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)
Design ERDs with your team's naming standards: query/edit entities and relationships, SQL/DBML
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": {
"sqemo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sqemo -- npx -y sqemo-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sqemo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-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": {
"sqemo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sqemo-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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sqemo 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(2.8.3)은 21일 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.
MCP server for [Sqemo](https://sqemo.com) — AI agents that follow your team's database naming standard.
Your agent models in business terms ("Customer Number"); the column comes out as cust_no because *your* word list says customer → cust, number → no (case and delimiter are rules too, so CUST_NO is one setting away). Same input, same name, every table, every agent. Overrides are allowed but flagged, and a CLI lint catches drift in CI.
{ "mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
Works with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and any MCP client. Local .erd.json files need no account; cloud ERDs and Pro tools need npx sqemo-mcp login.
*Model a discussion board where members post articles, a post can be a reply to another
post, and members comment on posts.*
The agent calls the tools with logical names and never types a column name:
upsert_entity { logicalName: "Post" }
// → { physicalName: "POST" }
upsert_attribute { logicalName: "Post Content", domain: "Content" } // → { physicalName: "POST_CNTS" } // Content → CNTS: from the team word list
upsert_attribute { logicalName: "Delete Flag", domain: "Flag" } // → { physicalName: "DELETE_YN" } // Flag → YN: same rule in every table
lint_erd // → naming drift, missing words, referential integrity — before any DDL is written
CNTS and YN are not the agent's taste. They are your word list's abbreviations, applied the same way they were applied in every other table your team has modelled. Domains carry the data type, so Content is varchar(1000) everywhere it appears.
Full walkthrough with every tool call: Describe the work, get a governed schema.
AI agents can query and edit entities, relationships, and domains; generate physical names from a shared team glossary; import/export SQL (7 dialects) and DBML; and compare the model against a live database. Works with both local .erd.json files and ERDs stored on the Sqemo cloud.
sqemo-mcpio.github.sqemo/sqemoRequires Node.js >= 22. Local-file tools work without any account or configuration.
Login is needed for cloud ERD tools, and for the tools marked (Pro) below.
.mcp.json){
"mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
Add the same mcpServers entry to your config file:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "sqemo": { "command": "npx", "args": ["-y", "sqemo-mcp"] } } }
npx sqemo-mcp login # pick Google, GitHub, or email + password
npx sqemo-mcp logout # removes stored credentials
login asks how you want to sign in. Google and GitHub open a browser tab, complete a PKCE OAuth flow, and hand the session back through a one-shot loopback server on 127.0.0.1; the third option takes an email and password in the terminal. Only a refresh token is ever stored.
~/.erdmaker/credentials.json (mode 0600 on POSIX); your password is never persisted.--password forces the email + password path, --provider google|github forces a browser path.printf 'email\npassword\n' | npx sqemo-mcp login127.0.0.1). Over SSH or in CI, use --password or the SQEMO_EMAIL / SQEMO_PASSWORD environment variables.36 tools in total.
| Tool | Description |
|---|---|
list_erds / list_workspaces | Cloud ERDs and workspaces you belong to (login required) |
get_erd_overview | Name, dialect, entity/relationship/domain/glossary stats |
list_entities / get_entity | Entity list and full detail (attributes, keys, logical/physical mapping) |
list_relationships | Relationships with endpoints and cardinality |
list_domains | Domain definitions (also from workspace standard glossaries) |
search_dictionary | Search the team glossary (logical/physical words, abbreviations, synonyms) |
check_naming | Check a logical name against the team naming standard |
generate_physical_name | Logical name → physical name via glossary + naming rules |
export_sql | CREATE TABLE SQL — mysql, postgres, cubrid, oracle, sqlserver, sqlite, h2 |
export_dbml | DBML text |
validate_erd / lint_erd | Structural validation and full lint (naming drift, referential integrity, duplicates) |
diff_erds | Diff two sources (files, cloud ERDs, or raw SQL/DBML text) — dry-run before imports |
export_alter_sql | Migration (ALTER) script from the physical diff against a baseline — renames stay renames via stable IDs, destructive changes come commented out (Pro) |
list_proposals | Glossary proposal queue status (login required) |
Read-only against your own database. Both query only the information schema — never table data — and the connection URL is used by this local process only, never sent to Sqemo servers.
| Tool | Description |
|---|---|
introspect_db | Import a live PostgreSQL/MySQL schema into an existing ERD (Pro) |
check_db_drift | Check a live database or a schema dump against the ERD's physical model — missing/extra tables and columns, PK/FK/NOT NULL mismatches (Pro) |
| Tool | Description |
|---|---|
create_erd | New ERD from scratch or from SQL/DBML text — to a file or the cloud |
upsert_entity / delete_entity | Entity editing with automatic physical-name derivation |
upsert_attribute / delete_attribute | Attribute editing — PK rules and FK propagation handled automatically |
upsert_relationship / delete_relationship | Relationship editing with automatic FK derivation |
upsert_domain / delete_domain | Domain definition editing |
upsert_dictionary_word / delete_dictionary_word | Glossary editing (standard-linked glossaries are protected) |
update_naming_rules | Naming rule editing (delimiter, case, unknown-word handling) |
import_sql / import_dbml | Replace an ERD from parsed SQL/DBML (IDs preserved) |
auto_layout | Automatic entity/table layout (dagre) |
propose_dictionary_word / withdraw_proposal | Propose new glossary words for owner approval |
Cloud writes require owner or shared-editor permission and are protected by version CAS with 3-way auto-merge for concurrent edits.
Offline, file-based subcommands (no login needed):
# Naming-standard check — exits 1 on violations, great as a CI gate
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json
npx sqemo-mcp export schema.erd.json --format sql --dialect postgres > schema.sql npx sqemo-mcp export schema.erd.json --format dbml > schema.dbml
Drift mode compares the model against a real database or a dump, and exits 1 when they disagree (Pro, requires login):
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json --db "$DATABASE_URL" [--db-schema public] [--strict]
npx sqemo-mcp lint schema.erd.json --schema dump.sql --dialect postgres npx sqemo-mcp lint --erd --db "$DATABASE_URL" --ignore 'tmp_*'
GitHub Actions example:
- run: npx sqemo-mcp lint schema.erd.json
| Variable | Purpose |
|---|---|
SQEMO_EMAIL / SQEMO_PASSWORD | Non-interactive login for CI and SSH sessions (no browser needed) |
ERDMAKER_HOME | Override the credentials directory (default ~/.erdmaker) |
ERDMAKER_SUPABASE_URL | Override the API URL (defaults to the Sqemo cloud) |
ERDMAKER_SUPABASE_ANON_KEY | Override the API publishable key |
ERDMAKER_MAX_REQUESTS_PER_MINUTE | Per-minute request cap (default 120, 0 disables) |
ERDMAKER_MAX_REQUESTS_PER_DAY | Daily request cap (default 10000, 0 disables) |
The request caps are a safety net against agents stuck in loops; exceeding them returns a rate_limited error that tells the agent to stop and notify the user.
All tool errors return { code, message } — e.g. not_authenticated, no_permission, save_conflict (retry after re-reading), validation_failed, rate_limited.
MIT