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 giving AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in live gdb/lldb sessions
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": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add oid -- uvx oid-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"oid": {
"command": "uvx",
"args": [
"oid-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": {
"oid": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"oid-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 OpenImageDebugger 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 5일 전
MIT 사용
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 3개 중 3개를 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 5일 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.6)은 12일 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.
MCP server that gives AI agents eyes on OpenImageDebugger buffers in a live gdb/lldb session: list observable symbols at a breakpoint, view renderings, read exact values, dump lossless .npy copies, and mirror buffers into the human viewer.
⚠️ Experimental. This is a new, experimental feature — the control
protocol, tool surface, and behavior may change without notice, and it
is not yet covered by any stability guarantee. It is opt-in
(
OID_AGENT=1) and exposes debuggee memory to local processes; enable
it only in trusted, local development. Feedback welcome.
Two cooperating pieces, connected over a localhost socket:
oid.py, stdlib-only) starts inside your debugger's embedded Python when OID_AGENT=1 is set. It writes a per-session discovery file (host, port, random token) into a private per-user directory..npy) outside the fragile debugger process.You run the debugger; the MCP client runs oid-mcp. They find each other through the discovery directory, so both must be able to read the same directory (see Troubleshooting).
oid.py. See the top-level README's Building the Open Image Debugger.lldb — the same debugger you already use with OID.pip install needed. Install with curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh (or brew install uv). uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp
The first run resolves mcp/numpy/pillow into a local venv. It prints an experimental/security warning to stderr and then waits for MCP traffic on stdin — that blocking wait means it started correctly. Press Ctrl-C to exit.
mcpServers schema — only the file location differs. Each client spawns its *own* oid-mcp process, so you can register it in several clients at once; they all discover the same debug session.Claude Code — one-liner:
claude mcp add oid -- \
uv run --directory /path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp oid-mcp
or add it to .mcp.json:
{
"mcpServers": { "oid": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }
Cursor — put the same entry in ~/.cursor/mcp.json (global, all projects) or /.cursor/mcp.json (one project). Settings → *MCP / Tools & Integrations* → *Add new MCP server* opens that file. The tools are only usable from Cursor's Agent chat.
{
"mcpServers": { "oid": { "command": "/absolute/path/to/uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/OpenImageDebugger/resources/oidmcp", "oid-mcp"] } } }
Use an absolute `command` path in desktop editors. Cursor and
other GUI IDEs do not inherit your shell
PATH, so a bare"uv"
often fails to launch. Use the output of
command -v uv(e.g.
/opt/homebrew/bin/uvwith Apple-Silicon Homebrew). The same goes
for any interpreter the client can't resolve on its own.
Optional environment variables (set them on the server entry via your client's env field, and — for OID_AGENT_DIR — on the debugger too):
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
OID_MCP_MAX_BYTES | 268435456 (256 MiB) | Reject buffers larger than this before transfer |
OID_AGENT_DIR | ~/.oid-agent/ (%LOCALAPPDATA%\oid-agent on Windows) | Discovery directory shared by debugger and server |
Discovery location. The default directory is derived from your home
directory (via the password database), so a GUI-spawned
oid-mcpand a
terminal debugger resolve the same path regardless of
$TMPDIR/$HOME.
To relocate it, set
OID_AGENT_DIRin both environments to the same
absolute path (
~is not expanded).
OID_AGENT=1 gdb ./your-program
(gdb) source /path/to/OpenImageDebugger/oid.py
lldb works the same way:
OID_AGENT=1 lldb ./your-program
(lldb) command script import /path/to/OpenImageDebugger/oid.py
(If oid.py is already in your ~/.gdbinit / ~/.lldbinit, just launch the debugger with OID_AGENT=1 in its environment.)
plot needs it, the other tools do not. list_sessions() # confirm the server sees your debugger
list_buffers() # what's observable at this stop view("frame") # look at the whole buffer view("frame", region=[100,100,64,64]) # zoom into a suspicious spot stats("frame") # min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts values("frame", x=100, y=100, w=4, h=4) # exact numbers for a tiny crop dump("frame") # lossless .npy for offline analysis plot("frame") # mirror it into the human's viewer
Every tool accepts session= to target a specific debugger when more than one is live; it defaults to the most recently started session.
The pixel tools (view, stats, values, dump, list_buffers) don't require a debugger at all. A viewer started standalone with the agent endpoint enabled:
OID_AGENT=1 oidwindow --open path/to/image.png
exposes the same endpoint even with no debugger attached, so an agent can inspect whatever a user currently has open in the viewer.
When a debugger *did* spawn the viewer, that viewer's session carries a debugger_pid back-pointer, so set_view/get_view accept either the viewer's own pid or its debugger's pid to address that window. (The pixel tools — view/stats/values/dump/list_buffers — prefer the debugger's own buffers when given a debugger pid, and fall back to the viewer only when there's no live debugger session.) list_sessions() reports the pairing (see below).
set_view/get_view always target a viewer (there's nothing to move in a debugger without one), resolved the same way: a viewer pid, or a debugger pid paired to a live viewer.
| Tool | Purpose |
|---|---|
list_sessions() | {"debuggers": [...], "viewers": [...]} — live debug sessions and viewer windows (all tools take session= ); each viewer entry shows its debugger_pid pairing (null for a standalone viewer) |
list_buffers() | Observable buffer symbols at the current stop (debugger or viewer session) |
view(symbol, region?, channel?, vmin?, vmax?, max_px?) | PNG rendering; region is the stateless zoom |
stats(symbol, region?) | Per-channel min/max/mean/std, NaN/Inf/zero counts |
values(symbol, x, y, w, h, channel?) | Exact numbers (≤1024 per call) |
dump(symbol, path?, overwrite?) | Lossless .npy dump into the per-user dump directory; path is a filename within it (not an arbitrary path); refuses to overwrite an existing file unless overwrite=true |
plot(symbol) | Mirror into the human viewer window |
set_view(session?, buffer?, center?, zoom?, rotation_deg?, channel?, auto_contrast?) | Set the viewer's view absolutely (idempotent — it sets state, it does not nudge); omitted fields keep their current value; channel is 0, 1, 2, or "all"; auto_contrast is a global viewer toggle, not per-buffer |
get_view(session?) | Read the viewer's current buffer/center/zoom/rotation_deg/channel/auto_contrast |
OID_AGENT=1 is set; it binds localhost with a per-session token (discovery files under ~/.oid-agent/, override with OID_AGENT_DIR). It exposes debuggee memory to local processes that can read those files — the same trust domain as your user account.OID_MCP_MAX_BYTES (default 256 MiB).plot requires it, the other tools do not.OID_AGENT=1 was set in the debugger's environment; oid.py was actually sourced/imported; the debuggee has stopped at a breakpoint at least once; and the debugger and oid-mcp agree on the discovery directory. If they run under different TMPDIR values (common on macOS, where each process may get its own per-user temp dir), set OID_AGENT_DIR to the same absolute path on both sides.OID_AGENT_DIR at a private directory you own with mode 0700.OID_MCP_MAX_BYTES (bytes) on the server entry, or narrow what you fetch.