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)
Ultra-fast image generation, editing, upscaling, and video generation via Pruna AI.
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.
PRUNA_API_KEY비밀로 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": {
"pruna": {
"command": "uvx",
"args": [
"pruna-mcp-server"
],
"env": {
"PRUNA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add pruna --env PRUNA_API_KEY=your-value -- uvx pruna-mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"pruna": {
"command": "uvx",
"args": [
"pruna-mcp-server"
],
"env": {
"PRUNA_API_KEY": "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": {
"pruna": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pruna-mcp-server"
],
"env": {
"PRUNA_API_KEY": "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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 charlesrapp 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: PRUNA_API_KEY
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(0.1.1)은 6개월 전 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:★ 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.
MCP server for Pruna AI — ultra-fast image generation, editing, upscaling, and video generation directly from your AI assistant.
Pruna AI is an inference API specialized in image and video generation. It offers sub-2-second image generation starting at $0.005/image, with models for text-to-image, image editing, upscaling, and video generation. This MCP server wraps their API so any MCP-compatible client (Claude Desktop, Kiro, Cursor) can generate visual content natively.
Conforms to MCP Specification 2025-11-25.
generate_image, edit_image, try_on_image, upscale_image, generate_video, transform_video, list_models, upload_filepruna://models catalog for model discovery without tool callsImageContent blocks for clients that support inline display# With uvx (zero install)
uvx pruna-mcp-server
pip install pruna-mcp-server pruna-mcp
Set your API key — get one at pruna.ai (go to the developer portal or contact Pruna to request access):
# macOS Keychain (recommended)
security add-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w "your-api-key"
secret-tool store --label="Pruna API Key" service pruna-mcp-server key api_key <<< "your-api-key"
export PRUNA_API_KEY="your-api-key"
Add to your agent config (e.g. ~/.kiro/agents/default.json):
In mcpServers:
"pruna": {
"command": "sh", "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"], "autoApprove": ["generate_image", "edit_image", "try_on_image", "upscale_image", "generate_video", "transform_video", "list_models", "upload_file"] }
In tools, add: "@pruna/*"
In allowedTools, add: "generate_image", "edit_image", "try_on_image", "upscale_image", "generate_video", "transform_video", "list_models", "upload_file"
Note: Kiro agents use a
toolswhitelist with@server-name/*syntax and anallowedToolslist. Both must include the Pruna tools for them to be available.
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": { "pruna": { "command": "sh", "args": ["-c", "PRUNA_API_KEY=$(security find-generic-password -a $USER -s PRUNA_API_KEY -w) /path/to/uv run --directory /path/to/pruna-mcp-server pruna-mcp"] } } }
Important: Use the full path to
uv(e.g./Users/you/.local/bin/uv) — Claude Desktop launches processes with a minimal PATH that doesn't include~/.local/bin.
Note: Claude Desktop does not render
ImageContentinline in the chat. The image is generated and saved locally — Claude will reference the file path in its response.
Add to .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "pruna": { "command": "uvx", "args": ["pruna-mcp-server"], "env": { "PRUNA_API_KEY": "your-api-key" } } } }
| Tool | Description | Pricing |
|---|---|---|
generate_image | Text-to-image with 10 models | From $0.0001/image |
edit_image | Edit 1-5 images with text instructions | From $0.010/image |
try_on_image | Virtual try-on: fit up to 11 garments onto a person | $0.015 first + $0.008/extra garment |
upscale_image | AI upscaling up to 128 megapixels | From $0.005/image |
generate_video | Text/image/audio to video | From $0.005/s |
transform_video | Video-to-video: animate a subject or replace characters | $0.03/s (720p), $0.06/s (1080p) |
list_models | Browse all available models with pricing | Free |
upload_file | Upload files for editing/video workflows | Free |
Image tools return both a JSON metadata block and a native MCP ImageContent block (base64, for images < 5MB).
Video tools return a JSON metadata block (including a download_url to the Pruna delivery URL), the .mp4 as a native MCP binary resource (EmbeddedResource blob, for videos < 25MB) so clients materialize the file the same way they save images, and a ResourceLink to the same delivery URL as a fallback for larger files. All tools return an absolute file_path.
Built-in workflow templates for common use cases:
| Prompt | Use Case | Example |
|---|---|---|
product-photo | E-commerce product shots | "white leather sneakers on clean background" |
virtual-staging | Real estate room staging | Stage empty rooms with furniture |
social-media-visual | Platform-optimized visuals | Auto aspect ratio per platform |
game-concept-art | Game assets & environments | Characters, weapons, landscapes |
ad-creative | Digital ads with text overlay | Headlines rendered in the image |
video-ad | Short video ads | Talking heads, product demos |
image-enhance | Upscale + enhance workflow | AI-generated image refinement |
| Environment Variable | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
PRUNA_API_KEY | ✅ | — | Your Pruna AI API key |
PRUNA_OUTPUT_DIR | — | ~/pruna-output | Directory for downloaded files |
PRUNA_POLL_INTERVAL | — | 2 | Seconds between async polls |
PRUNA_TIMEOUT | — | 120 | HTTP timeout in seconds |
PRUNA_MAX_RETRIES | — | 3 | Max retries on transient errors |
| Client | Transport | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| Kiro CLI | STDIO | ✅ Tested | Requires tools + allowedTools config |
| Claude Desktop | STDIO | ✅ Tested | Use full path to uv; no inline image display |
| Cursor | STDIO | 🔲 Planned | — |
| Claude Code | STDIO | 🔲 Planned | — |
git clone https://github.com/charlesrapp/pruna-mcp-server.git
cd pruna-mcp-server uv sync --extra dev
uv run pytest --cov
uv run ruff check src/ tests/ uv run mypy src/
See CONTRIBUTING.md for guidelines.
MIT — see LICENSE.