Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Persistent memory for visual intelligence. A photo registry: analyze once, look up free after that.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
PHOTOTOLOGY_API_KEY, PHOTOTOLOGY_BASE_URL, PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY, DO_NOT_TRACK, PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRSค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"phototology": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@phototology/mcp"
],
"env": {
"PHOTOTOLOGY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY": "ใส่ค่าของคุณ",
"DO_NOT_TRACK": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add phototology --env PHOTOTOLOGY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env PHOTOTOLOGY_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY='ใส่ค่าของคุณ' --env DO_NOT_TRACK='ใส่ค่าของคุณ' --env PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @phototology/mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"phototology": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@phototology/mcp"
],
"env": {
"PHOTOTOLOGY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY": "ใส่ค่าของคุณ",
"DO_NOT_TRACK": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"phototology": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@phototology/mcp"
],
"env": {
"PHOTOTOLOGY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY": "ใส่ค่าของคุณ",
"DO_NOT_TRACK": "ใส่ค่าของคุณ",
"PHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
PHOTOTOLOGY_BASE_URL envPHOTOTOLOGY_MCP_NO_TELEMETRY envDO_NOT_TRACK envPHOTOTOLOGY_MCP_ALLOWED_DIRS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน phototology.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PHOTOTOLOGY_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.0.0) เข้า registry 21 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:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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
Persistent memory for visual intelligence. Analyze once. Remember forever.
Click an install button to add the MCP server in one step. You'll be prompted to fill in
PHOTOTOLOGY_API_KEYafter install. For other editors, see the Setup section below.
MCP server for Phototology, the visual-intelligence registry. Any MCP-speaking agent (Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, Claude Desktop) calls Phototology as a tool. Photos are analyzed once, keyed by perceptual hash, then returned free forever to any future caller on the same account.
npx @phototology/mcp
The interactive wizard asks for your API key and writes the config for whichever editor you pick.
Without: every agent that needs to understand a photo pays a vision model from scratch. Same image, same question, full price every time.
With: the first call bills 1 credit per lens. Every subsequent call on that photo returns the cached lens result for free. The registry compounds with use.
Reach for it when:
Look elsewhere when:
| Capability | Stateless vision wrapper | Phototology |
|---|---|---|
| Repeat calls on the same photo | Pays the vision model again every time | Cached free forever, keyed by perceptual hash |
| Memory across calls | None | Persistent registry (sha256 + pHash) |
| Output | Freeform text | Structured JSON, one field set per lens |
| Cost to the agent | Opaque | Per-tool, per-lens credit cost disclosed |
| Near-duplicate detection | None | Exact (sha256) and perceptual (pHash) matching |
The persistent registry, the perceptual-hash dedup, and the free re-reads are the difference.
Stated plainly, so an agent can route correctly:
people lens reports physical observations and a head count, never a name or a face match.purchase_credits returns a wallet deep-link. Stripe checkout needs a browser.enrich_photo writes EXIF, IPTC, and XMP. formats: ["c2pa"] is rejected.| Tool | What it does | Cost |
|---|---|---|
analyze_photo | Run AI vision against ONE image and return structured facts per lens. Accepts imageUrl, imageBase64, or imagePath. | 1 credit per lens. Re-running cached lenses on the same photo: 0. |
analyze_batch | Analyze 1 to 200 photos in a single call. Internally lookup-first per URL (20 in flight), then analyzes cache-miss photos with bounded concurrency (5 in flight, matching the API per-user cap). For thousands, loop in slices of 200. Accepts imageUrls, imagesBase64, or imagePaths (with glob support). Returns { summary, results }; pass dryRun: true to see what a batch would cost without spending. | 1 credit per lens per non-cached photo. Cache hits free. A dry run is free. |
lookup_photo | Check if a single photo has already been analyzed; return all cached lens results. Accepts sha256, pHash, imageUrl, imageBase64, or imagePath (cascade). | Free. |
enrich_photo | Write cached lens output into a photo's EXIF/IPTC/XMP metadata so the structured intelligence travels with the file. Accepts imageUrl, imageBase64, or imagePath plus an optional outputPath that saves the enriched copy as a new file (the original is never written; an existing file is refused unless overwrite: true). Returns a small JPEG preview of the enriched photo. A photo carrying a valid content credential is left untouched: the analysis is saved beside it as .xmp (sidecarSavedTo), or returned as sidecar.xmp, with mode: 'sidecar', reason, credentials and a plain-words note. Pass breakCredentials: true to write a copy anyway. | 5 credits per call. |
list_lenses | Enumerate available lenses and stacks with descriptions and output fields. | Free. |
get_credits | Read the account credit balance: total spendable credits and its dollar value usd, plus reserved in-flight holds when there are any. | Free. |
purchase_credits | Return a wallet deep-link the user can open to buy more credits. | Free. |
How they chain. Start free: lookup_photo for a single image, or get_credits before a batch. Analyze only the cache misses with analyze_photo (one image) or analyze_batch (2 or more). Bake the results into the file with enrich_photo. list_lenses and purchase_credits are free helpers you can call any time.
