Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Render and validate diagrams as code: Mermaid, PlantUML, C4, Graphviz, D2 and more.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
KROKI_URLต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"archform": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archform/mcp"
],
"env": {
"KROKI_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add archform --env KROKI_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @archform/mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"archform": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archform/mcp"
],
"env": {
"KROKI_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"archform": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archform/mcp"
],
"env": {
"KROKI_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
KROKI_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub himanshu-mamgain 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 (0.2.2) เข้า registry 18 วันที่ผ่านมา
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
An MCP server that lets AI assistants render and validate diagrams as code: Mermaid, PlantUML, C4-PlantUML, Graphviz, D2, Structurizr, BPMN and Excalidraw.
It works in Claude Desktop, Claude Code, Cursor and VS Code over stdio, and in ChatGPT developer mode as a remote Streamable HTTP endpoint.
The assistant writes diagram source like this D2:
direction: right
user: User {shape: person} ai: AI assistant mcp: Archform MCP kroki: Kroki {shape: cylinder} user -> ai: "draw our architecture" ai -> mcp: render_diagram mcp -> kroki: diagram source kroki -> mcp: SVG / PNG mcp -> ai: image + share link
render_diagram turns it into an image and a share link. The image below is that link:
Try it: once Archform is connected, ask your assistant:
Draw a C4 context diagram of a URL shortener.
Or *"Turn schema.prisma into an ER diagram"*, or *"Draw a sequence diagram of our login flow"*.
Privacy: rendering is done by Kroki. By default, diagram source is sent to the public kroki.io service. If your diagrams describe anything you would not paste into a public website, self-host Kroki and set
KROKI_URL.
All tools are read-only (readOnlyHint: true, openWorldHint: true).
| Tool | Input | Result |
|---|---|---|
list_formats | none | Every supported format with aliases, outputs, a docs link and a minimal valid example |
render_diagram | format, source (≤ 100 KB), output (svg default, or png) | SVG as an embedded image/svg+xml resource, or PNG as image content, plus a shareable kroki.io link. Invalid source returns isError: true with the parser message and line |
validate_diagram | format, source | { valid, errors: [{ line?, message }] }. An invalid diagram is a normal result, not a tool error |
| Format | Aliases | Outputs |
|---|---|---|
mermaid | svg, png | |
plantuml | svg, png | |
c4plantuml | svg, png | |
graphviz | dot | svg, png |
d2 | svg | |
structurizr | svg, png | |
bpmn | svg | |
excalidraw | svg |
Requires Node.js 22 or later.
Claude Desktop: add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "archform": { "command": "npx", "args": ["-y", "@archform/mcp"] } } }
Claude Code:
claude mcp add archform -- npx -y @archform/mcp
Cursor: add to ~/.cursor/mcp.json (or .cursor/mcp.json in a project):
{
"mcpServers": { "archform": { "command": "npx", "args": ["-y", "@archform/mcp"] } } }
VS Code: add to .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "archform": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@archform/mcp"] } } }
To use your own Kroki, add "env": { "KROKI_URL": "https://kroki.internal.example.com" } to the server entry.
npx -y @archform/mcp --http --port 3000
POST /mcp: MCP traffic (stateless)GET /health: health checkBy default the server binds to 127.0.0.1 and rejects requests whose Host or Origin is not localhost (DNS rebinding protection). To expose it publicly, for example for ChatGPT developer mode, bind to all interfaces and name your public hostname:
HOST=0.0.0.0 ALLOWED_HOSTS=mcp.example.com TRUST_PROXY=1 RATE_LIMIT_PER_CLIENT=0 PORT=8080 npx -y @archform/mcp --http
Then add https://mcp.example.com/mcp as a connector in ChatGPT (Settings → Connectors, developer mode) with no authentication. Serve it behind HTTPS.
The HTTP endpoint limits request bodies to 512 KB and counts tool calls, not HTTP requests. A session's initialize and tools/list requests are not counted.
RATE_LIMIT (default 120 per minute) caps tool calls from all clients combined. Size it to what your Kroki backend can handle. The default is polite to the public kroki.io; raise it for a self-hosted Kroki.RATE_LIMIT_PER_CLIENT (default 60 per minute) stops one client from using the whole budget. ChatGPT calls your server from OpenAI's servers, so all ChatGPT users share a handful of IPs, and this limit applies to them together. On a deployment that mainly serves ChatGPT, set RATE_LIMIT_PER_CLIENT=0 (as in the example above) or make it equal to RATE_LIMIT, so ChatGPT users can use the whole overall budget.TRUST_PROXY=1 (the number of proxies in front of the server) so the limiter uses the address your proxy added to X-Forwarded-For. Leave it unset when clients connect directly. Clients can write anything into that header, so it is ignored unless TRUST_PROXY is set.When a single tool call is over a limit, the model gets a normal tool result with isError: true and a message like "Rate limit reached: … Retry in 42s.", so it can tell the user to wait. An HTTP 429 would show up only as a generic connector failure. Batched or malformed requests over the limit get 429 with Retry-After.
The counters are in memory, so each instance enforces its own limits.
| Flag / variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
--http | off | Serve Streamable HTTP instead of stdio |
--port, PORT | 3000 | HTTP port |
--host, HOST | 127.0.0.1 | HTTP bind address |
ALLOWED_HOSTS | Comma-separated Host values accepted on a public bind | |
RATE_LIMIT | 120 | Tool calls per minute across all clients; 0 disables |
RATE_LIMIT_PER_CLIENT | 60 | Tool calls per minute per client IP; 0 disables |
TRUST_PROXY | 0 | Number of reverse proxies whose X-Forwarded-For entries are trusted (true = 1) |
KROKI_URL | https://kroki.io | Kroki server used for rendering and share links |
Kroki ships as Docker images. The core image covers PlantUML, C4-PlantUML, Graphviz, D2 and Structurizr; Mermaid, BPMN and Excalidraw each need a companion container:
# docker-compose.yml
services: kroki: image: yuzutech/kroki ports: ["8000:8000"] environment: KROKI_MERMAID_HOST: mermaid KROKI_BPMN_HOST: bpmn KROKI_EXCALIDRAW_HOST: excalidraw mermaid: image: yuzutech/kroki-mermaid bpmn: image: yuzutech/kroki-bpmn excalidraw: image: yuzutech/kroki-excalidraw
docker compose up -d
KROKI_URL=http://localhost:8000 npx -y @archform/mcp
Shareable links then point at your Kroki instance, so they only open for people who can reach it. See the Kroki installation docs for details.
pnpm install
pnpm test # unit + in-process integration tests (Kroki stubbed) KROKI_LIVE=1 pnpm test # also run the live tests against KROKI_URL pnpm build npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js # stdio node dist/index.js --http # then point the Inspector at http://127.0.0.1:3000/mcp
MIT