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)
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via 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.
FRENCHIE_API_KEY, FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE, Authorization, X-Frenchie-Default-Language비밀로 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.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"frenchie-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lab94/frenchie"
],
"env": {
"FRENCHIE_API_KEY": "your-value",
"FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http frenchie-skill https://mcp.getfrenchie.dev --header 'Authorization: your-value' --header 'X-Frenchie-Default-Language: your-value'claude mcp add frenchie-skill --env FRENCHIE_API_KEY=your-value --env FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE=your-value -- npx -y @lab94/frenchie실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"frenchie-skill": {
"url": "https://mcp.getfrenchie.dev",
"headers": {
"Authorization": "your-value",
"X-Frenchie-Default-Language": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"frenchie-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lab94/frenchie"
],
"env": {
"FRENCHIE_API_KEY": "your-value",
"FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE": "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": {
"frenchie-skill": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.getfrenchie.dev",
"headers": {
"Authorization": "your-value",
"X-Frenchie-Default-Language": "your-value"
}
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"frenchie-skill": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lab94/frenchie"
],
"env": {
"FRENCHIE_API_KEY": "your-value",
"FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
FRENCHIE_DEFAULT_LANGUAGE envAuthorization 비밀 필수 HTTP headerX-Frenchie-Default-Language HTTP header이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Lab94 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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: FRENCHIE_API_KEY, Authorization
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.5.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
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.
Frenchie — your agent's best friend.
Install Frenchie in your coding agent with one command. Frenchie Kit gives agents file and multimodal capabilities: read PDFs and images, transcribe audio and video, extract Office/CSV files to Markdown, and generate images from text prompts. Frenchie Method gives teams a structured workflow from requirement to release.
Upgrading from 0.1.x or 0.2.x? See MIGRATION.md for the breaking changes in 0.3.0 (stdio metadata-only responses, absolute-path MCP configs, new
mcp --help/--selftestflags).
This package ships:
/ocr, /transcribe, /extract, /generate-image, /frenchie-status commands + HTTP/stdio MCP guidance)/frenchie-method, /requirement, /qa-analysis, /implement, /run-test, /pr-review, /release-check, and related workflow commands)lab94-frenchie mcp) bundled for npxFrom the root of your project:
npx @lab94/frenchie install
This installs Frenchie Kit and Frenchie Method skills. Method is text-only and works without an API key.
Optional Method config:
npx @lab94/frenchie install --init-method
This creates .frenchie/method.config.json and .frenchie/.gitignore; it does not edit your root .gitignore.
Create an account at getfrenchie.dev. You get 100 free credits on your first signup, once per email. No card required.
Then connect your local agent:
npx @lab94/frenchie login
The login command opens a browser device-code flow, then writes FRENCHIE_API_KEY into the MCP config the installer created. The full key is never printed.
Fallback if you already have a key from the dashboard:
npx @lab94/frenchie install --api-key fr_your_key_here
To target a specific agent:
npx @lab94/frenchie login --agent claude
npx @lab94/frenchie login --agent cursor npx @lab94/frenchie login --agent codex npx @lab94/frenchie login --agent vscode npx @lab94/frenchie login --agent gemini
User-level installs (Antigravity, Windsurf, Zed, Claude Desktop) need the --global flag — auto-detect never writes under $HOME:
npx @lab94/frenchie login --agent antigravity --global
npx @lab94/frenchie login --agent windsurf --global npx @lab94/frenchie login --agent zed --global npx @lab94/frenchie login --agent claude-desktop --global
Fallback with an existing key:
npx @lab94/frenchie install --agent claude --api-key fr_…
npx @lab94/frenchie install --agent codex --api-key fr_… npx @lab94/frenchie install --agent antigravity --global --api-key fr_… npx @lab94/frenchie install --agent claude-desktop --global --api-key fr_…
After login, your agent can call ocr_to_markdown, transcribe_to_markdown, extract_to_markdown, or generate_image. OCR/transcription/extraction results are saved to .frenchie/ /result.md automatically; generated images are saved to .frenchie/ /generated. .
When a new Frenchie version ships, the pinned package spec inside each MCP config (@lab94/frenchie@0.5.0) needs to point at the new version so npx stops serving a cached older bundle. Two upgrade commands cover everything:
# Project-scoped configs in this directory (.mcp.json, .cursor/mcp.json, .codex/config.toml, etc.)
npx @lab94/frenchie@latest install
npx @lab94/frenchie@latest install --global
install --global is upgrade-mode: it only rewrites frenchie entries that already exist. It will not surprise-install anything new under $HOME. First-time global installs still go through install --agent --global.
