Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Audit image tags and OCI labels: pinning, lowercase repos, and the MCP server-name label.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add dockertag -- npx -y @reneturcios/dockertag mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dockertag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"dockertag": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/dockertag",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub CloudCorpRecords ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An image reference looks pinned until you read it closely. repo with no tag at all silently means repo:latest; latest itself moves; a capital letter in the repository breaks pushes to registries that require lowercase; and a published image can be missing the labels that say where its source lives, what license it carries, and — for MCP servers — the server-name label the MCP Registry checks before it will list the image. dockertag takes the middle road: you hand it the references and the labels you found, and it hands back an audit.
Every reference is parsed the same careful way. The digest is everything after the last @. A tag exists only when the final path segment contains a : — so the colon in localhost:5000 is a port, never a tag — and the tag is the text after the last : in that segment. The registry is the first segment when it contains a . or a : or is exactly localhost; otherwise the registry is docker.io and the whole path is the repository.
Against the parsed reference and the supplied labels, nine checks run in a fixed order:
sha256: followed by 64 lowercase hex characters.latest tag.latest and no digest pins it.org.opencontainers.image.source label.org.opencontainers.image.licenses label.expected_server_name: the io.modelcontextprotocol.server.name label is absent.The result carries each image's parsed registry, repository, tag, and digest with its finding codes, the flat list of findings (by image input order, then check order) with exact messages, and counts of images, errors, warnings, and clean images.
dockertag never contacts a registry and never pulls an image: the labels are the ones you supply, which makes the audit usable in CI before anything is pushed. Malformed input — a missing or empty image list, a missing, empty, or duplicated reference, labels that are not a string-to-string map, a bad expected_server_name — is a validation error naming the offending path (for example images[1].labels.custom must be a string), and no partial audit is produced.
npx @reneturcios/dockertag audit --input args.json
npx @reneturcios/dockertag --version
args.json contains the full arguments object:
{
"expected_server_name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag", "images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "labels": { "org.opencontainers.image.source": "https://github.com/CloudCorpRecords/dockertag", "org.opencontainers.image.licenses": "MIT", "io.modelcontextprotocol.server.name": "io.github.CloudCorpRecords/dockertag" } }, { "reference": "myteam/worker" } ] }
The audit is printed as JSON:
{
"images": [ { "reference": "ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag:0.1.0", "registry": "ghcr.io", "repository": "cloudcorprecords/dockertag", "tag": "0.1.0", "digest": null, "findings": [] }, { "reference": "myteam/worker", "registry": "docker.io", "repository": "myteam/worker", "tag": null, "digest": null, "findings": ["UNPINNED", "MISSING_SOURCE_LABEL", "MISSING_LICENSE_LABEL", "MISSING_SERVER_NAME_LABEL"] } ], "findings": [ { "reference": "myteam/worker", "code": "UNPINNED", "severity": "error", "message": "no tag or digest: the reference resolves to the mutable latest tag" } ], "counts": { "images": 2, "errors": 2, "warnings": 2, "clean": 1 } }
(The flat findings list above is abbreviated; it holds one entry per finding.) Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable or invalid input file, or invalid input), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/dockertag mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "dockertag": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/dockertag", "mcp"] } } }
audit_image_tags — Audit container image references and OCI labels: tag pinning, lowercase repositories, source and license labels, and the MCP Registry server-name label.images (array, required, at least one) — images as {reference, labels?} objects; reference is the full image reference as written and is unique across the set, and labels is the image's OCI labels as a string-to-string mapexpected_server_name (string, optional, non-empty) — the expected value of the io.modelcontextprotocol.server.name label; the two server-name checks run only when this is suppliedReturns {images, findings, counts}.
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/dockertag audit --input /w/args.json
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios