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)
End-to-end frontend engineering and design orchestrator across 16 foundational pillars.
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.
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": {
"pixasso": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add pixasso -- npx -y pixasso-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"pixasso": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"pixasso": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"pixasso-mcp"
]
}
}
}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 Erebuzzz 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(1.0.4)은 2개월 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.
Model Context Protocol (MCP) server for Pixasso: the complete end-to-end frontend engineering and design orchestrator for AI agents and developers.
Pixasso bridges visionary art direction with robust frontend architecture across 16 foundational engineering pillars. It gives LLMs, coding assistants, and autonomous agents the ability to dynamically discover user intent, validate design tokens, compile Graphify-style architecture decision graphs, critique layouts against AI tropes, search 40 reference catalogs, and generate automated multi-viewport testing matrices.
Live Showcase & Specifications: https://pixasso.erebuzzz.tech or https://pixasso-two.vercel.app
flowchart TD
User["Developer / AI Agent Prompt"] --> Client["MCP Client (Claude / Cursor / VS Code / Antigravity)"] Client --> Server["pixasso-mcp Server (Stdio / Remote HTTP)"]
subgraph Tools ["Exposed Tools (JSON-RPC)"] T1["pixasso_discover_intent"] T2["pixasso_search_references"] T3["pixasso_fetch_reference"] T4["pixasso_generate_genome"] T5["pixasso_generate_brain"] T6["pixasso_audit_design"] T7["pixasso_generate_test_plan"] T8["pixasso_explore_taste"] T9["pixasso_seed_taste"] end
Server --> Tools
subgraph TasteBrain ["Taste Exploration Engine & Decentralized Swarm"] Router["TasteInferenceRouter (NVIDIA Nemotron 3 Ultra / Workers AI)"] D1["Cloudflare D1 SQL (pixasso-taste-db)"] KV["Cloudflare KV Edge Cache (taste:swarm:bundle)"] end
T1 --> Router T2 --> P2["40 Deep Reference Catalogs (Typography, Shaders, Layouts)"] T3 --> P3["Live DOM & Content Extraction (Linkedom, Readability, SPA Detection)"] T4 --> P4["Design Genome Specification (YAML Tokens, Verified References)"] T5 --> P5["Design Brain DAG (Mermaid Decision Graph)"] T6 --> P6["Objective Critique Engine (5-Pillar Scorecard)"] T7 --> P7["Automated Interface QA (390px, 768px, 1024px, 1440px)"] T8 --> D1 T8 --> KV T9 --> D1
Pixasso MCP ships with dual transport architectures side by side:
Connect any remote-compatible MCP client directly to:
https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp
Connecting will open a GitHub OAuth prompt (read:user, user:email) to authorize your session. Each authenticated GitHub account receives a daily allowance of 200 tool calls.
Run instantly without local installation:
npx -y pixasso-mcp
Or install globally:
npm install -g pixasso-mcp
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Add to your Cursor MCP settings (~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Add to .vscode/mcp.json (for native VS Code MCP and GitHub Copilot) or your extension settings (Cline, Roo Code, Continue):
{
"mcpServers": { "pixasso-local": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
Register local or remote:
# Local stdio
claude mcp add pixasso npx -y pixasso-mcp
claude mcp add pixasso-remote --transport http https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp
Add to ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "pixasso": { "command": "npx", "args": ["-y", "pixasso-mcp"] }, "pixasso-remote": { "url": "https://mcp.pixasso.erebuzzz.tech/mcp" } } }
You can prompt any AI coding assistant in your IDE (Cursor, VS Code, Windsurf, Claude, Copilot, Cline, Roo Code, Antigravity) to configure Pixasso automatically. Simply copy and paste the prompt below into your assistant chat:
Please configure the Pixasso MCP server for my project and editor.
Choose one of the two options:
Add the configuration to the appropriate MCP settings file for this editor (such as .vscode/mcp.json, ~/.cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json, or cline_mcp_settings.json) and verify that all 9 Pixasso design and architecture tools are active.
Every tool conforms to the official Model Context Protocol specification and declares all four directory hints (readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint):
| Tool | Purpose | Key Inputs | Hints |
|---|---|---|---|
pixasso_discover_intent | Adaptive inquiry synthesizer across 16 pillars and brand genesis, powered by the Taste Inference Engine. Synthesizes 3 bespoke aesthetic worlds with compulsory popup questions. | projectArchetype, description, targetAudience, hasBrandIdentity, referenceUrls | readOnly, idempotent |
pixasso_search_references | Search across 40 curated design & architecture catalogs. | query, category, tag | readOnly, idempotent |
pixasso_fetch_reference | Fetches live HTML, extracts title/headings/readable text, detects client SPAs, and caches verified fetches. | url, focus | readOnly, openWorld |
pixasso_generate_genome | Compiles tokens, color ramps, typography, and libraries into design-genome.yaml. Enforces programmatic hard gate on verified references. | projectName, themeMode, groundTone, typography, colorTokens, references | readOnly, idempotent |
pixasso_generate_brain | Synthesizes a visual Graphify Mermaid decision graph and Task DAG. | projectName, decisions, tasks | readOnly, idempotent |
pixasso_audit_design | Evaluates markup and styling against AI design anti-patterns. | componentMarkup, contextDescription | readOnly, idempotent |
pixasso_generate_test_plan | Produces multi-viewport QA plans (390px, 768px, 1024px, 1440px). | projectName, testUrl, testedViewports | readOnly, idempotent |
pixasso_explore_taste | Explores the living Design Taste Graph across 12 movements and community-seeded directions without generic AI tropes. | query, movement, archetype, includeSwarm, limit | readOnly, idempotent |
pixasso_seed_taste | Anonymously seeds sanitized high-craft design tokens to the decentralized Taste Swarm with strict opt-in consent. | archetype, movement, typographyTokens, paletteTokens, layoutTokens, motionTokens, uisfxTokens, consentGiven | openWorld, idempotent |
compulsoryPopupQuestions include brand gates, domain decisions, and the decentralized taste swarm consent choice for presentation via ask_question.pixasso_fetch_reference inspects live pages, extracting DOM headings, metadata, visible links, and readable text via Mozilla Readability. If the page is an empty client SPA shell (under 200 characters of text), it flags renderedContentDetected: false so agents do not fabricate visual descriptions.pixasso_generate_genome must first be verified through pixasso_fetch_reference in the active session. If an unfetched URL is passed, the tool rejects the call with an informative error. Furthermore, unrendered SPA shells cannot claim epistemicStatus: 'known' without screenshot verification.sequenceDiagram
autonumber participant Agent as Autonomous Agent participant MCP as pixasso-mcp participant Engine as Design Engine
Agent->>MCP: pixasso_discover_intent(projectType) MCP-->>Agent: 16-Pillar Clarification Matrix & Brand Gate Agent->>Agent: Interactive User Alignment (ask_question) Agent->>MCP: pixasso_generate_genome(alignedSpecs) MCP-->>Agent: Validated design-genome.yaml Agent->>MCP: pixasso_generate_brain(decisions) MCP-->>Agent: Mermaid Decision Map & Component DAG Agent->>Engine: Component Fabrication (Semantic HTML5 / CSS / React) Agent->>MCP: pixasso_audit_design(componentMarkup) MCP-->>Agent: 5-Pillar Scorecard & Anti-Pattern Check Agent->>MCP: pixasso_generate_test_plan(viewports) MCP-->>Agent: Multi-Viewport Overflow Matrix (390px to 1440px)
Pixasso orchestrates 16 distinct engineering disciplines:
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요