Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Local MCP server for isolated, evidence-backed GDWEB design analysis and web search.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
SettingsDeveloperEdit Config
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Secret MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Secret MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Secret MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Secret MCP에 연결할 수 없어요
Secret MCP는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · Secret MCP에 연결되는 앱 쓰기
B · 디자인, 이미지 및 오디오에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Secret MCP이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Secret MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Secret MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Secret MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Secret MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Secret MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Secret MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Secret MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Secret MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Secret MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요
JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요
Claude Code
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
VS Code (mcp.json)
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
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 13일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 yyeongjin 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 31일 전
MIT 사용
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
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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 31일 전 변경됐고, 최신 버전(0.6.0)은 3개월 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, AutoClip, Next AI Draw.io
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ 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.
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
English | 한국어
An evidence-grounded MCP server for web design analysis, screenshot-to-specification workflows, and frontend reconstruction planning.
npx -y secret-design-mcp
Secret MCP is a local Model Context Protocol (MCP) server that searches GDWEB for recent design references and creates a separate LLM request and a separate `DESIGN_INDEX` file for every search result. Each file contains page- and route-specific layouts, navigation, pixel coordinates, colors, components, and responsive specifications traceable to the supplied visual evidence.
The name Secret MCP does not mean that the project provides secret features or private data. It was the project name used while experimenting in a private repository with the idea of building an MCP server around design websites. The project's current purpose is to extract reproducible structural evidence from public design references and turn it into one specification per work that an LLM can apply to a new project.
Images and descriptions from multiple works are never combined in a single LLM context or document. The server processes search results sequentially inside the server, creates an independent MCP sampling/createMessage request for each work, saves that work's file, and only then advances to the next work. A separate local web application lets you select one work at a time, inspect its source evidence, measured colors and coordinates, LLM contract, generation log, and final document, and manage the exclusion list for subsequent searches.
Evidence-Isolated Multimodal Design Analysis through MCP Sampling
Working paper and implementation report · Secret MCP v0.6.0 · not peer reviewed
Secret MCP implements an auditable pipeline for converting public webpage screenshots into implementation-oriented design specifications. The system prepares desktop and mobile visual evidence, records crop coordinates and representative pixel colors, and invokes client-side MCP sampling once per reference. Unlike workflows that concatenate several design references into one prompt, Secret MCP treats reference identity as both a request boundary and an artifact boundary: one reference produces one sampling request, one request contract, and one DESIGN_INDEX document. Each request asks for includeContext: none and applies the same 19-section specification contract covering routes, geometry, components, design tokens, responsive behavior, accessibility, implementation tasks, acceptance criteria, and uncertainty. This report evaluates protocol-level isolation and artifact production; it does not claim that one language model, prompt, or reconstruction method outperforms another. A live smoke test verifies the request boundary, while a preserved three-reference run provides descriptive measurements and a qualitative implementation case.
| Question | Current evidence | Status |
|---|---|---|
| RQ1. Can an MCP design-analysis tool maintain one-reference-per-request isolation? | Live sampling smoke test with cross-reference ID inspection and output-file checks | Verified within the test scope |
| RQ2. Can screenshot evidence be transformed into auditable spatial, color, and document artifacts? | Preserved three-reference run with evidence manifests, contracts, and generated documents | Descriptively verified |
| RQ3. Can the resulting specification guide a distinct frontend implementation? | AEROFLOW qualitative case study | Preliminary; no controlled comparison |
For reference r_i, the prepared evidence set contains image tiles I, crop bounds B, representative-color measurements P, and source metadata M. The fixed specification contract is C; the independent request and resulting document are q_i and D_i.
E_i = { I_i,k, B_i,k, P_i,k, M_i }
q_i = sampling/createMessage(C, E_i; includeContext = none) D_i = G_theta(q_i)
References(q_i) = { r_i } For every i != j: referenceId(r_j) is absent from q_i
Coordinates measured inside a prepared tile map back to the original screenshot as follows.
x_source = (cropLeft + x_tile) / scaleX
y_source = (cropTop + y_tile) / scaleY
This is an operational isolation invariant, not a claim of statistical independence. The server and smoke test can inspect request contents and artifacts; they cannot prove what an arbitrary external model provider may retain outside the MCP message.
flowchart LR
R1["gdweb-26522"] --> Q1["Request 1 5 evidence images includeContext: none"] --> D1["DESIGN_INDEX_gdweb-26522.md"] R2["gdweb-24516"] --> Q2["Request 2 4 evidence images includeContext: none"] --> D2["DESIGN_INDEX_gdweb-24516.md"]
| Sampling request | gdweb-26522 present | gdweb-24516 present | Output documents |
|---|---|---|---|
| Request 1 | 1 | 0 | 1 |
| Request 2 | 0 | 1 | 1 |
*Figure 1.* Live smoke test recorded on 2026-08-22 using the query 금융 (n = 2 sampled references after excluding gdweb-26905). Each request contained its own reference ID and visual evidence, no other sampled reference ID, and includeContext: none; the run produced two distinct Markdown files. The test verifies observable request composition and file separation, not model-memory behavior outside the protocol.
