Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server for Google Nano Banana (Gemini) image generation
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
GEMINI_API_KEYต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"nano-banana": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-nano-banana"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add nano-banana --env GEMINI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y mcp-nano-bananaเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"nano-banana": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-nano-banana"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"nano-banana": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-nano-banana"
],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
GEMINI_API_KEY envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub codeFi 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 (1.2.2) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
MCP server for AI-powered image generation using Google Gemini Nano Banana models. Generate, edit, and combine images from text prompts — directly from your AI coding assistant.
npm install -g mcp-nano-banana
Set your API key:
export GEMINI_API_KEY=your-api-key
For MCP Registry publication metadata, the registry name is io.github.codeFi/mcp-nano-banana.
codex mcp add nano-banana --env GEMINI_API_KEY=your-api-key -- npx -y mcp-nano-banana@latest
Or add manually to ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.nano-banana]
command = "npx" args = ["-y", "mcp-nano-banana@latest"]
[mcp_servers.nano-banana.env] GEMINI_API_KEY = "your-api-key"
Add to ~/.qwen/settings.json:
{
"mcpServers": { "nano-banana": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-nano-banana@latest"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-api-key" } } } }
claude mcp add nano-banana -e GEMINI_API_KEY=your-api-key -- npx -y mcp-nano-banana@latest
Or add manually to ~/.claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "nano-banana": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-nano-banana@latest"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-api-key" } } } }
For CLIs and desktop clients that use the standard mcpServers JSON format, register:
{
"mcpServers": { "nano-banana": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-nano-banana@latest"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-api-key" } } } }
git clone https://github.com/codeFi/mcp-nano-banana.git
cd mcp-nano-banana npm install npm run build
Then register with your MCP client:
{
"mcpServers": { "nano-banana": { "command": "node", "args": ["/path/to/mcp-nano-banana/dist/index.js"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "your-api-key" } } } }
| Model | MCP Name | Description | Max Ref Images |
|---|---|---|---|
gemini-3-pro-image-preview | Nano Banana Pro | High quality, thinking mode, professional assets | 6 object + 5 character |
gemini-3.1-flash-image-preview | Nano Banana 2 | Fast, high-efficiency, 1:4/4:1/1:8/8:1 ratios | 10 object + 4 character |
gemini-2.5-flash-image | Nano Banana | Fastest, optimized for high-volume tasks | - |
The server defaults to Nano Banana Pro for best quality and automatically falls back to Flash on rate limits.
| Value | Approx. Pixels | Supported Models |
|---|---|---|
"512" | ~512px | Nano Banana 2 only |
"1K" | ~1024px | All models |
"2K" | ~2048px | All models |
"4K" | ~4096px | All models |
Default: "1K"
| Value | Dimensions at 1K | Common Use Case |
|---|---|---|
1:1 | 1024×1024 | Social posts, icons |
16:9 | 1344×768 | Headers, presentations |
9:16 | 768×1344 | Stories, mobile |
4:3 | 1152×896 | Desktop, photos |
3:4 | 896×1152 | Portraits |
2:3 | ~896×1344 | Print, magazines |
3:2 | ~1344×896 | Photos |
4:5 | ~896×1120 | Instagram posts |
5:4 | ~1120×896 | Instagram landscape |
21:9 | ~2048×878 | Ultra-wide banners |
1:4 | ~512×2048 | Nano Banana 2 only — tall strips |
4:1 | ~2048×512 | Nano Banana 2 only — wide strips |
1:8 | ~512×4096 | Nano Banana 2 only — extra tall |
8:1 | ~4096×512 | Nano Banana 2 only — extra wide |
generate_imageGenerate or edit images from text prompts.
| Parameter | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
prompt | string | ✅ Yes | — | Text description or editing instructions |
imagePaths | string[] | No | — | Reference image paths on disk (up to 14) |
model | string | No | gemini-3-pro-image-preview | Model to use |
aspectRatio | string | No | 1:1 | See table above for all options |
resolution | string | No | 1K | 512, 1K, 2K, or 4K |
outputFormat | string | No | png | png, jpeg, webp |
outputPath | string | No | — | Save image to this file path |
Generate from text:
{
"prompt": "A sunset over mountains with dramatic lighting", "aspectRatio": "16:9", "resolution": "2K", "outputPath": "/Users/currentUser/Desktop/sunset.png" }
Edit an existing image:
{
"prompt": "Change the background to a coffee shop interior", "imagePaths": ["/Users/currentUser/photo.jpg"], "outputPath": "/Users/currentUser/edited.png" }
Combine multiple images:
{
"prompt": "Put these glasses on this person's face", "imagePaths": ["/path/to/face.jpg", "/path/to/glasses.jpg"], "outputPath": "/path/to/result.png" }
High-res wallpaper:
{
"prompt": "A futuristic cityscape at night with neon lights and rain", "aspectRatio": "16:9", "resolution": "4K", "outputPath": "/path/to/wallpaper.png" }
generate_faviconsGenerate a complete favicon package from a prompt or existing image.
| Parameter | Type | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|---|
prompt | string | No\* | — | Icon description (required if imagePath not set) |
imagePath | string | No\* | — | Path to existing master icon image |
model | string | No | gemini-3-pro-image-preview | Model for prompt generation |
outputDir | string | No | — | Directory for individual favicon files |
outputPath | string | No | — | Save ZIP package to this path |
returnZipBase64 | boolean | No | false | Return ZIP as base64 text |
appName | string | No | My App | Manifest name |
shortName | string | No | App | Manifest short_name |
themeColor | string | No | #ffffff | Manifest theme color |
backgroundColor | string | No | #ffffff | Manifest background color |
includeReadme | boolean | No | true | Include README.md in package |
{
"prompt": "A minimalist banana icon with a soft gradient", "outputDir": "/path/to/favicon", "outputPath": "/path/to/favicon.zip", "appName": "MyBrand", "shortName": "Brand", "themeColor": "#1a1a2e", "backgroundColor": "#ffffff" }
Generated files:
favicon.ico — Multi-size icon (16/32/48px)favicon-16x16.png — Browser tabsfavicon-32x32.png — Higher-res tabsapple-touch-icon.png — iOS home screenandroid-chrome-192x192.png — Androidandroid-chrome-512x512.png — Android HDsite.webmanifest — PWA manifestHTML snippet (included in response):
<link rel="icon" href="/favicon.ico" sizes="any">
Image generation requires a paid Google AI Studio account. Approximate costs:
| Model | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2 | ~$0.04 | ~$0.08 | ~$0.15 |
| Nano Banana Pro | ~$0.06 | ~$0.13 | ~$0.24 |
You only pay for what you generate — no monthly minimum.
Input (reference images): png, jpg, jpeg, webp, gif Output: png, jpeg, webp
# Build TypeScript
npm run build
npm run dev
npm test
node dist/index.js
| Issue | Solution |
|---|---|
GEMINI_API_KEY is not set | Export the env var or add it to your MCP config |
429 Too Many Requests | Server auto-falls back to Flash model. Add billing to your account. |
403/402 Quota exceeded | Enable billing at Google Cloud Console |
503 Unavailable | High demand — retry in a moment. Common with 4K requests. |
| Image not updating after edit | Make sure you rebuilt the TypeScript (npm run build) |
imagePaths not found | Use absolute paths. Relative paths may not resolve correctly. |
AI Assistant (MCP Client)
│ (MCP Protocol over stdio) ▼ mcp-nano-banana Server │ (HTTPS POST) ▼ Google Gemini API │ ▼ Generated Image → saved to outputPath (or returned inline base64)
MIT