ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Figma CodeKit MCP

โดย Mehmoodqureshiรุ่น 0.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Mehmoodqureshi/figma-codekit-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Figma to pixel-verified code: HTML/React/Tailwind + tokens, then a render + pixel-diff verify loop.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: FIGMA_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "figma-codekit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-codekit-mcp"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FIGMA_MCP_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add figma-codekit --env FIGMA_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env FIGMA_MCP_CACHE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y figma-codekit-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "figma-codekit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-codekit-mcp"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FIGMA_MCP_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "figma-codekit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-codekit-mcp"
      ],
      "env": {
        "FIGMA_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FIGMA_MCP_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • FIGMA_TOKEN ความลับ จำเป็น env
    Figma personal access token (Settings -> Security -> Personal access tokens, scope "File content: read"). May instead be placed in a .figma-token file in the project directory. FIGMA_API_KEY is accep…
  • FIGMA_MCP_CACHE_DIR env
    Where converted frames are cached. Defaults to .figma-cache/ in the directory the server starts from.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Mehmoodqureshi ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2754 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 95% ของอีก 2754 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2754 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Figma CodeKit MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: FIGMA_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.0) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

figma-codekit-mcp

Figma → code that is actually checked against the design. The pixel-diff verifier for Figma-to-code: it renders the output and diffs it against the frame until it converges — and it can verify *your own running app* the same way, so it works alongside Figma's official MCP server or Framelink rather than replacing them.

Most Figma-to-code tools stop at the moment of generation: they hand you JSX and walk away. Nobody ever renders the output and compares it to the frame, so the result stalls at "90% there" and you spend the afternoon nudging padding by eye.

This MCP server closes that loop. It converts a frame to self-contained HTML deterministically (no LLM, no hallucinated layout), then renders your code in Chromium, pixel-diffs it against the Figma reference, measures every element's box, and tells the agent exactly what is missing or misplaced. The agent edits, calls verify again, and repeats until the diff is at the anti-aliasing floor.

Figma reference First pass — 5.18% off Pixel diff Converged — 0.00%

Those are real artifacts from npm run example, which runs the loop end to end with no API key. The generate callback in that demo is a *scripted* stand-in for an LLM, so it shows the loop mechanics honestly — the measuring is real, the "model" is not.

Why the verify step matters

A Figma node tree tells you what the designer *declared*. It does not tell you what a browser will *do* with your CSS. Those diverge constantly — a flex gap that collapses, a font that falls back, an absolute child that escapes its parent. The only way to know is to render it and look.

figma_verify gives the agent three independent signals per pass:

  • Pixel diff — the overall mismatch ratio plus the worst regions, so it knows *how* wrong and *where*.
  • Element bounding-box IoU — every IR node is tagged data-ir-id, measured in the live DOM, and matched against its Figma box. This is what turns "the bottom-left looks off" into "the CTA button is missing" or "the price label is 40px too low".
  • Paint order and clipping — Figma lists children back-to-front, so a node's pre-order index *is* its paint order; elementsFromPoint over a sample grid gives the rendered order wherever two elements actually overlap. This catches the class of bug the other two signals are blind to by construction: elements present, in exactly the right box, stacked the wrong way round — or cut off by an ancestor's overflow where the design lets them overhang. Neither moves a box, and on a tall frame neither moves the diff ratio much, but a decorative overlay drawn over a photo instead of under it is the first thing a person sees. Reported as WRONG STACKING / OVER-CLIPPED, and reported even when the pixel diff has converged.

Tools

ToolWhat it doesNetwork
figma_convertFetch a frame → HTML + ir.json + images as files in assets/ (or data URIs with inlineAssets: true) + reference.png + design tokens (tokens.json in W3C DTCG format, tokens.css, a Tailwind v4 tailwind.theme.css). Optional react: true (component + the components/ it imports), next: true (a runnable App Router project) and tailwind: true (React/Next.js output as Tailwind classes), plus a responsive variant.Figma API (cached)
figma_verifyRender HTML in Chromium, pixel-diff vs the reference, IoU-check every element, check paint order and clipping, return targeted fix instructions. Pass url (and optionally selector) to verify a running page instead — your own app at http://localhost:3000, in any framework — against the frame.none (or your dev server)
figma_inspectPrint the IR as an indented outline (role, box, layout, text, tokens), filterable — read the structure without dumping raw Figma JSON into context.none
Responsive output depends on what the design actually declares

responsive: true reads Figma's sizing intent — FILL becomes flex/100%, HUG becomes fit-content, FIXED keeps its px. That only exists where the designer used Auto Layout.

A frame with no Auto Layout on the root is a canvas: every child is position:absolute at a coordinate on a 1440px artboard. There is nothing to relax, so making the root width:100% does not reflow it — the children stay pinned at their canvas coordinates and the right-hand side disappears under overflow:hidden. That reads exactly like a page breaking when you zoom.

For those frames the converter keeps the exact canvas and scales it to the viewport instead, so the design stays intact at every width and zoom level (down to 0.5x, after which the page scrolls). figma_convert tells you which strategy it used. If you want real reflow rather than proportional scaling, add Auto Layout in Figma — that is the signal the converter needs.

Every tool returns file paths and numbers, never large blobs. A converted frame is often 100+ KB of HTML; pushing that through a tool result would burn the agent's context for nothing. The agent reads and edits the files directly.

Figma responses are cached per frame, so after the first figma_convert the whole loop runs offline and free — including when you are rate-limited.

