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)
Amazon data MCP: products, reviews, niches, WIPO design/IP + US litigation, AI search & trends.
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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http amazon 'https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}'주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"amazon": {
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"amazon": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key={api_key}주소에 나만 아는 {…} 부분(예: 내 계정)이 있어서, 복사한 뒤 직접 채워 주세요.
메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 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 도메인 pangolinfo.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요
주소에 내 계정 값이 필요해서 대신 점검할 수 없어요
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.8.0)은 2개월 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.
Pangolinfo MCP server — 18 Amazon e-commerce & IP data tools for AI assistants via Model Context Protocol.
🔗 Official site: [www.pangolinfo.com](https://tool.pangolinfo.com/#/en/system/loading?sourceTag=github_amz)
Plug your favorite AI client (Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, Codex, Hermes, OpenClaw) into Pangolinfo's Amazon Scraper APIs and let the AI run real-time ad tracking, Sponsored Products analysis, VOC sentiment analysis, keyword monitoring, and competitor product audit — plus keyword research, listing analysis, review mining, niche discovery, category navigation, AI search lookups, keyword-trend checks, and WIPO trademark clearance — all from natural-language instructions.
⚠️ BREAKING CHANGE in 0.7.0 — `pacer_search` retired, merged into `wipo_search`
The standalone
pacer_searchtool was removed. US patent-litigation (PACER) lookups
are now reached by passing
enableLitigation=truetowipo_search— it finds the patent
and joins the related US litigation cases in a single call. Prompts/scripts pinning
pacer_searchwill getToolNotFound; switch towipo_searchwithenableLitigation.
Earlier breaking change (0.3.0 — tool renames)
| Old name (≤ 0.2.x) | New name (0.3.0+) |
| --- | --- |
|
google_ai_search|ai_search|
|
google_trends|keyword_trends|
Tool names changed to remove third-party brand references from the public MCP interface.
Tool parameters, return shape, and pricing are unchanged.
| Version | 0.7.3 |
| Tools | 18 business tools (+ a free local pangolinfo_capabilities introspection call) |
| Transport | stdio (local) · streamable HTTP (hosted — see below) |
| Runtime | Node.js 18+ |
| License | MIT |
| Get an API key | https://tool.pangolinfo.com/#/en/system/loading?sourceTag=github_amz |
The Pangolinfo Installer detects your AI client, writes the right config files, and you're done. Pass --scope=mcp to install only this MCP server (skip the Skills package).
macOS / Linux
curl -fsSL https://pangolinfo.dev/install.sh | sh -s -- \
--agent= \ --scope=mcp \ --api-key=pgl_xxxxxxxxxxxx
Windows (PowerShell)
irm https://pangolinfo.dev/install.ps1 | iex; `
Install-Pangolinfo -Agent -Scope mcp -ApiKey pgl_xxxxxxxxxxxx
is one of: claude-code, cursor, cline, windsurf, codex, hermes, openclaw.
After the installer finishes, restart your AI client so it picks up the new mcpServers entry.
The release artifact is a single self-contained `server.mjs` (~800 KB) — all dependencies are bundled in. No npm install needed.
# macOS / Linux
mkdir -p ~/.local/lib/pangolinfo-mcp curl -fsSL https://github.com/pangolinfo/pangolinfo-mcp/releases/latest/download/server.mjs \ -o ~/.local/lib/pangolinfo-mcp/server.mjs chmod +x ~/.local/lib/pangolinfo-mcp/server.mjs
# Windows (PowerShell)
$dir = "$env:LOCALAPPDATA\pangolinfo-mcp" New-Item -ItemType Directory -Force -Path $dir | Out-Null irm https://github.com/pangolinfo/pangolinfo-mcp/releases/latest/download/server.mjs ` -OutFile "$dir\server.mjs"
Then wire it into your AI client — see the per-client snippets below. Point args at the file you just downloaded.
Developers: to build from source,
git clonethis repo and runnpm install && npm run build. The produceddist/server.mjsis identical to the release asset.
pgl_xxxxxxxx key from the dashboardpangolinfo_capabilities is free)Replace /abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs with your real path, and pgl_xxxxxxxx with your key.
~/.claude/settings.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
Prefer
claude mcp add --scope user pangolinfo node /abs/path/to/dist/server.mjs— it writes the same entry without hand-editing JSON.
~/.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
Open Cline → MCP Servers → Edit settings JSON, then add:
{
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
The settings file lives at /globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json. If you're on the standalone Cline CLI, use ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.json instead.