| URI | What it serves |
|---|---|
phototology://lenses | The lens and stack catalog, the same data list_lenses returns. |
phototology://photo/{sha256} | One registry record: its hashes, the lenses already run on it, and their receipts. Free to read. A photo not in the registry reads as PHOTO_NOT_IN_REGISTRY. |
analyze_photo, analyze_batch and lookup_photo link each photo they name to its phototology://photo/{sha256} resource.
Analyze and lookup results carry receipts: signed records of which lenses ran on which photo, with which model, and when. Results also carry credentials when the API read the photo's content credential. To check a receipt, use verifyReceiptSignature (offline) or client.verifyReceipt (server-side, free) from @phototology/sdk.
Who gets receipts today. Only pt_test_ keys receive receipts right now. Those are signed by the published sandbox key, which never vouches for live data: they check your integration, not a photo. Production has no published live signing key yet, so until it is, a pt_live_ key receives receipts: [] with the warning RECEIPT_UNAVAILABLE on a fresh analyze, and with RECEIPT_NONE_STORED on a result served from the registry (no live receipt has been stored yet). The analysis and its billing are unaffected.
When receipts is empty on an analyze result, warnings names why (a fresh analyze whose lenses produced no output issues neither a receipt nor a warning):
| Code | Meaning |
|---|---|
RECEIPT_UNAVAILABLE | No receipt could be signed for this call: no live signing key is configured and published, or signing failed or timed out. The analysis itself is complete. |
RECEIPT_NONE_STORED | The result came from the registry, and no stored receipt covers the lenses asked for (the analysis predates receipts or was issued without one). |
RECEIPT_NOT_ISSUED_MULTI_IMAGE | The call sent more than one image; receipts are issued for single-image calls only. |
RECEIPT_NOT_ISSUED_BESPOKE | The call used a custom extraction schema; those calls get no receipt. |
RECEIPT_NOT_ISSUED_NO_ACCOUNT | The key is not linked to an account, so there is no registry record for a receipt to name. |
analyze_photo results and analyzed analyze_batch rows carry these warnings. lookup_photo and batch rows served from the registry carry the photo's stored receipts and no receipt warning: an empty list there means no stored receipt covers that photo.
Credentials on `enrich_photo`. The credentials block on an enrich result describes the input photo, as read before the write. With breakCredentials: true, the written copy no longer carries a valid content credential, even when credentials reports one on the input.
| Pack | Credits | Price |
|---|---|---|
| Starter | 1,000 | $10 |
| Pro | 10,000 | $100 |
| Business | 100,000 | $1,000 |
First purchase doubles. Your first pack ever credits 2x. A Starter $10 buys 2,000 credits the first time. No subscriptions; pay-as-you-go via packs only.
All three image-accepting tools (analyze_photo, analyze_batch, lookup_photo) accept three input modes. Pick whichever fits how the photo arrived:
| Input field | When to use |
|---|---|
imageUrl | The photo is at a publicly-fetchable URL. |
imagePath | The photo is on the user's local disk as seen by the machine running the MCP server (typically the user's laptop). Pass an absolute path (/Users/...) or ~/-prefixed (~/photos/...). The MCP reads the file, validates it, and forwards the bytes. Not for agent-sandbox paths (e.g. Claude's /mnt/user-data/uploads/...): that sandbox is invisible to a locally-installed MCP. For agent-sandboxed uploads, use imageBase64 (small images) or imageUrl (hostable images of any size). |
imageBase64 | You already have the image bytes in memory as a base64 string. Practical envelope: ~50-150KB JPEG / ~70-200K base64 chars. Above that, LLM-driven clients run out of output-token budget before the MCP receives the full payload (a 3.4MB JPEG produces ~4.57M chars). For larger images, prefer imageUrl or imagePath. |
For batch: use imagePaths: string[] for local paths (supports globs like ~/vacation/*.jpg), imagesBase64: string[] for base64 arrays, and combine freely with imageUrls.
`look
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo