Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Drive Blender scenes: scene and object info, code execution, assets and 3D generation.
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": {
"scenemodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scenemodel",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add scenemodel -- npx -y @reneturcios/scenemodel mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"scenemodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scenemodel",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"scenemodel": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/scenemodel",
"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 4 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
scenemodel is a small MCP server and CLI for driving a Blender scene from an agent. It is a clean-room rebuild of a core subset — eight tools — from the documented surface of ahujasid/blender-mcp: scene and object info, arbitrary Blender Python execution, viewport screenshots, PolyHaven category browsing, search and download, and Hunyuan3D model generation.
The transport is the original's, unchanged: Blender runs an addon that listens on a TCP socket (default localhost:9876) and exchanges JSON commands of the shape {type, params} for JSON responses. scenemodel implements exactly that protocol behind an injectable socket function — one connection, one JSON request, one JSON response per call — with the host and port taken from BLENDER_HOST / BLENDER_PORT. When nothing is listening, calls fail honestly with the underlying connection error (ECONNREFUSED); scenemodel never invents scene data.
One documented gap: upstream, the screenshot tool returns image content. scenemodel returns an artifact summary instead — the image format plus its byte and base64 lengths — and never the image content block itself.
Deliberately omitted: the Hyper3D (Rodin) generation tools and their status checks, Hunyuan job status/polling beyond the generate call, the dedicated set_texture tool (texture setting stays reachable through asset download and code execution, as in the original), telemetry/user-id tools, and viewport scene manipulation beyond execute_blender_code.
The published container image bundles no Blender binary: the addon runs inside the user's own Blender install, so the image expects to reach a host Blender socket and says so in its Dockerfile.
npx @reneturcios/scenemodel get-scene-info
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/scenemodel
Start Blender with the blender-mcp addon enabled first; it listens on localhost:9876 by default.
scenemodel get-scene-info
scenemodel get-object-info scenemodel execute-blender-code "import bpy; print(bpy.context.scene.name)" scenemodel get-viewport-screenshot [--max-size 1024] scenemodel get-polyhaven-categories [asset_type] scenemodel search-polyhaven-assets [asset_type] [categories] scenemodel download-polyhaven-asset [--resolution 2k] [--format gltf] scenemodel generate-hunyuan3d-model --text "a wooden chair" scenemodel --version
Exit codes: 0 success, 1 addon/socket error, 2 usage error.
npx -y @reneturcios/scenemodel mcp
{
"mcpServers": { "scenemodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/scenemodel", "mcp"], "env": { "BLENDER_HOST": "localhost", "BLENDER_PORT": "9876" } } } }
The env block is optional; the defaults are shown.
| Tool | Input | Addon command |
|---|---|---|
get_scene_info | — | get_scene_info |
get_object_info | object_name (required) | get_object_info |
execute_blender_code | code (required) | execute_code |
get_viewport_screenshot | max_size (optional) | get_viewport_screenshot — returns a format/length summary, not image content |
get_polyhaven_categories | asset_type (optional) | get_polyhaven_categories |
search_polyhaven_assets | asset_type, categories (optional) | search_polyhaven_assets |
download_polyhaven_asset | asset_id, asset_type (required), resolution, file_format | download_polyhaven_asset |
generate_hunyuan3d_model | text_prompt, input_image_url (one required) | generate_hunyuan3d_model |
Addon error envelopes and socket failures — a refused connection, a timeout, a malformed response — are reported as tool errors carrying the underlying message.
npm install
npm run build npm test npm run dev
Tests run entirely on a fake socket function: command shaping, response unwrapping, screenshot summarisation, and error propagation. No live Blender instance is touched.
MIT — see LICENSE.