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)
Gemini 3 MCP server with 30+ tools: images, video, research, TTS, code exec & CLI
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.
GEMINI_API_KEY, GEMINI_OUTPUT_DIR비밀로 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": {
"gemini": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rlabs-inc/gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_OUTPUT_DIR": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add gemini --env GEMINI_API_KEY=your-value --env GEMINI_OUTPUT_DIR=your-value -- npx -y @rlabs-inc/gemini-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"gemini": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rlabs-inc/gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_OUTPUT_DIR": "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": {
"gemini": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rlabs-inc/gemini-mcp"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_OUTPUT_DIR": "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.
GEMINI_OUTPUT_DIR env이 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 RLabs-Inc 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: GEMINI_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(0.7.1)은 10개월 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.
A Model Context Protocol (MCP) server for integrating Google's Gemini 3 models with Claude Code, enabling powerful collaboration between both AI systems. Now with a beautiful CLI!
MCP Registry Support: Now discoverable in the official MCP ecosystem!
| Feature | Description |
|---|---|
| Deep Research Agent | Autonomous multi-step research with web search and citations |
| Token Counting | Count tokens and estimate costs before API calls |
| Text-to-Speech | 30 unique voices, single speaker or two-speaker dialogues |
| URL Analysis | Analyze, compare, and extract data from web pages |
| Context Caching | Cache large documents for efficient repeated queries |
| YouTube Analysis | Analyze videos by URL with timestamp clipping |
| Document Analysis | PDFs, DOCX, spreadsheets with table extraction |
| 4K Image Generation | Generate images up to 4K with 10 aspect ratios |
| Multi-Turn Image Editing | Iteratively refine images through conversation |
| Video Generation | Create videos with Veo 2.0 (async with polling) |
| Code Execution | Gemini writes and runs Python code (pandas, numpy, matplotlib) |
| Google Search | Real-time web information with inline citations |
| Structured Output | JSON responses with schema validation |
| Data Extraction | Extract entities, facts, sentiment from text |
| Thinking Levels | Control reasoning depth (minimal/low/medium/high) |
| Direct Query | Send prompts to Gemini 3 Pro/Flash models |
| Brainstorming | Claude + Gemini collaborative problem-solving |
| Code Analysis | Analyze code for quality, security, performance |
| Summarization | Summarize content at different detail levels |
# Using npm (Recommended)
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY npx -y @rlabs-inc/gemini-mcp
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY bunx @rlabs-inc/gemini-mcp
# Install globally
npm install -g @rlabs-inc/gemini-mcp
gcli config set api-key YOUR_KEY
gcli search "latest news" glci image "sunset over mountains" --ratio 16:9
Get your API key: Visit Google AI Studio - it's free and takes seconds!
# With verbose logging
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY VERBOSE=true bunx -y @rlabs-inc/gemini-mcp
claude mcp add gemini -s user -- env GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY GEMINI_OUTPUT_DIR=/path/to/output bunx -y @rlabs-inc/gemini-mcp
Direct queries to Gemini with thinking level control:
prompt: "Explain quantum entanglement"
model: "pro" or "flash" thinkingLevel: "low" | "medium" | "high" (optional)
Generate images with Nano Banana Pro (Claude can SEE them!):
prompt: "a futuristic city at sunset"
style: "cyberpunk" (optional) aspectRatio: "16:9" (1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9) imageSize: "2K" (1K, 2K, 4K) useGoogleSearch: false (ground in real-world info) thinkingLevel: "high" (optional - minimal, low, medium, high) personGeneration: "ALLOW_ALL" (optional - ALLOW_ALL, ALLOW_ADULT, ALLOW_NONE) seed: 42 (optional - for reproducible results)
Start a multi-turn image editing session:
prompt: "a cozy cabin in the mountains"
aspectRatio: "16:9" imageSize: "2K" useGoogleSearch: false thinkingLevel: "high" (optional - minimal, low, medium, high) personGeneration: "ALLOW_ALL" (optional - ALLOW_ALL, ALLOW_ADULT, ALLOW_NONE) seed: 42 (optional - for reproducible results)
Returns a session ID for iterative editing.
Continue refining an image:
sessionId: "edit-123456789"
prompt: "add snow on the roof and make it nighttime"
Close an editing session:
sessionId: "edit-123456789"
List all active editing sessions.
Generate videos using Veo:
prompt: "a cat playing piano"
aspectRatio: "16:9" (optional) negativePrompt: "blurry, text" (optional)
Video generation is async (takes 1-5 minutes). Use gemini-check-video to poll.