The installer prints the restart hint for your agent. After that, ask:
OCR ./report.pdf with Frenchie
…and Frenchie takes it from there.
For workflow orchestration, ask:
/frenchie-method
/frenchie remains the Kit entrypoint in agents that use a single Frenchie command. It is not an alias for Method.
These agents can't run local npm binaries. Use the hosted MCP endpoint instead:
URL: https://mcp.getfrenchie.dev
Header: Authorization: Bearer fr_your_key_here
The same @lab94/frenchie skill files work in HTTP mode — install them once with install --agent and the included SKILL.md will tell the agent to upload files via upload_file before calling OCR/transcription/extraction. Image generation does not need an upload step in HTTP mode; it returns a short-lived imageUrl that the agent should download for the user.
| Command | What it does |
|---|---|
/ocr | Parse a PDF or image into Markdown |
/transcribe | Parse audio or video into a Markdown transcript |
/extract | Parse DOCX, XLSX, CSV, TSV, or PPTX into Markdown |
/generate-image | Generate a single image from a text prompt |
/frenchie-status | Check credits and recent jobs |
Under the hood, Frenchie exposes these MCP tools:
ocr_to_markdowntranscribe_to_markdownextract_to_markdowngenerate_imageget_job_resultupload_file (HTTP mode only)fetch_result_file (HTTP mode only)Slash notation is the canonical Method command name. Claude Code reads command files directly. Codex Desktop gets the same entries through wrapper skills such as requirement and qa-analysis; restart Codex after install before trying /requirement. Hosts without slash support can use natural language such as Frenchie Method requirement ....
| Command | What it does |
|---|---|
/frenchie-method | Route a task through Method from requirement to release |
/method-check | Validate Method config, artifacts, gates, and next action |
/requirement | Turn a request into scoped requirements |
/qa-analysis / /test-case | Design proof before implementation planning |
/sa-analysis / /implementation-plan | Analyze architecture and implementation approach |
/implement | Execute from Method artifacts using the current agent |
/run-test | Run repo-declared verification and write a test report |
/pr-review / /review-pr | Review the result, tests, security, and artifact drift |
/release-check | Read-only release readiness gate |
Method stores optional workflow artifacts under .frenchie/docs/feature/. install --init-method also writes a visible skillTriggers skeleton in .frenchie/method.config.json; command keys are empty slots teams can fill with installed agent skills, for example "requirement": ["brainstorming"]. Teams decide whether to commit or ignore Method config and artifacts.
Every agent handles MCP a little differently. /ocr is a Claude Code-only slash command; Method slash commands are host-dependent and use Codex wrapper skills outside Claude Code. Other agents use natural language, @-mention, or a server-name slash command. All facts below are dogfood-verified.
| Agent | Invoke | Full guide |
|---|---|---|
| Claude Code | /ocr TOR.pdf | docs |
| Cursor | Use Frenchie to OCR TOR.pdf | docs |
| Codex (Desktop / CLI / IDE) | Kit: /frenchie TOR.pdf · @frenchie ocr TOR.pdf; Method: /requirement after restart, or Frenchie Method requirement ... | docs |
| Antigravity | /frenchie TOR.pdf (invokes by server name) | docs |
| VS Code Copilot | /frenchie TOR.pdf | docs |
| Claude Desktop | Use Frenchie to OCR TOR.pdf | docs |
| Windsurf | OCR TOR.pdf via Frenchie | docs |
| Gemini CLI | OCR TOR.pdf with Frenchie | docs |
| Zed | OCR TOR.pdf via Frenchie | docs |
Something not working? See the symptom-first troubleshooting guide — every error we've hit in dogfood has a canonical entry.
Simple numbers. No subscriptions.
File extraction pricing: DOCX 0.5 credits per page, XLSX 0.5 credits per sheet, CSV/TSV 0.5 credits per file, PPTX 1 credit per slide.
| Action | Cost |
|---|---|
| OCR | 1 credit per page |
| Transcription | 2 credits per minute |
| DOCX extraction | 0.5 credits per page |
| XLSX extraction | 0.5 credits per sheet |
| CSV/TSV extraction | 0.5 credits per file |
| PPTX extraction | 1 credit per slide |
| Image generation | 20 credits per image |
$1 = 100 credits. Credits don't expire.
Files are processed and deleted. Results expire about 30 minutes after first delivery. If you need a durable copy, save the Markdown when it comes back.
OCR: PDF, PNG, JPG, JPEG, WebP
Transcription: MP3, M4A, WAV, MP4, MOV, WebM
File extraction: DOCX, XLSX, CSV, TSV, PPTX
Image generation: PNG, JPEG, WebP output from text prompts