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)
Self-contained SearXNG metasearch MCP server. One Docker image, 200+ engines, privacy-first.
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": {
"searxng-http": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/whw23/searxng-http-mcp",
"--stdio"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add searxng-http -- docker run -i --rm ghcr.io/whw23/searxng-http-mcp --stdio프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"searxng-http": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/whw23/searxng-http-mcp",
"--stdio"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"searxng-http": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/whw23/searxng-http-mcp",
"--stdio"
]
}
}
}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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 whw23 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(2026.55.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 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.
中文 · Quick Start · Features · Architecture · Comparison · Usage · MCP Tools · Client Config · Plugin · Contributing
A self-contained MCP server that wraps SearXNG — a free, privacy-respecting metasearch engine that aggregates results from 200+ search engines.
Server mode — deploy once, connect from any client:
docker run -d --name searxng-mcp --restart unless-stopped \
-p YOUR_PORT:8888 --memory=512m --cpus=1 \ ghcr.io/whw23/searxng-http-mcp:latest
Then connect your client to http://YOUR_HOST:YOUR_PORT/mcp/. To enable API key auth, see Authentication.
Local mode — no server needed, run directly in your client:
docker run --rm -i --memory=512m --cpus=1 ghcr.io/whw23/searxng-http-mcp:latest --stdio
Add this as a stdio MCP server in your client — see Client Configuration for details.
uvx mode — if you already have SearXNG running (install guide):
uvx searxng-http-mcp
Set SEARXNG_URL to point to your SearXNG instance (default: http://127.0.0.1:8080).
x-api-key + HTTP Basic Authgraph LR
Client(["client:YOUR_PORT"]) --> Expose(":8888")
subgraph Container["🐳 Docker Container"] direction LR Expose --> Auth{Auth} Auth -->|/mcp| MCP[FastMCP Server] Auth -->|/*| Proxy[Reverse Proxy] MCP --> SearXNG[SearXNG :8080] Proxy --> SearXNG end
style Expose fill:none,stroke:#2496ed,stroke-dasharray:5 5,color:#2496ed
style Client fill:#4a90d9,color:#fff,stroke:#3a7bc8 style Container fill:#f0f4f8,stroke:#2496ed,stroke-width:2px,color:#2496ed style Auth fill:#f5a623,color:#fff,stroke:#d4900e style MCP fill:#50c878,color:#fff,stroke:#3da85e style Proxy fill:#9b59b6,color:#fff,stroke:#8344a5 style SearXNG fill:#e74c3c,color:#fff,stroke:#c0392b
Why these five?
There are 20+ SearXNG MCP servers and many more general-purpose search MCPs. Most SearXNG wrappers only expose a basic search tool, leaving SearXNG's categories, autocomplete, and engine metadata unused. We picked five alternatives that each represent a distinct category:
Feature ✨ This project 88plug/searxng-mcp ihor/mcp-searxng open-webSearch exa-mcp-server Perplexity MCP
Search 200+ engines via SearXNG ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ ❌ 30+ search categories ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Multi-page fanout ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Autocomplete suggestions ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Engine discovery tool ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Dynamic tool descriptions ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Infrastructure Self-contained (built-in search) ✅ ❌ ❌ ✅ N/A N/A Zero-install Docker deploy ✅ ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ HTTP + stdio transport ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Authentication ✅ ❌ ❌ ❌ ✅ ✅ Web UI reverse proxy ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ AI Coding Agent Plugin ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ ✅ General Free & open source ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ (paid API) ❌ (paid API) Privacy (self-hosted) ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ Language Python Python Node.js TypeScript TypeScript TypeScript GitHub Stars
Why fewer tools?
MCP is designed for composition — clients connect multiple specialized servers, each doing one thing well. Some alternatives bundle URL fetching, rendered page extraction, multi-query fan-out, or research modes into the search server. We k
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요