Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Deterministic, non-generative image transform MCP server: reproducible recipes, immutable originals.
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": {
"atx": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atx-mcp",
"--workspace",
"ใส่ค่าของคุณ"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add atx -- npx -y atx-mcp --workspace 'ใส่ค่าของคุณ'ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"atx": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atx-mcp",
"--workspace",
"ใส่ค่าของคุณ"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"atx": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atx-mcp",
"--workspace",
"ใส่ค่าของคุณ"
]
}
}
}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 gridhra 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 (0.6.7) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Rust, Docker, 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
English | 日本語 | 简体中文
A deterministic (non-generative) asset transformation MCP server for general-purpose AI agents, written in Rust.
It executes editing intent — "level the horizon, crop to 16:9, brighten it up a touch" — as a declarative transform recipe, and tracks every result as an immutable revision. The original asset is never modified.
Tilt correction + auto levels + a look applied (a fully deterministic recipe) — left: input / right: output.
See docs/DESIGN.md for the full design.
"Straighten this photo and crop it to a 16:9, 1600px eye-catch. WebP."
import_asset → detect_tilt (the AI skips correction when it's already near-level) → apply_transform (rotate → crop → resize → encode) → export_asset. The original is never touched, and the same recipe reproduces the same result every time.
"Generate the OGP, Instagram square, and thumbnail versions of this photo."
One original fans out into OGP 1200×630, Instagram 1080 square, and a 400px thumbnail in parallel. The same-recipe-same-revision idempotency means re-running never double-creates output; a one-word preset name works too.
"Strip the location data for sure, but don't touch the colors."
strip_metadata (exif) removes EXIF including GPS while keeping the ICC profile intact. The AI can also warn ahead of time by checking has_gps from inspect_image.
"Make just the sky bluer, leave everything else alone."
Covers curves / levels / hsl / white_balance, the film_soft preset, and importing your own .cube LUT with import_asset then applying it with lut.
"Darken just the sky a bit, keep the ground as is."
generate_mask builds a mask (gradient, luminosity range, or hue range); after wiring it into the adjustment, render_preview with overlay:"mask" shows exactly where it will bite before you commit.
"Blur a copy of this photo and blend it in at 50% screen for a soft glow."
The layers stack combines 16 blend modes, opacity, and masks to build reproducible composites like soft focus.
"Stamp my logo in the corner, remove the power lines, and fix the converging verticals."
svg_overlay burns in a logo, clone/heal remove blemishes or wires by compositing both texture and tone, and perspective corrects converging verticals.
"Read this receipt photo for me." / "What does this slide say?"
detect_document finds the page or screen and returns a perspective quad ready to paste, the ocr_document preset (grayscale, auto levels, light sharpen) and trim concentrate the pixel budget on the text, and render_preview with long_edge:1568 hands the model an image it can actually read. No OCR engine is bundled: the model does the reading, atx only makes the pixels legible and reproducible. detect_text_blocks answers the question that decides the rest — "will this text survive the downscale, and where do I cut?" — by returning the text blocks in reading order plus ready-to-paste crop bands. threshold (Otsu / Sauvola) and ocr_binarize exist for external OCR engines.
"Show me this image before and after the edits, side by side."
compare_revisions places before/after side by side, or returns a difference heatmap with stats like mean_abs_diff. Every revision keeps its lineage, so the full edit history behind any image used in an article can be traced and reproduced — byte-identical on any machine.
"Two mounted sheets were scanned on one page. Save them as two files, keeping a little of the mount around each."
There is no split operation: the model runs one apply_transform per piece against the same source revision (crop to the left/right half, then trim to snap to the paper's edges with padding to keep some mount), and export_asset writes both at once. render_preview with no recipe and overlay:"grid" is how it reads the coordinates first.
What atx doesn't do — generative editing, RAW development, ML-based auto-cropping, OCR itself — is out of scope; see docs/DESIGN.md for the roadmap.
atx-mcp is a single self-contained binary with no runtime dependencies. Pick one of the following.
cargo binstall atx-mcp
claude mcp add --scope user asset-transform -- atx-mcp --workspace /path/to/asset-workspace
cargo-binstall downloads the release archive built by this repository's CI instead of compiling, so this is the fastest route for anyone who already has a Rust toolchain. (--scope user makes the server available in every project; omit it for the current project only.)
cargo install atx-mcp
Works on any platform a Rust toolchain supports, including ones without a prebuilt binary. Needs a C compiler as well (libwebp is built from its vendored source).
Installer scripts (default install location is ~/.local/bin, or %LOCALAPPDATA%\Programs\atx-mcp on Windows; the archive is verified against SHA256SUMS before extraction):
# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/gridhra/atx-mcp/main/scripts/install.sh | sh
# Windows
irm https://raw.githubusercontent.com/gridhra/atx-mcp/main/scripts/install.ps1 | iex
To download manually, grab atx-mcp- - .tar.gz (.zip on Windows) from Releases. Supported targets:
| Platform | Target triple |
|---|---|
| macOS (Apple Silicon) | aarch64-apple-darwin |
| macOS (Intel) | x86_64-apple-darwin |
| Linux x86_64 | x86_64-unknown-linux-musl (statically linked, no glibc required) |
| Linux arm64 | aarch64-unknown-linux-musl (statically linked, no glibc required) |
| Windows x86_64 | x86_64-pc-windows-msvc |
claude mcp add asset-transform -- ~/.local/bin/atx-mcp --workspace /path/to/asset-workspace
ghcr.io/gridhra/atx-mcp is a FROM scratch image holding the statically linked binary and nothing else (linux/amd64 and linux/arm64).
claude mcp add asset-transform -- \
docker run -i --rm -v "$PWD:/workspace" ghcr.io/gridhra/atx-mcp:0.6.7
Two things to keep in mind. `-i` is required: the server speaks the MCP stdio transport and needs stdin to stay open. And paths are container paths: the directory you bind-mount appears as /workspace inside the container, so import_asset and export_asset take paths like /workspace/photos/shot.jpg, not host paths.
The prebuilt native binary for your platform is pulled in automatically via optionalDependencies.
claude mcp add --scope user asset-transform -- npx -y atx-mcp --workspace /path/to/asset-workspace
Or add it directly to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "asset-transform": { "command": "npx", "args": ["-y", "atx-mcp", "--workspace", "/path/to/asset-workspace"] } } }
--workspace (env: ATX_WORKSPACE) is the directory used as the asset store. It is created automatically if it doesn't exist.
--max-concurrent-tools (env: ATX_MAX_CONCURRENT_TOOLS) caps how many pixel-processing tool calls (import / inspect / detect_* / apply / preview / compare / mask) run at the same time; the default is the CPU count. Lower it on memory-constrained hosts. Tool work runs on dedicated threads, so the stdio transport (ping, cancellation, the vocabulary tools) stays responsive while images are being processed.
| Tool | Role | |||
|---|---|---|---|---|
list_operations | Compact catalog of the recipe vocabulary: every operation with a one-line description and terse parameter hints, plus the built-in preset names. Optional `category:"geometry"\ | "color"\ | "filter"\ | "output"` narrows it (read-only) |
explain_operation | Full reference for one operation: parameter table (type, range, required/default, semantics), ready-to-paste JSON examples and gotchas. A built-in preset name works too and returns its full operation list. An unknown name returns the valid operations and presets, grouped (read-only) | |||
import_asset | Import a local image into the workspace (sha256-idempotent). Takes path for one file or paths for a batch of up to 64 (a failing file does not abort the batch). Warns via already_derived_from when the bytes are already the output of a recipe in this workspace | |||
inspect_image | Inspect dimensions, EXIF summary, ICC profile, presence of GPS data, luma statistics, a sharpness score (variance of the Laplacian — relative, so compare it against a known-good capture of the same subject) and a perceptual_hash (dHash, 16 hex digits) for "is this the same picture?". include_exif:true additionally returns every EXIF field as {ifd, tag, value} entries — off by default because the full dump can carry GPS coordinates and names (read-only) | |||
detect_tilt | Estimate tilt angle via Canny+Hough (coarse) plus a projection profile (sub-0.1° refinement). Also returns horizontal/vertical family estimates; the full score curve is opt-in via include_score_curve:true. Returns "do not correct" when confidence is low (read-only) | |||
detect_document | Find the dominant quadrilateral (page, screen, whiteboard, sign) via Canny + contours and return it as a perspective-ready quad (tl, tr, br, bl) with confidence, area_ratio, an output_size_hint and a paste-ready suggested_operation. Returns quad:null with a reason (no_quad_found / already_rectified / low_confidence) rather than guessing (read-only) | |||
detect_text_blocks | Find the text-like blocks (headline, paragraphs, table, caption) via Otsu binarization + run-length smearing + connected components, in reading order, each with line_count, median_line_height_px and ink_ratio. legibility.line_height_at_1568_px says whether the text survives a downscale to long edge 1568 (below ~16px it usually does not), and legibility.recommended_bands splits the image into horizontal bands that clear that bar — each entry is already a crop operation to paste before render_preview (read-only) | |||
generate_mask | Generate a deterministic grayscale mask (linear_gradient / radial_gradient / luminosity_range / color_range) as a PNG revision with the same dimensions as the reference image, to be referenced from an operation's mask field (idempotent) | |||
render_preview | Apply a recipe (or a preset) at low resolution (long edge ≤768 by default, long_edge 256..1568 to hand a vision model a legible page) and return it as an inline image. `overlay:"grid"\ | "thirds"\ | "horizon" overlays composition guide lines, and overlay:"mask" (with mask_revision_id) tints the coverage of a mask (drawn on the preview only; it has no effect on the actual transform). Also reports estimated_vision_tokens, a rough width*height/750` budget for the returned image |
| apply_transform | Apply a recipe (or a preset) at full resolution and pr
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo