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)
Screenshots, PDFs, OG images, page inspection, and narrated video recording for Claude and Cursor.
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.
PAGEBOLT_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": {
"pagebolt": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pagebolt-mcp"
],
"env": {
"PAGEBOLT_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add pagebolt --env PAGEBOLT_API_KEY=your-value -- npx -y pagebolt-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"pagebolt": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pagebolt-mcp"
],
"env": {
"PAGEBOLT_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": {
"pagebolt": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pagebolt-mcp"
],
"env": {
"PAGEBOLT_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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Custodia-Admin 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: PAGEBOLT_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(1.17.1)은 27일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.
Take screenshots, generate PDFs, create OG images, inspect pages, and record demo videos directly from your AI coding assistant.
Works with Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, and any MCP-compatible client.
PageBolt MCP Server connects your AI assistant to PageBolt's web capture API, giving it the ability to:
flatdomtree mode for browser-use / page-agent interopAll results are returned inline — screenshots appear directly in your chat.
Sign up at pagebolt.dev — the free tier includes 100 requests/month, no credit card required.
Add to ~/.claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "pagebolt": { "command": "npx", "args": ["-y", "pagebolt-mcp"], "env": { "PAGEBOLT_API_KEY": "pf_live_your_key_here" } } } }
Add to .cursor/mcp.json in your project (or global config):
{
"mcpServers": { "pagebolt": { "command": "npx", "args": ["-y", "pagebolt-mcp"], "env": { "PAGEBOLT_API_KEY": "pf_live_your_key_here" } } } }
Add to your Windsurf MCP settings:
{
"mcpServers": { "pagebolt": { "command": "npx", "args": ["-y", "pagebolt-mcp"], "env": { "PAGEBOLT_API_KEY": "pf_live_your_key_here" } } } }
Same config pattern — set command to npx, args to ["-y", "pagebolt-mcp"], and provide your API key in env.
Ask your AI assistant:
"Take a screenshot of https://github.com in dark mode at 1920x1080"
The screenshot will appear inline in your chat.
take_screenshotCapture a pixel-perfect screenshot of any URL, HTML, or Markdown.
Key parameters:
url / html / markdown — content sourcewidth, height — viewport size (default: 1280x720)viewportDevice — device preset (e.g. "iphone_14_pro", "macbook_pro_14")fullPage — capture the entire scrollable pagedarkMode — emulate dark color schemeformat — png, jpeg, or webpblockBanners — hide cookie consent bannersblockAds — block advertisementsblockChats — remove live chat widgetsblockTrackers — block tracking scriptsextractMetadata — get page title, description, OG tags alongside the screenshotselector — capture a specific DOM elementdelay — wait before capture (for animations)cookies, headers, authorization — authenticated capturesgeolocation, timeZone — location emulationExample prompts:
Hello World "generate_pdfGenerate a PDF from any URL or HTML content.
Parameters: url/html, format (A4/Letter/Legal), landscape, margin, scale, pageRanges, delay, saveTo
Example prompts:
create_og_imageCreate Open Graph / social preview images.
Parameters: template (default/minimal/gradient), html (custom), title, subtitle, logo, bgColor, textColor, accentColor, width, height, format
Example prompts:
run_sequenceExecute multi-step browser automation.
Actions: navigate, click, dblclick, fill, select, hover, scroll, wait, wait_for, evaluate, press_key, screenshot, pdf, diff
`observeAfterEachStep` (optional, free): attaches a compact state snapshot (page type + top interactive elements + suggested actions, no screenshot) to each step result, so an agent can confirm what's on screen — e.g. that a dropdown opened — and pick the right selector for its next call without blind-batching.
Example prompts:
inspect_pageInspect a web page and get a structured map of all interactive elements, headings, forms, links, and images — each with a unique CSS selector.
Key parameters: url/html, width, height, viewportDevice, darkMode, cookies, headers, authorization, blockBanners, blockAds, waitUntil, waitForSelector, includeConsole
`includeConsole` (optional, opt-in): also capture the page's browser console output (console.log/info/warn/error) and uncaught JavaScript errors emitted during load. Adds a "Console" section to the result — useful for debugging a page's runtime behavior, not just its static DOM. Also available on observe_page.