Quick start

You need a Figma personal access token: Figma → Settings → Security → Personal access tokens, scope File content: read.

export FIGMA_TOKEN=figd_REPLACE_WITH_YOUR_TOKEN

Add it to Claude Code:

claude mcp add figma --env FIGMA_TOKEN=$FIGMA_TOKEN -- npx -y figma-codekit-mcp@latest

Or for any MCP host that reads a JSON config:

{

"mcpServers": { "figma": { "command": "npx", "args": ["-y", "figma-codekit-mcp@latest"], "env": { "FIGMA_TOKEN": "figd_REPLACE_WITH_YOUR_TOKEN" } } } }

Then, in the agent: copy a frame link out of Figma (right-click the frame → Copy link to selection) and say *"convert this frame and verify it until it converges."*

Check your setup
FIGMA_TOKEN=$FIGMA_TOKEN npx -y figma-codekit-mcp@latest --check

It checks Node, whether a token was found (and where, never its value), whether Figma accepts it, and whether the Chromium figma_verify renders in is installed, then prints READY or what to fix. Exit code 0 means all three tools will work. If Chromium is missing (a skipped download, or CI), install it with npx -y figma-codekit-mcp@latest --install-browser.

Windows

npx resolves to npx.cmd, which some MCP hosts cannot spawn directly. If the server fails to start, point at the shim explicitly:

{

"command": "cmd", "args": ["/c", "npx", "-y", "figma-codekit-mcp@latest"] }

The loop, concretely

figma_convert  →  generated.html, reference.png, ir.json   (deterministic, no LLM)

↓ figma_verify → "NOT CONVERGED — 4.93% of pixels differ. Elements: 22/26 match — 1 missing, 3 misplaced. MISSING: button 'Get started' MISPLACED: h1 'Pricing plan' — 6px too high" ↓ agent edits generated.html ↓ figma_verify → "CONVERGED — 0.31% of pixels differ (threshold 2.00%)."

The refine loop runs through the calling agent, not through an LLM inside the server. That means no ANTHROPIC_API_KEY, no second model billing, and the agent keeps full context on what it already tried. A headless refine loop (src/refine/) still exists for library use.

Watch the loop without an agent

The same pipeline has a one-page local web front end, split in two: a chat on the left, the generated app on the right. You send a frame link, it asks what to build — HTML, React or Next.js; exact or responsive — and then converts, renders and diffs in front of you. The right pane carries the running app, its source files, the verify numbers and the pixel diff.

npm run site        # http://localhost:5173

It uses the same .figma-token and the same .figma-cache/, so a frame you have already converted re-runs offline in about a second. Useful for checking a frame converts cleanly before pointing an agent at it — and for showing someone what "verified against the design" means rather than describing it. Details in site/README.md.

Configuration

VariablePurpose
FIGMA_TOKENRequired. Also read from a .figma-token file in your project directory. FIGMA_API_KEY is accepted as an alias.
FIGMA_MCP_CACHE_DIRWhere converted frames are cached. Defaults to .figma-cache/ in the directory the server is started from.
ANTHROPIC_API_KEY / GEMINI_API_KEYOptional, headless refine loop only. The MCP server never calls an LLM.
FIGMA_MCP_SKIP_BROWSER_DOWNLOAD=1Skip the Chromium download on install. figma_convert and figma_inspect still work; figma_verify will not.

See .env.example. Add .figma-cache/ to your project's .gitignore — a cached frame keeps the original bitmaps and can be tens of megabytes.

FIGMA_FILE_TIMEOUT_MS (default 90000) caps how long figma_convert waits for Figma's whole-file download, which it falls back to when the per-node endpoint is rate-limited. When Figma will not answer, the tool says so within that time and, if the frame is already cached anywhere, builds from the cached copy and marks the result STALE CACHE instead of hanging.

Verify your own app, not just the generated HTML
figma_convert  url=<frame link>                      → .figma-cache/<frame>/ (reference.png)

figma_verify dir= url=http://localhost:3000/pricing selector="#plans"

Build the page however you like — Figma's official MCP server, Framelink, by hand — then point figma_verify at it. It screenshots the page (or just the selected element) at the frame's size and pixel-diffs it against Figma. Element-box and layering checks need the converter's data-ir-id markers, so for a URL only the pixel diff runs.

What it does not do

Being straight about the edges, because they are Figma's, not bugs:

  • Token names are derived, not designed, unless you are on Enterprise. The Figma Variables REST API is Enterprise-only. Without it the converter still collects every colour, font, size and spacing value into tokens.json / tokens.css / tailwind.theme.css, but names them after the value (--color-c8960c) because it cannot know intent. Rename them in your theme.
  • Figma rate-limits by cost. A very large file fetched repeatedly can lock a token out for hours (free accounts hit this sooner). Cached frames keep working offline; figma_convert tells you when the limit lifts.
  • **Component *prop* bindings need Code Connect.** Components are matched by name and reported, but the API does not expose which instance prop drove which value.
  • The diff has a floor. Anti-aliasing and font hinting keep the ratio around 0.5–1.5% even on a perfect match. threshold defaults to 2% for that reason — chasing 0 is chasing rendering noise.
  • One frame at a time. No whole-file crawling, by design: it keeps token spend and Figma rate-limit pressure predictable.

Use it as a library

The verify loop is framework-agnostic and does not need the MCP layer:

import { verifyLoop } from 'figma-codekit-mcp';

import fs from 'node:fs';

const result = await verifyLoop(

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx