Figma MCP Express

Name: Figma MCP Express
Author: sunhome243

제작자: sunhome243버전 2.8.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.sunhome243/figma-mcp-express

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Compact Figma MCP with validated batch ops through a local plugin bridge.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "figma-express": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-mcp-express"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add figma-express -- npx -y figma-mcp-express

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "figma-express": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-mcp-express"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "figma-express": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-mcp-express"
      ]
    }
  }
}

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.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sunhome243 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 2754개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 2754개 중 21%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2754개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Figma MCP Express, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.8.1)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트

설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트

설치

Figma MCP Server

제작자: figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

figma-mcp-express

Fast, quota-free, stable Figma automation for coding agents. figma-mcp-express lets Claude Code, Codex, and other local agents read, edit, migrate, audit, screenshot, and prototype inside the real Figma Desktop file. It is built for serious design-system work: batch edits, multi-file routing, large-file reads, visible multi-agent activity, and prototype wiring without burning through official Figma MCP tool-call quotas.

Use it when screenshots and comments are not enough. The agent can inspect actual nodes, components, variables, styles, frames, prototype reactions, and connected files, then make targeted changes in the file designers already use.

Demo

Watch the demo video

Follow AI agents live as they fix issues, edit layouts, and design screens directly in Figma.

Why teams use it

More automation, fewer quota walls. Normal plugin-side work is not capped by the official Figma MCP server's seat-based tool-call limits.
Compact tool surface. Compared with vkhanhqui/figma-mcp-go@fe6cd768 (the intermediate fork baseline used for this measurement), the default tools/list drops from 73 tools / 12,214 o200k_base tokens to 21 tools / 3,283 tokens (73.1% smaller) — less context burned before the agent does any work.
Real Figma context, not screenshots. Agents work with live nodes, components, variables, styles, frames, screenshots, and prototype links in the open Desktop file.
Built for design-system migration. Route a source library and product file through separate channels, then rebuild screens with the right components and tokens.
Made for multi-agent runs. Watch agent activity live, follow one agent's edits, and keep file sessions separated by channel.
Large files stay usable. Big reads spill to disk so agents can inspect only the useful slice instead of flooding the model context.
Prototype automation is part of the workflow. Read prototype flows, set reactions, and set flow starting points.

Capabilities

Watch live agent activity in the Figma plugin.
Build polished Figma screens with built-in AI agent skills.
Route multiple open files through separate channels.
Migrate design systems with real components, variables, and styles.
Read and wire prototype flows directly in the open Figma file.

Good fit

Design system migrations and component-library swaps
Large file audits, cleanup, and token rebinding
Design-to-code handoff that needs real token and component context
Prompt-to-Figma workflows that should use your actual library instead of raw shapes
Prototype audits and wiring for navigation, overlays, transitions, and flow starts

Quick start

1. Install the server

Plugin install is the shortest path.

Claude Code

claude plugin marketplace add sunhome243/figma-mcp-express

claude plugin install figma-mcp-express@figma-mcp-express

Codex

codex plugin marketplace add sunhome243/figma-mcp-express

codex plugin add figma-mcp-express@figma-mcp-express

2. Import the Figma Desktop plugin

Download plugin.zip or build from source.
In Figma Desktop, go to Plugins -> Development -> Import plugin from manifest....
Select manifest.json from the unzipped plugin folder or from this repo's plugin/ directory.

3. Run it

Open the target file in Figma Desktop.
Start Plugins -> Development -> Figma MCP Express.
Keep the plugin running while the agent works.
If you open multiple files, each file gets its own channel ID for multi-file workflows.

Important limits

Most live tools require the target file to be open in Figma Desktop with the plugin running.
fetch_library_catalog is the main REST-only exception and requires FIGMA_TOKEN.
Plugin execution is still single-threaded per file; the server reduces contention, but it does not make one file fully parallel.
Community kits must be published as a library before import_component_by_key can use them.
Remote follower (beta) is private Tailnet-only. It is not a public MCP URL: keep the leader loopback-only, expose it with Tailscale Serve (never Funnel), and connect the AI client to the follower's local /mcp. See DEV-SETUP.md.