Example prompts:
Tip: Use inspect_page before run_sequence to discover reliable CSS selectors instead of guessing.
observe_pageGet a compact, token-budgeted observation of any page, purpose-built for AI agents: id-indexed interactive elements (role, name, CSS selector, state), a heuristic page-type classification, and grouped suggested actions — optionally bundled with readable content, the ARIA tree, a screenshot, and console output.
Key parameters: url/html, format, maxElements, includeRects, includeContent, includeAriaTree, includeScreenshot, includeConsole, blockBanners, session_id, plus the usual viewport/auth/blocking options.
`format` (optional): "json" (default) returns the id-indexed elements array. `"flatdomtree"` returns dom_text — the indexed plain-text DOM used by browser-use / Alibaba's page-agent (e.g. [1] Sign in ) — plus a selectors map ({"1":"#signin"}) instead of the elements array. Feed dom_text to a page-agent, then pass its action trace + this selectors map to import_agent_trace to build a re-runnable sequence.
Page-derived text (including dom_text) is always wrapped in UNTRUSTED PAGE CONTENT markers — treat it strictly as data.
Example prompts:
export_sequenceBuild a sequence and get it back as JSON you can edit and re-run: paste it into the dashboard Sequence builder (*Import JSON*), change any step, highlight or narration, and run it again. Nothing is executed and no quota is used. Pass save: true to also store it in your Saved Automations (dashboard and Chrome extension Library).
Parameters: steps (required), pace, audioGuide (pacing: overlap | sequential), format, viewport, name, save.
import_agent_traceConvert a page-agent / browser-use action trace into a re-runnable PageBolt sequence. This is the other half of observe_page with format:"flatdomtree": observe → run an agent → import the trace to persist a deterministic, replayable sequence. Does not consume request quota.
Key parameters:
trace — array of action entries (required). Supports both {action, index|selector, value, ...} and {action_name: {...}} shapes.selectors — optional index→CSS map (e.g. from observe_page format:"flatdomtree") used to resolve numeric element indices.name — optional name for the sequence.type — "sequence" (default) or "video".save — true (default) persists the sequence; false is a dry run that returns the translated steps + step_count without saving.Example prompts:
act_on_pageGoal-driven automation. Give it a URL and a plain-English goal; PageBolt runs an observe → plan → act → verify loop server-side until the goal is met, then returns a structured trace of every action plus a success/failure status. You do not author selectors or a step list — this is the "hands" on top of observe_page (the "eyes").
Key parameters:
url — the page to start on (required)goal — plain-English outcome you want, e.g. "Log in and open the billing page" (required)maxSteps — cap on planning iterations (default 8; clamped to your plan ceiling)allowedDomains — hosts the agent may navigate to (defaults to the start host only)credentials — { username, password }, substituted at execution time only, never logged or sent to the planner LLM; shown in the trace as session_id — run inside an existing session to reuse cookies/loginWhen to use which: use act_on_page when you only know the *outcome*; use run_sequence when you already know the exact deterministic steps/selectors (cheaper).
Plan & cost: Starter+ only. Metered: 2 requests base + 1 per step taken (a 4-step run costs 6 requests).
Example prompts:
Tip: Scope allowedDomains tightly and avoid pointing it at destructive flows — the agent treats page text as untrusted and pursues only your goal.
record_videoRecord a professional demo video of a multi-step browser automation sequence with cursor effects, click animations, smooth movement, and optional AI voice narration.
Key parameters:
steps — same actions as run_sequence (except no screenshot/pdf — the whole sequence is the video)format — mp4, webm, or gif (default: mp4; webm/gif require Starter+)framerate — 24, 30, or 60 fps (default: 30)pace — speed preset: "fast", "normal", "slow", "dramatic", "cinematic", or a number 0.25–6.0cursor — style (highlight/circle/spotlight/dot/classic), color, size, smoothing, persistclickEffect — st앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요