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)
MCP server that reads local Figma .fig files, fully offline
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": {
"figme": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"figme-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add figme -- npx -y figme-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"figme": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"figme-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": {
"figme": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"figme-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 ntson9p 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(1.1.1)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.
An MCP server that lets your AI agent read Figma .fig files — offline, with no Figma account or API token.
Save a design from Figma as a .fig file, and your agent can read everything in it: layers and layout, colours, text, components, design tokens and images. figme can also draw any frame as a picture, so the agent can compare what it built with the design.
you: "what does the tab component in design.fig look like?"
fig_overview → 10 pages, 2,046 components, 273 variables, 212 images fig_find → "lv2/tab/large" is 2:1337, on page "Page 1" fig_style → display:flex, direction:row, gap:8, padding:"8px 16px", cornerRadius:4, stroke #FFFFFF bound to variable "tab/large/underline" (active #FFFFFF / inactive #333333)
fig_render draws any layer as a PNG or SVG..fig carries the schema that describes it, and figme decodes the file with that schema, so fields Figma adds later don't break it.You need Node.js 22.15 or newer.
1. Save the design as a `.fig` file. In Figma, choose File → Save local copy… If it's a Community file, click Open in Figma first.
2. Add figme to your agent. In Claude Code:
claude mcp add figme -- npx -y figme-mcp
For Cursor, VS Code, Windsurf and other clients, see Set up your client.
3. Ask. Give the full path to the file, and paste a Figma link if you have one:
Using figme, read /Users/me/Desktop/App.fig and build this frame as a React component:
https://www.figma.com/design/AbC123/App?node-id=3017-121
The agent picks the tools from there. A few more things to try:
Every client runs the same command, npx -y figme-mcp. Only the place you put it changes.
Claude Code
claude mcp add figme -- npx -y figme-mcp # this project
claude mcp add -s user figme -- npx -y figme-mcp # every project
To share the server with everyone who works on a repository, commit a .mcp.json at its root:
{
"mcpServers": { "figme": { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
The Claude Code extensions for VS Code and JetBrains use this same configuration. They don't read the editor's own MCP settings.
Cursor
Add this to ~/.cursor/mcp.json for every project, or to .cursor/mcp.json for one:
{
"mcpServers": { "figme": { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
VS Code (GitHub Copilot)
From a terminal:
code --add-mcp '{"name":"figme","command":"npx","args":["-y","figme-mcp"]}'
Or add this to .vscode/mcp.json. VS Code uses the key servers, not mcpServers:
{
"servers": { "figme": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
Then switch the Chat view to Agent mode.
Windsurf
Add this to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "figme": { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] } } }
Other clients
Any client that can start a local (stdio) MCP server works. Give it:
{ "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp"] }
Config file locations change between client releases. If a path above doesn't match what you see, check your client's MCP documentation.
On Windows, some clients can't find npx by themselves. If the server doesn't start, run it through cmd:
{ "command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "figme-mcp"] }
fig_overview reports with the name in the link, or ask the agent to find the layer by name instead..fig takes about 900 MB of RAM once parsed, and figme keeps up to 4 parsed files. On a smaller machine, keep just one: { "command": "npx", "args": ["-y", "figme-mcp", "--max-files", "1"] }
Your agent picks these on its own; you don't need to name them.
| Tool | What it gives the agent |
|---|---|
fig_overview | The pages, node counts, and how many components, variables and images the file has |
fig_tree | The layer tree under a node, a few levels at a time, instances opened |
fig_node | One layer in detail: size, position, corner radii, auto-layout, children |
fig_find | Layers whose name or text contains a string |
fig_text | All the text, with fonts and mixed styles |
fig_style | Fills, strokes, effects and typography, with auto-layout as CSS flexbox |
fig_components | The components, their properties, and how often each is used |
fig_instance | What an instance changes from its component |
fig_variables | Design tokens: every collection, mode and value |
fig_image | Embedded images, and the file's thumbnail |
fig_blob | Raw vector data, for anything the other tools don't decode |
fig_render | A PNG or SVG picture of any layer or page |
Parameters and example responses for each are in docs/tools.md.
.fig. It writes a file only when you ask fig_image or fig_render to save one..fig holds the design as it was when you saved it. When the design changes, save it again; figme picks up the new file.fig_render approximates a few effects, such as background blur and angular gradients, and skips a few things, such as emoji. Every render lists what it approximated or skipped. See docs/rendering.md.fig_blob returns their raw bytes.Issues and pull requests are welcome. CONTRIBUTING.md explains how to build from source and run the tests, and how the parser works.
MIT