Build from source

For other MCP clients, or if you want to modify the server:

git clone https://github.com/sunhome243/figma-mcp-express.git

cd figma-mcp-express make build

This produces bin/figma-mcp-express and plugin/dist/.

Add it to your .mcp.json:

"mcpServers": { "figma-mcp-express": { "command": "/absolute/path/to/bin/figma-mcp-express", "args": ["--port", "1994"] } } }

Restart your MCP client after building.

Advanced environment variables

`FIGMA_TOKEN`

Most workflows do not need a token. Live read/write tools talk directly to Figma Desktop through the plugin.

You only need FIGMA_TOKEN for REST-backed library catalog lookups such as fetch_library_catalog.

Generate it in Figma at Account Settings -> Personal access tokens
Read-only file access is enough for catalog lookup
Treat it like a password and never commit it

If you installed from the marketplace, set it in your shell profile:

echo 'export FIGMA_TOKEN=your_token_here' >> ~/.zshrc

source ~/.zshrc

If you built from source, you can either export it in your shell or place it in a local .env file:

cat <<'EOF' > .env

FIGMA_TOKEN=your_token_here EOF

Shell environment variables take precedence over .env.

Variable	Default	Description
`FIGMA_TOKEN`	-	Required only for `fetch_library_catalog`.
`FIGMA_MCP_TOOL_PROFILE`	`core`	`core` keeps the compact default tool surface. `full` restores the legacy compatibility/debugging surface.
`FIGMA_MCP_TOOL_SCHEMA_MODE`	`compact`	`compact` trims `tools/list` descriptions to reduce MCP context tokens. Use `verbose` for full in-schema guidance.
`FIGMA_MCP_BATCH_MAX_OPS`	`200`	Maximum top-level `batch.ops` entries accepted before plugin execution.
`FIGMA_MCP_BATCH_MAX_BYTES`	`2097152`	Maximum encoded `batch.ops` payload size in bytes before plugin execution.
`FIGMA_MCP_STDIO_WORKERS`	`16`	Number of stdio tool-call workers. Server-local tools can run concurrently; plugin-facing calls still serialize per Figma file.
`FIGMA_MCP_STDIO_QUEUE`	`1000`	Buffered stdio tool-call queue size before mcp-go falls back to synchronous handling.
`FIGMA_MCP_SPILL_BYTES`	`25000`	Response size threshold. Larger responses spill to `.figma-mcp-cache/`.
`FIGMA_MCP_TIMEOUT`	`120`	Inactivity ceiling in seconds for lightweight ops. Resets on each progress heartbeat.
`FIGMA_MCP_READ_TIMEOUT`	`600`	Inactivity ceiling in seconds for heavy reads and `batch`. Resets on each progress heartbeat.
`FIGMA_MCP_STALL_THRESHOLD`	`45`	Seconds an op may hold a channel's serial slot with no progress before a new call on that channel is fast-rejected.

More docs

TOOLS.md for the full tool catalog
ARCHITECTURE.md for queueing, routing, spill-to-disk, and recovery behavior
DEV-SETUP.md for local build, rebuild, and test instructions

Credits

The original bridge architecture and implementation underlying this project were created by GETHOPP LTD in gethopp/figma-mcp-bridge@82b28bc and released under the MIT License.

figma-mcp-express was initially created from an intermediate fork without knowing this earlier provenance. After learning the full lineage, we restored GETHOPP LTD's copyright notice and now credit the original project directly. We value a healthy, transparent open-source ecosystem and aim to make authorship and derivation explicit.

Required third-party copyright notices are preserved in LICENSE. figma-mcp-express is MIT-licensed and permits commercial use.

Figma MCP Express

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

제작자의 README

figma-mcp-express

Demo

Why teams use it

Capabilities

Good fit

Quick start

1. Install the server

2. Import the Figma Desktop plugin

3. Run it

Important limits

FIGMA_TOKEN

More docs

Credits

`FIGMA_TOKEN`