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)
Author, validate, edit, and render deterministic .zen design docs to PNG/PDF.
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": {
"zenith": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add zenith -- npx -y @zenitheditor/zenith-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"zenith": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-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": {
"zenith": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@zenitheditor/zenith-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 zenitheditor 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(0.0.8)은 4개월 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.
A design-document format and engine built for the age of AI agents.
Plain-text .zen design files that you can read, diff, review, validate, and let an agent safely edit — compiled deterministically to pixel-exact PNG, self-contained SVG, and print-ready PDF.
Install Quick start Features Validation Commands Agents
Every banner and diagram in this README is itself created using Zenith — source in assets/showcase/ .
Zenith is a plain-text format and engine for design files — posters, decks, books, social graphics, diagrams, and more. The idea is simple: design should work the way code does. You should be able to read it, diff it, review it, test it, and let an agent safely edit it.
A .zen file is human-readable KDL text. The engine parses it, validates it against a large diagnostic set, compiles it to a backend-neutral scene, and renders the same file to the same pixels every time — as a PNG, self-contained SVG, or print-ready PDF.
The sections below are collapsed to keep this page skimmable — click any heading's ▸ to expand it. Install and Quick start are open by default.
The recommended way to install the zenith CLI is the install script, which detects your platform and downloads the matching prebuilt binary from GitHub Releases.
Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh
Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.ps1 | iex
Set ZENITH_INSTALL_DIR to change the install location (default ~/.local/bin):
ZENITH_INSTALL_DIR=/usr/local/bin \
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zenitheditor/zenith/main/scripts/install.sh | sh
cargo install zenith-tool # from crates.io (installs the `zenith` binary)
cargo install --git https://github.com/zenitheditor/zenith zenith-tool # from source
Thirteen library crates are published under their own names for Rust projects that build on the engine directly: zenith-geometry, zenith-session, zenith-core, zenith-layout, zenith-raster, zenith-scene, zenith-perception, zenith-zpx, zenith-render, zenith-tx, zenith-producers, zenith-pipeline, and zenith-editor. zenith-editor-wasm and zenith-editor-bench are not published.
npm install -g @zenitheditor/zenith-mcp
npx -y @zenitheditor/zenith-mcp --help
The npm package installs the matching prebuilt zenith binary from GitHub Releases and is focused on the MCP Registry launch path. The unscoped zenith binary remains the Rust CLI.
Download directly from GitHub Releases:
| Platform | Architecture | Asset |
|---|---|---|
| Linux | x86_64 | zenith- -linux-x64.tar.gz |
| Linux | aarch64 | zenith- -linux-arm64.tar.gz |
| macOS | x86_64 | zenith- -macos-x64.tar.gz |
| macOS | Apple Silicon | zenith- -macos-arm64.tar.gz |
| Windows | x86_64 | zenith- -windows-x64.zip |
zenith update # latest stable release
zenith update --pre # latest prerelease zenith update --version # a specific release tag, e.g. the ones on the Releases page
Verify with zenith --version.
For local development or source installs:
git clone --recurse-submodules https://github.com/zenitheditor/zenith
cd zenith cargo build --release cargo install --path zenith-cli # installs zenith to ~/.cargo/bin ./scripts/install.sh --local # installs the local build to ~/.local/bin
The release binary lands at target/release/zenith. No C toolchain or system libraries are required — the dependency graph is C-free and unsafe is forbidden workspace-wide.
zenith validate examples/hello.zen # report diagnostics (add --json for machine output)
zenith fmt examples/hello.zen # canonical, idempotent formatting zenith fix draft.zen --apply # apply machine fixes (tokens, typos) in one step zenith tokens examples/hello.zen # list design tokens and their resolved values zenith inspect examples/hello.zen # print the node tree (read-only) zenith render examples/hello.zen --png hello.png # render to PNG
zenith render examples/multipage.zen --all-pages out/ # one PNG per page zenith render examples/hello.zen --pdf hello.pdf # print-ready PDF zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg # self-contained SVG zenith render examples/multipage.zen --svg page.svg --page 2 zenith render examples/multipage.zen --all-pages-svg svg-pages/ zenith render examples/hello.zen --scene scene.json # dump the scene IR
| Export flag | Output |
|---|---|
--svg OUT | Page 1 by default, with outlined text. |
--pdf OUT | Every page in one PDF by default. |
--page N | Selects one page for single-output flags, including PDF. |
--all-pages-svg DIR | Writes page-N.svg in document order. |
--raster-scale F | SVG/PDF fallback resolution. Finite 0 < F <= 4, default 1. |
--scale F | PNG output scale. Finite 0 < F <= 4, default 1. |
--deny render.svg_rasterized | Blocks SVG exports requiring raster fallback. |
--deny render.pdf_rasterized | Blocks PDF exports requiring raster fallback. |
--raster-scale changes fallback pixels without changing vector geometry or page dimensions. Existing bitmap assets retain source resolution.render.svg_rasterized and render.pdf_rasterized report pages, command ranges, and reasons. JSON includes structured rasterized regions.Vec retain compatibility emission. Use report APIs for strict errors.zenith render examples/multipage.zen --pdf book.pdf --raster-scale 2 --json
zenith render examples/hello.zen --svg hello.svg --raster-scale 2 --json
The smallest valid document:
zenith version=1 {
project id="proj.hello" name="Hello Zenith" tokens format="zenith-token-v1" { token id="color.bg" type="color" value="#f8fafc" token id="color.ink" type="color" value="#111827" token id="font.body" type="fontFamily" value="Noto Sans" token id="size.heading" type="dimension" value=(px)42 } styles {} document id="doc.hello" title="Hello Zenith" { page id="page.hello" w=(px)480 h=(px)160 { rect id="rect.bg" x=(px)0 y=(px)0 w=(px)480 h=(px)160 fill=(token)"color.bg" text id="text.hello" x=(px)24 y=(px)24 w=(px)432 h=(px)112 fill=(token)"color.ink" font-family=(token)"font.body" font-size=(token)"size.heading" { span "Hello Zenith" } } } }
See examples/ for runnable .zen files covering shapes, rich text, inline markdown (loaded from an external file), code blocks, images, frames/groups, multi-page documents and styles, plus the richer features — gradient, shadow, blur, filter, mask, table, flowchart (shapes + connectors), charts (bar/line/area/pie/donut/sparkline, with legends, value labels, and data binding), and anchors.
Code got source control, types, tests, and PRs. Design files got none of that — and that hurts people and blocks AI.
Code got source control, types, tests, and pull requests. Design files got none of that. They're opaque blobs — you can't diff them, you can't review a change, and the same file can render differently on different machines.
That's a problem for people, and it's a bigger problem for AI. Agents can already write code and open pull requests, because code is text they can read and reason about. Drop them into a design tool and they go blind. Ask an agent to "make the heading brand red and tighten the layout" and there's nothing safe to grab onto — no stable target, no validation, no preview, no way to check the result.
Zenith fixes that. The goal is to make design files as safe to automate as code:
The opposite of an image model: Zenith generates the editable design , not a flat picture.
This is the most common mix-up, so it's worth being blunt: Zenith is the opposite of an image model like Nano Banana, ChatGPT image, or Grok Imagine.
An image ge
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요