xychart-beta
title "Prepared evidence images per reference" x-axis ["gdweb-27294", "gdweb-25378", "gdweb-24234"] y-axis "Evidence images" 0 --> 5 bar [3, 4, 5]
| Reference | Desktop source height | Prepared images | Image payload | Color measurements | Document tokens | Document size | Required headings |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
gdweb-27294 | 2,675px | 3 | 126.6KB | 24 | 7,921 | 54.0KB | 19/19 |
gdweb-25378 | 7,043px | 4 | 302.5KB | 32 | 9,953 | 69.8KB | 19/19 |
gdweb-24234 | 7,832px | 5 | 387.8KB | 40 | 9,517 | 63.2KB | 19/19 |
*Figure 2.* Descriptive measurements from preserved run 2026-07-29T15-54-10-483Z-5c70317e (n = 3 references). The run prepared 12 evidence images totaling 816.9 decimal KB and recorded 96 representative-color measurements. It produced three DESIGN_INDEX documents totaling 27,391 whitespace-delimited tokens and 187.0 decimal KB. All three contain headings 1–19; heading presence does not establish semantic correctness.
| (a) Evidence and measurements | (b) Per-reference DESIGN_INDEX | (c) Specification-driven implementation |
|---|---|---|
*Figure 3.* A preserved qualitative trace from the GDWEB evidence viewer to the generated Korean Air DESIGN_INDEX and then to AEROFLOW. AEROFLOW intentionally introduces new branding, content, imagery, and functionality; this example illustrates specification use and is not a controlled visual-fidelity comparison.
n = 2; the recorded artifact analysis has n = 3. Neither supports broad claims about design quality or model performance.Node.js 20.19 or later is required.
The published MCP server can be launched with:
npx -y secret-design-mcp
Clone the repository when you also need the local viewer or want to work on the source:
git clone https://github.com/yyeongjin/secret_mcp.git
cd secret_mcp npm install npm run build
Set DESIGN_INDEX_OUTPUT_DIR to the same value for the MCP server and the web application so that both processes read the same output directory.
DESIGN_INDEX_OUTPUT_DIR=/absolute/path/to/design-index npm run web
Open the following address in a browser.
http://127.0.0.1:4317
The web application displays the generation-run list, per-work progress, GDWEB evidence images, measured coordinates and palettes, the specification contract sent to the LLM, the final Markdown, and generation timestamps. Documents and evidence are read-only; only Exclude from search and Remove exclusion change the filter used by subsequent searches.
{
"mcpServers": { "secret-mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "secret-design-mcp" ], "env": { "DESIGN_INDEX_OUTPUT_DIR": "/absolute/path/to/design-index", "SECRET_MCP_WEB_ORIGIN": "http://127.0.0.1:4317" } } } }
For a source checkout, replace command and args with "command": "node" and "args": ["/absolute/path/to/secret_mcp/dist/index.js"].
The MCP client must support sampling/createMessage. When a client does not support sampling, the server returns an explicit error instead of running a fallback that places multiple works in the same context.
The MCP stdio server itself does not open an HTTP port. The client launches node dist/index.js as a child process and exchanges JSON-RPC messages over stdio. Only the separate web viewer process uses port 4317 by default.
The server does not need to be modified when the outer MCP host cannot answer sampling/createMessage. A separate MCP protocol client can connect directly to dist/index.js, advertise sampling: {}, and handle every sampling request by launching a fresh Codex LLM process in a fresh temporary workspace.
const client = new Client(
{ name: 'secret-mcp-sampling-client', version: '1.0.0' }, { capabilities: { sampling: {} } } );
client.setRequestHandler(CreateMessageRequestSchema, async request => { const workspace = await mkdtemp('secret-mcp-sampling-'); const response = await launchFreshCodex({ workspace, messages: request.params.messages, systemPrompt: request.params.systemPrompt, });
return { model: response.model, role: 'assistant', content: { type: 'text', text: response.markdown }, }; });
The sampling handler must copy only the current request's text blocks and evidence images into that workspace. It must not reuse a Codex conversation, process, working directory, response file, or message history from another work. The workspace launches one new Codex process, waits for its complete Markdown response, returns that response to the pending MCP sampling call, and can then be removed after the server has saved the work's contract, evidence, and document.
The server still controls the sequential queue: work 2 is not prepared until work 1 has returned and been saved. This makes the fresh process and workspace an execution-level equivalent of the protocol-level includeContext: none boundary without adding a combined fallback to the server. The direct client becomes the sampling-capable MCP host; it should use a tool-call timeout