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)
Build, align & render a real optical bench in Blender; drivable by an AI agent over MCP.
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.
OPTICS_BRIDGE_PORT, OPTICS_BRIDGE_HOST필요한 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": {
"blender-optics-simulator": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add blender-optics-simulator --env OPTICS_BRIDGE_PORT=your-value --env OPTICS_BRIDGE_HOST=your-value -- uvx blender-optics-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"blender-optics-simulator": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "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": {
"blender-optics-simulator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"blender-optics-mcp"
],
"env": {
"OPTICS_BRIDGE_PORT": "your-value",
"OPTICS_BRIDGE_HOST": "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.
OPTICS_BRIDGE_PORT envOPTICS_BRIDGE_HOST env이 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 emircbngl 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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
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(0.24.4)은 4개월 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.
An optical bench you lay out in Blender, trace with real optics, and can hand to an AI agent.
Place lasers, mirrors, lenses, waveplates, gratings, crystals and detectors in 3-D. A live engine traces the beam through them — rays, Gaussian beams, polarization, dispersion — mounts everything on real opto-mechanics, and renders it in Cycles. The whole optical state is readable and writable over a localhost MCP bridge, so an agent works from measured geometry instead of guesses.
Sixteen seconds, rendered from a scene the add-on built. Full-quality MP4 .
Requires Blender 4.2 LTS or newer (4.2+ / 5.x).
One-click, keeps itself updated. Open the [install page](https://emircbngl.github.io/blender-optics-simulator/) and drag the *“⤓ Drag this into Blender to install”* button onto an open Blender window. That installs the add-on and subscribes you to updates in one gesture. Turn on *Edit ▸ Preferences ▸ System ▸ Network ▸ Allow Online Access* first.
From a zip. Download optical_alignment_sim- .zip from Releases and use *Edit ▸ Preferences ▸ Add-ons ▸ Install from Disk…*. Updates then come from the add-on's own Updates panel.
Open the Optics tab in the 3-D viewport sidebar (press N).
Headless, the same thing from Python:
import optics_api # inside Blender: blender -b --python your.py
optics_api.build_example("michelson") # a full bench in one call optics_api.set_mount("MI_M_fixed", "KM100") # put a mirror on a kinematic mount optics_api.set_dof("MI_M_fixed", "TIP", steps=40) # turn a knob: the beam walks off optics_api.align_element("MI_M_fixed") # and back: 2.51 -> 0.0012 mrad print(optics_api.inspect_beam("MI_D")) # power, w(z), polarization, coherence
examples/ holds runnable scripts: michelson.py, mach_zehnder.py, agent_align.py, bell_entanglement.py, hong_ou_mandel.py.
A mirror knocked 2° out of alignment, then one align_element() call: pointing residual 7.02 → 0.0008 mrad. examples/agent_align.py reproduces it headlessly.
The add-on exposes its full state as JSON over a localhost bridge and ships an MCP server, so an agent can read the bench and act on it:
get_state() → every element's pose, ports, mount limits, beam path, detector readings
↓ decide set_param() · place_relative() · set_dof() · align_element() · ao_close_loop() · render() ↓ the beam re-traces get_state() → read the result, not a guess
Start it from Present ▸ Tools & Integration ▸ Start MCP Bridge. → agent guide · MCP server · tool list
Every push runs the physics: 341 textbook checks (Malus, Fresnel, Snell, the grating equation, Gaussian ABCD, Zernike orthonormality, energy conservation) plus a 618-check regression suite on both Blender 4.2 and 5.x. The core formulas were also verified against an external symbolic and numerical oracle; where that has not been done, the code and the docs say so. Every run builds the same benches in millimetre and metre scenes and requires the readouts to agree.
What is *not* claimed matters as much: this is a chief-ray engine with wave-optics overlays, not a full-wave solver. Thin elements carry no thickness, a grating has no blaze-efficiency model, and anything phenomenological says so where you read it. Model limits are written next to each feature.
→ scope and limits · element-by-element provenance · where the data comes from
| Features, examples, release history | The long version of this page |
| Capabilities | Every panel, API call and MCP tool |
| Optical elements | Per-element model, parameters and provenance |
| Scope | What the engine does and does not simulate |
| Dispersion, cylindrical lenses, spectra | Gratings, white light, group delay, spectrometers |
| Realistic hardware | Mounts, cages, rails and render detail |
| Beam rendering | How baked beams are drawn, and what that is not |
| Data sources | Catalog and material provenance |
| Agent guide · MCP server | Driving the bench from outside |
| CHANGELOG | What changed in each release |
A machine-readable CITATION.cff is included, so GitHub shows a Cite this repository button with ready-to-paste APA / BibTeX.
@software{cobanoglu_blender_optics_simulator,
author = {Çobanoğlu, Muhammet Emir}, title = {Blender Optics Simulator}, year = {2026}, version = {0.31.0}, doi = {10.5281/zenodo.20778997}, license = {GPL-3.0-or-later}, url = {https://github.com/emircbngl/blender-optics-simulator} }
The DOI above is the *concept* DOI and always resolves to the latest version; each release also mints its own version DOI (listed in CITATION.cff).
GPL-3.0-or-later — see LICENSE. Vendor CAD and meshes are not included and remain the property of their owners; this project ships original metadata, procedural geometry and tooling.
Contributors
Built in the spirit of Bigweld's maxim from *Robots* (2005) — "See a need, fill a need."