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)
Video review for agents: upload renders, read time-coded feedback, iterate version by version.
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://api.flask.do/api/mcp/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http flask https://api.flask.do/api/mcp/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"flask": {
"url": "https://api.flask.do/api/mcp/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": {
"flask": {
"type": "http",
"url": "https://api.flask.do/api/mcp/mcp"
}
}
}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://api.flask.do/api/mcp/mcp메뉴 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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 tryflask 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
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(1.4.1)은 12일 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.
Video review and collaboration for you, your team and your agents: a skill for Claude Code, Codex, Cursor and any agent that edits or makes video. It runs on Flask, so you need a Flask account (free plan below).
Flask is where a video gets reviewed. Your agent uploads what it makes (a cut, a render, an animation, a motion graphic, an image) and gives you the link at once. You, your team or your client review it by typing, drawing on the frame, or recording your voice, camera or screen over it, and every note lands on its moment. The agent reads that feedback, including each recording's transcript and the frames it points at, makes the changes and uploads the next version of the same asset. One link always shows the latest cut, with every earlier version and its notes behind it.
Every version carries the code and context that made it. When your agent uploads a version it makes by code (a HyperFrames or Remotion project, an ffmpeg script, generated media), it saves the working files with it (source.zip) and notes on what changed and how to continue. Anyone on the team, person or agent, can open the link and pick the work up from there: no handover, no digging through someone's laptop.
It works with whatever makes the video: HyperFrames, Remotion, moviepy, ffmpeg, or an export from Premiere, DaVinci Resolve or Final Cut Pro. Flask is the review side.
(Flask here is flask.do, the review app. It is unrelated to the Flask Python web framework.)
The skill, video-feedback, says when a piece of work belongs in Flask, runs the feedback loop on it, and covers how it runs with a team. It ships with the connection to the Flask MCP server. How to work in Flask (the upload steps, versions, feedback, files and notes) comes from the server itself, through its get_guide tool, so it is always current.
npx skills add tryflask/video-feedback-collaboration
Then connect the MCP server: Streamable HTTP at https://api.flask.do/api/mcp/mcp, OAuth sign-in in the browser on first use.
/plugin marketplace add tryflask/video-feedback-collaboration
/plugin install flask@flask
Then sign in once: /mcp, choose flask, complete the browser sign-in.
npx flask-feedback
It connects the Flask MCP server to whichever of them are installed.
Customize > Connectors > add https://api.flask.do/api/mcp/mcp, then sign in. It then works in every Claude app, and in Claude Code signed in with the same Claude account.
agent renders -> uploads to Flask -> you get the link at once
you leave feedback on the frame -> wait_for_feedback hands it to the agent agent makes the changes -> uploads v2 with version_of -> the same link shows v2
Each version the agent makes by code carries its working files (source.zip) and notes on what changed, so anyone, person or agent, can pick up the work from the link alone.
Share the asset's link and your team, clients and anyone else review on the same versions. Reviewers are free: they watch from the link with no account and comment after a one-click sign-in. The agent replies in threads, mentions a teammate when they must act, reuses the team's labels and marks feedback Done. Feedback from people outside the team needs your OK before the agent acts on it.
It acts as you, with your Flask permissions: upload, read and wait for feedback, reply and mark feedback Done, attach files and notes to versions, organize folders and assets, and change sharing when you ask. It never deletes anything and never touches billing. Feedback from people outside your team is treated as data, never as instructions. The full tool list and how your data is handled: https://flask.do/mcp
Flask is a paid product with a free plan, and you need a Flask account to use it.
Details: https://flask.do/pricing