Check video generation status and download when complete:
operationId: "operations/xxx-xxx-xxx"
Analyze code for issues:
code: "function foo() { ... }"
language: "typescript" (optional) focus: "quality" | "security" | "performance" | "bugs" | "general"
Analyze text content:
text: "Your text here..."
type: "sentiment" | "summary" | "entities" | "key-points" | "general"
Collaborative brainstorming:
prompt: "How could we implement real-time collaboration?"
claudeThoughts: "I think we should use WebSockets..." maxRounds: 3 (optional)
Summarize content:
content: "Long text to summarize..."
length: "brief" | "moderate" | "detailed" format: "paragraph" | "bullet-points" | "outline"
Let Gemini write and execute Python code:
prompt: "Calculate the first 50 prime numbers and plot them"
data: "optional CSV data to analyze" (optional)
Supports libraries: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, tensorflow, and more. Generated charts are saved to the output directory and returned as images.
Real-time web search with citations:
query: "What happened in tech news this week?"
returnCitations: true (default)
Returns grounded responses with inline citations and source URLs.
Get JSON responses matching a schema:
prompt: "Extract the meeting details from this email..."
schema: '{"type":"object","properties":{"date":{"type":"string"},"attendees":{"type":"array"}}}' useGoogleSearch: false (optional)
Convenience tool for common extraction patterns:
text: "Your text to analyze..."
extractType: "entities" | "facts" | "summary" | "keywords" | "sentiment" | "custom" customFields: "name, date, amount" (for custom extraction)
Analyze YouTube videos directly:
url: "https://www.youtube.com/watch?v=..."
question: "What happens at 2:30?" startTime: "1m30s" (optional, for clipping) endTime: "5m00s" (optional, for clipping)
Quick video summarization:
url: "https://www.youtube.com/watch?v=..."
style: "brief" | "detailed" | "bullet-points" | "chapters"
Analyze PDFs and documents:
filePath: "/path/to/document.pdf"
question: "Summarize the key findings" mediaResolution: "low" | "medium" | "high"
Quick PDF summarization:
filePath: "/path/to/document.pdf"
style: "brief" | "detailed" | "outline" | "key-points"
Extract tables from documents:
filePath: "/path/to/document.pdf"
outputFormat: "markdown" | "csv" | "json"
The killer combination for development:
| Claude | Gemini |
|---|---|
| Complex logic | Frontend/UI |
| Architecture | Visual components |
| Backend code | Image generation |
| Integration | React/CSS styling |
| Reasoning | Creative generation |
Example workflow:
gemini-generate-image for UI mockupsgemini-query| Variable | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | Yes | - | Your Google Gemini API key |
GEMINI_OUTPUT_DIR | No | ./gemini-output | Where to save generated files |
GEMINI_MODEL | No | - | Override model for init test |
GEMINI_PRO_MODEL | No | gemini-3-pro-preview | Pro model (Gemini 3) |
GEMINI_FLASH_MODEL | No | gemini-3-flash-preview | Flash model (Gemini 3) |
GEMINI_IMAGE_MODEL | No | gemini-3-pro-image-preview | Image model (Nano Banana Pro) |
GEMINI_IMAGE_THINKING_LEVEL | No | high | Default thinking level for image generation (minimal, low, medium, high) |
GEMINI_VIDEO_MODEL | No | veo-2.0-generate-001 | Video model |
VERBOSE | No | false | Enable verbose logging |
QUIET | No | false | Minimize logging |
GEMINI_ENABLED_TOOLS | No | - | Comma-separated list of tool groups to load (e.g., query,search,image-gen) |
GEMINI_TOOL_PRESET | No | - | Preset profile: minimal, text, image, research, media, full |
By default, all 37 tools are loaded. To reduce context usage, configure which tools to load:
| Preset | Tool Groups |
|---|---|
minimal | query, brainstorm |
text | query, brainstorm, analyze, summarize, structured |
image | query, image-gen, image-edit, image-analyze |
research | query, search, deep-research, url-context, document |
media | query, image-gen, image-edit, image-analyze, video-gen, youtube, speech |
full | All 18 tool groups (default) |
# Minimal - query and brainstorm
GEMINI_TOOL_PRESET=minimal
GEMINI_TOOL_PRESET=text # query, brainstorm, analyze, summarize, structured
GEMINI_TOOL_PRESET=image # query, image-gen, image-edit, image-analyze
GEMINI_TOOL_PRESET=research # query, search, deep-research, url-context, document
# Only specific tools
GEMINI_ENABLED_TOOLS=query,search,image-gen
# Start with preset, add extras
GEMINI_TOOL_PRESET=minimal GEMINI_ENABLED_TOOLS=search,image-gen # Adds to minimal preset
| Group | Tools |
|---|---|
query | gemini-query |
brainstorm | gemini-brainstorm |
analyze | gemini-analyze-code, gemini-analyze-text |
summarize | gemini-summarize |
image-gen | gemini-generate-image, gemini-image-prompt |
| image-edit | gemini-start-image-edit, gemini-continue-image-edit, gemini-end-image
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요