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)
Photo or text to technical drawing, DXF and DWG, printable STL, 3D models and product renders.
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.
TECHDRAWAI_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": {
"techdrawai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"techdrawai-mcp"
],
"env": {
"TECHDRAWAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add techdrawai --env TECHDRAWAI_API_KEY=your-value -- npx -y techdrawai-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"techdrawai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"techdrawai-mcp"
],
"env": {
"TECHDRAWAI_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": {
"techdrawai": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"techdrawai-mcp"
],
"env": {
"TECHDRAWAI_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 MeltFlexDevs 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: TECHDRAWAI_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(0.4.0)은 24일 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.
AI agent skills for turning a photograph of a physical part into engineering documentation with TechDraw AI. Draft a dimensioned 2D technical drawing, trace it into CAD-ready DXF and DWG, reconstruct the part as a 3D mesh, or render it as a finished product shot. Works with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Codex, VS Code, Windsurf and anything else that loads Markdown skills or speaks MCP.
Each user authenticates with their own TechDraw AI API key, and every generation is billed to their account credits. The skills call the public TechDraw AI API directly, so there is nothing extra to install and no CAD kernel to build.
One photograph, three outputs: a dimensioned drawing, CAD geometry, and a 3D model.
Pick one. Each method sets the skills up for your agent.
npx skills (recommended, cross-agent)npx skills add MeltFlexDevs/techdrawai-skills
gh skill install MeltFlexDevs/techdrawai-skills
Inside Claude Code:
/plugin marketplace add MeltFlexDevs/techdrawai-skills
/plugin install techdrawai@techdrawai
If you want the tools without the skills, add the MCP server directly:
claude mcp add techdrawai -- npx -y techdrawai-mcp
Configuration for Cursor, Claude Desktop, Codex, VS Code and Windsurf is on the MCP page.
Universal fallback:
git clone --depth 1 https://github.com/MeltFlexDevs/techdrawai-skills.git
cd techdrawai-skills ./setup
More options in INSTALL.md. Agent-driven install, to paste into your agent: INSTALL_FOR_AGENTS.md.
Programmatic access is part of the Studio plan. Once you are subscribed, the simplest way to sign in is the browser flow, which mints a key from your session and hands it back over loopback so you never copy or paste a secret:
npx -y techdrawai-mcp auth login
Or create one by hand at [techdrawai.com/app](https://techdrawai.com/app?view=settings) → Settings → API keys and export it:
export TECHDRAWAI_API_KEY="tda_sk_..."
The key is shown exactly once at creation. Only its SHA-256 is stored, so nobody can recover it afterwards, including us. An account may hold five live keys and revoking one takes effect on the next request.
| Skill | Invoke | What it covers |
|---|---|---|
techdrawai-drafting | /techdrawai:drafting | Photo or written description to dimensioned technical drawing. Drafting standard, sheet size, projection angle, drawing type, views, and the measurements that anchor the scale. |
techdrawai-cad | /techdrawai:cad | Everything downstream of the drawing: DXF and DWG at true size, printable STL, 3D reconstruction from a photo or a drawing, and product renders. |
| Tool | What it does | Cost |
|---|---|---|
generate_technical_drawing | Photo to a dimensioned, standards-compliant technical drawing | 5 credits |
text_to_technical_drawing | A written description with sizes to a dimensioned technical drawing, no photo | 5 credits |
image_to_dxf | Any image to real CAD contours as DXF, optionally DWG | Free |
image_to_stl | Flat artwork (logo, stencil, line drawing) extruded into a printable STL | Free |
render_product | Technical drawing to a photorealistic product render | 5 credits |
photo_to_3d | Photo to a textured 3D mesh, GLB plus FBX, OBJ, USDZ, STL | 80 credits |
drawing_to_3d | Technical drawing to a textured 3D mesh, one call and one charge | 80 credits |
identify_product | Name the object in a photo | Free |
check_credits | Balance, plan, and what each operation costs | Free |
Failed generations are refunded automatically, so an agent that retries a bad prompt does not quietly drain the balance.
Every tool writes its result to disk (./techdrawai-output/ unless you pass output_path) and returns the path rather than the bytes. A technical drawing is a megabyte-scale image, and pushing that through the protocol would burn the agent's context on something it usually just hands to the next tool.
You: Here is a bracket,
~/photos/bracket.jpg. It is 120 mm across. I need a DXF for the laser cutter.
[identify_product] → "steel wall bracket"
[generate_technical_drawing] product_name: "steel wall bracket" measurements: [{ value: "120", unit: "mm", position: "overall width" }] standard: ISO · paper_size: A3 · drawing_type: working → ./techdrawai-output/drawing-2026-07-27_15-04-11.png 5 credits
[image_to_dxf] width_mm: 120 → ./techdrawai-output/drawing-2026-07-27_15-04-11.dxf 34 contours, free
The DXF arrives at true size, so it goes straight to the cutter without rescaling. More patterns in COOKBOOK.md.
Without a real measurement the dimensions are the model's best estimate and are marked nominal. With even one, every other feature is scaled proportionally from it and the whole drawing becomes internally consistent and manufacturable. If a user has not given one, ask for it. It is the single biggest quality lever in the whole workflow.
The same package is a command-line tool when you run it with arguments instead of letting an agent speak MCP to it:
techdrawai draw -i bracket.jpg --measure 120:"overall width" --paper A3
techdrawai dxf -i drawing.png --width-mm 120 --dwg techdrawai model3d -i bracket.jpg --detail high
Full reference at techdrawai.com/cli.
MIT. See LICENSE.