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
~/.codex/config.toml)[mcp_servers.pangolinfo]
command = "node" args = ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"]
[mcp_servers.pangolinfo.env] PANGOLINFO_API_KEY = "pgl_xxxxxxxx"
~/.hermes/config.yaml)mcp_servers:
pangolinfo: command: node args: ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"] env: PANGOLINFO_API_KEY: pgl_xxxxxxxx
~/.openclaw/openclaw.json){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "command": "node", "args": ["/abs/path/to/pangolinfo-mcp/dist/server.mjs"], "env": { "PANGOLINFO_API_KEY": "pgl_xxxxxxxx" } } } }
Don't want to install anything? Point your AI client at the hosted endpoint instead of a local server.mjs. This is the streamable HTTP transport (MCP spec), multi-tenant — you bring your own key on every request.
| Endpoint | https://mcp.pangolinfo.com/mcp |
| Transport | Streamable HTTP (POST + SSE) |
| Auth | Your pgl_xxxxxxxx key, via Bearer header or URL query |
1. `Authorization` header (recommended)
Authorization: Bearer pgl_xxxxxxxx
This is the preferred method: the key stays out of URLs, logs, and browser history. The Bearer scheme is matched case-insensitively (bearer, BEARER, Bearer all work) and extra whitespace is tolerated.
2. `?api_key=` URL query (fallback)
https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key=pgl_xxxxxxxx
Easiest for clients that only let you paste a URL. If your key contains URL-special characters, URL-encode it. The header (method 1) takes precedence if both are supplied.
"url"-style remote MCP){
"mcpServers": { "pangolinfo": { "url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer pgl_xxxxxxxx" } } } }
If your client can't set headers, fall back to the URL form:
"url": "https://mcp.pangolinfo.com/mcp?api_key=pgl_xxxxxxxx".
If you're calling the endpoint directly (not through a standard MCP client):
/mcp.application/json and text/event-stream in its Accept header. This server backfills the missing media type for you, so a plain Accept: application/json, Accept: */*, or even a missing Accept header all work — you don't need to hand-craft it.401 means the key was not found in either the header or the query string — check that your client actually sent it (some libraries drop the Authorization header on cross-origin redirects).See MCP-TOOLS-MAP.md for the full coordination graph (which tools chain into which).
| # | Tool | Purpose | Cost (credits) |
|---|---|---|---|
| 1 | search_amazon | Amazon keyword search → structured product list | 0.75 |
| 2 | get_amazon_product | Single-ASIN listing detail (title / bullets / features / videos with type + section / aiReviewsSummary) | 0.75 |
| 3 | get_amazon_delivery_time | Single-ASIN listing detail with destination-specific delivery estimates | 2 |
| 4 | get_amazon_reviews | Batch reviews for an ASIN (VOC mining); 11 marketplaces including France (site: "amz_fr" → www.amazon.fr) and Japan (amz_jp) | 0.75 |
| 5 | list_bestsellers | Amazon Bestsellers by category | 0.75 |
| 6 | list_new_releases | Amazon New Releases by category | 0.75 |
| 7 | list_seller_products | Catalog of products under one seller | 0.75 |
| 8 | list_category_products | All products in a category leaf | 0.75 |
| 9 | search_categories | Search Amazon category tree by keyword | 0.75 |
| 10 | get_category_children | Drill down one level in the category tree | 0.75 |
| 11 | filter_categories | Filter category nodes by criteria | 0.75 |
| 12 | filter_niches | Niche discovery (size × competition × growth) | 0.75 |
| 13 | get_category_paths | Resolve full ancestor paths for a category node | 0.75 |
| 14 | search_local_maps | Google Maps local business search | 0.75 |
| 15 | wipo_search | WIPO global design / trademark search (IP clearance). Set enableLitigation=true to also join related US patent-litigation (PACER) cases in the same call | 2 (+12 when enableLitigation finds a patent) |
| 16 | ai_search | AI Search via Google SERP (AI Overview + organic, with compliance disclaimer) | 2 |
| 17 | keyword_trends | Keyword Trends via Google Trends (with compliance disclaimer) | 1.5 |
| 18 | scrape_url | Power-user escape hatch: scrape a raw Amazon URL + parserName (non-standard pages) | 0.75 |
| 19 | search_amazon_alexa | Amazon Rufus AI conversational product picks (scene-based, no keyword) | 6 |
| 20 | get_amazon_alexa_questions | Alexa Listing API: extract ASIN-bound PDP preset questions; optionally answer each | 0/5 discovery outcome + 20/answered region (max 45) |
For competing offers, call scrape_url with parserName=amzFollowSeller and either an ASIN in content or an Amazon product URL. Each returned item includes soldBy, hasSoldByLink (linked seller name vs. plain text), and optional isFeatured for the featured offer.
Plus a free local call:
pangolinfo_capabilitiesreturns the full tool catalog, canonical workflows, and usage tips with no backend round-trip (0 credits). It is a self-introspection helper, not one of the 20 data tools.
Default marketplace is Amazon US (marketplaceId=ATVPDKIKX0DER, zip=90001). Override per call via tool arguments.
Two tools legitimately run long because they wait on live AI generation:
| Tool | Typical latency | Worst case |
|---|---|---|
search_amazon_alexa (Rufus) | 60–90s per prompt | >200s for multiple prompts |
ai_search | ~30s | ~60s |
Most MCP clients enforce a per-tool-call timeout — often 60 seconds of silence — and abort the call if nothing comes back in time. When that happens the client reports a transport-level timeout/disconnect, and the agent mistakes it for "the tool is unavailable/broken." This is the usual reason search_amazon_alexa gets flagged as unavailable
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