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 DECIMER image-to-SMILES chemical structure recognition
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": {
"decimer": {
"command": "uvx",
"args": [
"decimer-mcp-server"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add decimer -- uvx decimer-mcp-serverวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"decimer": {
"command": "uvx",
"args": [
"decimer-mcp-server"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"decimer": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"decimer-mcp-server"
]
}
}
}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 DocMinus 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 (0.1.4) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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-name: io.github.DocMinus/decimer-mcp-server
MCP server that exposes DECIMER image-to-SMILES functionality as tool calls.
This project is a thin adapter over the existing FastAPI service in DecimerServerAPI. It does not run DECIMER models directly. The adapter sends JSON requests by default, with automatic fallback to form payloads for compatibility.
server_health: Checks whether the DECIMER FastAPI server is reachable.analyze_chemical_image: Sends a base64-encoded image to /image2smiles/ and returns structured output.http://localhost:8099)find it at either of these two versions:
cd /Users/a/dev/DecimerMCPServer
uv venv uv sync
Copy .env.example values into your environment:
DECIMER_API_BASE_URL (default http://localhost:8099)DECIMER_API_TIMEOUT_SECONDS (default 60)DECIMER_MAX_IMAGE_BYTES (default 10000000)DECIMER_MCP_LOG_LEVEL (default INFO)uv run decimer-mcp-server
or
uv run python -m decimer_mcp_server
{
"mcpServers": { "decimer": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "decimer_mcp_server"], "env": { "DECIMER_API_BASE_URL": "http://localhost:8099" } } } }
analyze_chemical_image returns:
{
"ok": true, "smiles": "CCO", "reason": null, "api_status_code": 200, "api_message": null, "classifier_score": 0.0000012, "classifier_threshold": 0.3, "classifier_decision": "structure_like" }
When no SMILES is returned by API classifier behavior:
{
"ok": true, "smiles": null, "reason": "not_chemical_structure", "api_status_code": 200, "api_message": "No SMILES returned by API", "classifier_score": 0.99999, "classifier_threshold": 0.3, "classifier_decision": "not_structure_like" }
uv sync --extra dev
uv run pytest
Make targets:
make sync
make test
Run one health check + one inference call against your DECIMER API:
cd /Users/a/dev/DecimerMCPServer
DECIMER_API_BASE_URL=http://chitchat:8099 uv run decimer-mcp-smoke-test --image /Users/a/dev/DecimerServerAPI/example_usage/structure.png
If you keep settings in .env, load it with:
uv run --env-file .env decimer-mcp-smoke-test --image /Users/a/dev/DecimerServerAPI/example_usage/structure.png
or use make:
make smoke
Override the image path if needed:
make smoke SMOKE_IMAGE=/absolute/path/to/image.png
Tags matching v* trigger .github/workflows/publish-mcp.yml.
Workflow steps:
mcp-publisherserver.jsonMCP_REGISTRY_TOKENio.github.DocMinus/decimer-mcp-server (case sensitive; must match registry grant)Before tagging:
pyproject.toml + server.json versionsserver.json stays valid (uv pip install jsonschema && python validate snippet from AGENTS.md)MCP_REGISTRY_TOKEN (GitHub PAT with repo, workflow scopes)Release flow:
git tag v0.1.1
git push origin v0.1.1
Monitor Actions tab. If publish fails, rerun using workflow dispatch after fixing issues.
This project was built by DocMinus with AI-assisted coding support (OpenCode/Copilot-style tooling), then reviewed and tested by the author.
make test) and smoke tests (make smoke) before release.