local MCP process | Install mcp-openai-pro and pass ACEDATACLOUD_API_TOKEN to that process. It still calls the AceDataCloud API. |
The hosted service advertises OAuth metadata and Dynamic Client Registration (DCR). DCR registers the client application; it is not an API key. OAuth signs you in and the client sends the resulting Bearer token; it may reuse or create an API credential for the account. Browser sign-in still requires an AceDataCloud account. The hosted service can be metered: review current service documentation and displayed pricing before a real operation. Do not configure both an OAuth login and a fixed Authorization header for the same server.
Customize → Connectors → Add custom connector, enter https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, select sign-in, and choose Register automatically if Claude asks how to register its OAuth client. Complete consent. Claude Desktop's local claude_desktop_config.json is a separate setup. Claude connector guide.claude mcp add --transport http --scope user openai https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, then claude mcp login openai. Check /mcp. Claude Code MCP guide.https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp. For a project, merge the entry below into /.cursor/mcp.json; for personal use, use ~/.cursor/mcp.json. Cursor MCP guide.https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, then finish the browser sign-in. New portable workspace configs use /.mcp.json; the VS Code-specific format below uses /.vscode/mcp.json or the user profile. Check MCP: List Servers. VS Code MCP setup.codex mcp add openai --url https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp, then codex mcp login openai. Its user settings are in ~/.codex/config.toml. Official Codex MCP guide.Cursor project config (OAuth):
{
"mcpServers": { "openai": {"url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp"} } }
VS Code-specific workspace config (OAuth):
{
"servers": { "openai": {"type": "http", "url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp"} } }
Bearer . An API Key / API Token field expects this raw value; only a manually configured HTTP Authorization header needs the Bearer prefix. A platform-... account-management token cannot replace a generation API key.Save the key in the client's credential store or the environment variable shown below. Never put it in a prompt, shared workflow, screenshot, or Git commit. If authentication fails, check the full copied value, application/service access, expiration, usage limit, and balance before creating another key.
A fixed Bearer header bypasses OAuth. If the header is invalid, remove it before trying browser sign-in; keep the saved credential private.
For Claude Code, the shell expands the token when you add the server; treat the saved user MCP config as a secret:
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN='YOUR_API_TOKEN'
claude mcp add --transport http --scope user openai https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp \ --header "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN"
For a Claude Code project config, put a variable reference in /.mcp.json and set that variable in the environment that launches Claude Code:
{
"mcpServers": { "openai": { "type": "http", "url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"} } } }
Cursor uses a different environment-variable syntax in ~/.cursor/mcp.json or an uncommitted project config:
{
"mcpServers": { "openai": { "url": "https://openai.mcp.acedata.cloud/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer ${env:ACEDATACLOUD_API_TOKEN}"} } } }
In VS Code, run MCP: Open User Configuration and merge this server plus its masked input; ${input:...} is for VS Code's user/workspace format and is not portable to the Agent Host .mcp.json format:
{
"inputs": [ {"id": "acedata-openai-token", "type": "promptString", "description": "AceDataCloud API token", "password": true} ], "servers":
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요