Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
PLATEAU 3D city data as scene-editing and glTF export tools for creative LLM agents.
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": {
"plateau-creative": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodolabs/plateau-creative-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add plateau-creative -- npx -y @yodolabs/plateau-creative-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"plateau-creative": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodolabs/plateau-creative-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"plateau-creative": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodolabs/plateau-creative-mcp"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub pixelx-jp 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 (0.1.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
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 turns Project PLATEAU's 3D city data into scene-editing and glTF export tools for creative LLM agents.
English · 日本語
A real Shibuya block — loaded from PLATEAU, edited, and exported as one .glb by the export_glb tool, here rendered with three.js. Same geometry your LLM hands off to Blender / Unity / Unreal. Data © Project PLATEAU / MLIT (CC BY 4.0).
This server exposes tools. Orchestration is your LLM's job — point Claude / Cursor / any MCP client at this server alongside Blender MCP / Unity MCP / Unreal MCP and let it compose the workflow.
PLATEAU has an official MCP server for data access (catalog, specs, CityGML, attributes). This one fills the missing creation, scene-editing, and DCC export layer: load a Tokyo neighbourhood, delete every skyscraper, scale a block to 3× height, and emit a .glb ready for Blender / Unity / Unreal — all driven by tool calls.
flowchart LR
CLIENT["Claude / Cursor (any MCP client)"] -->|tool calls| MCP["plateau-creative-mcp"] MCP -->|download_area| DATA["plateau-bridge artifact index + bundles"] MCP -->|"load → filter → edit"| SCENE["scene_id (in-memory)"] MCP -->|export_glb| OUT[".glb + LICENSE.txt"] OUT --> DCC["Blender / Unity / Unreal"]
v0.1.0 — first public release. 10 MCP tools (incl. on-demand artifact download — no data clone needed), polygon footprint extrusion with mesh merging, single-GLB export ≤ 1 km² (≈40% gltf-transform compression) with a scene_manifest 3D Tiles fallback for larger areas, three data-access modes (TS+duckdb artifact / Python subprocess / upstream MCP via JSON-RPC), Overpass POI linking, and an optional cross-MCP bridge to BlenderMCP. Vendor-neutral over MCP — Claude, Cursor, any client works.
| Tool | Purpose |
|---|---|
download_area | Fetch + cache a prebuilt city bundle from the plateau-bridge artifact index (resolves the slug, downloads the .tar.zst, verifies sha256, extracts buildings.parquet + manifest.json), so load_area works without cloning the data pipeline. |
load_area | Load a city + bbox + LOD into a new scene_id. |
filter_buildings | Query building_uid[] inside a scene by height / year / use / zoning / flood depth. |
delete_buildings | Counterfactual edits — mark buildings as removed. |
extrude_buildings | Scale heights by a factor. |
compose_scene | Set render hints (time of day, weather, camera). |
export_glb | Emit a .glb (single_glb, real geometry from the parquet) or a scene_manifest referencing 3D Tiles. scene_manifest tile enrichment needs locally-built 3D Tiles; downloaded cities get a tile-less manifest (edits + bbox + attribution) plus a tileset_note. |
link_buildings_to_pois | Associate buildings with nearby OSM POIs (Overpass). |
get_attribution | Full dataset / license / URL metadata for a scene. |
render_via_blender | Export the scene as GLB and (optionally) bridge to a BlenderMCP-compatible HTTP MCP server via JSON-RPC. Dry-run returns the suggested cross-MCP call sequence instead. |
When PLATEAU_UPSTREAM_ENABLED=true, the server also exposes 13 tools proxied from the official Project PLATEAU MCP server: plateau_spec_outline, plateau_spec_read, plateau_get_metadata, plateau_search_areas, plateau_get_area, plateau_search_datasets, plateau_get_dataset, plateau_list_dataset_types, plateau_citygml_get_attributes, plateau_citygml_get_features, plateau_citygml_get_geoid_height, plateau_get_citygml_files, plateau_explain_spatial_id. The LLM client sees 23 tools in a single catalog, with no need to wire two separate MCP servers.
Every tool returns { result, attribution_metadata }. export_glb writes asset.extras.attribution into the GLB and a LICENSE.txt next to it. You must keep that attribution in any derived video, image, or asset.
npm install
npm run build
There are two ways to get city data in place.
Don't clone the data pipeline at all. Out of the box the server reads the public plateau-bridge artifact index, so download_area works with no configuration — it fetches the prebuilt bundle for a city, verifies its sha256, and caches it locally:
export PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD=true # load_area auto-fetches a missing city (optional)
export PLATEAU_OUTPUT_DIR=./out npx @yodolabs/plateau-creative-mcp # stdio MCP server
Call download_area(city="shibuya") once (or set PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD=true and just call load_area, which fetches a missing city first). Only buildings.parquet + manifest.json are extracted; bundles cache under PLATEAU_ARTIFACT_DIR (default ~/.cache/plateau-creative-mcp/artifacts), so each city downloads only once. Point PLATEAU_ARTIFACT_INDEX_URL at a different index to use your own mirror.
Downloaded bundles do not include 3D Tiles (they are gigabytes per city). Everything works from the parquet — load_area, all edits, and export_glb single_glb (real geometry, ≤ 1 km² / ≤ 5000 buildings). Only scene_manifest export loses its tile references for downloaded cities (it still emits the edit list, bbox, and attribution, with a tileset_note telling you to narrow to single_glb or run a local build). For full-geometry exports of larger areas, use Option B with a local build.
For Claude Desktop, add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "plateau-creative": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yodolabs/plateau-creative-mcp"], "env": { "PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD": "true", "PLATEAU_OUTPUT_DIR": "/Users/you/plateau-out" } } } }
If you already have plateau-bridge's out_ / outputs, point straight at them:
export PLATEAU_ARTIFACT_DIR=/path/to/plateau-bridge
export PLATEAU_OUTPUT_DIR=./out npx @yodolabs/plateau-creative-mcp # stdio MCP server
{
"mcpServers": { "plateau-creative": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yodolabs/plateau-creative-mcp"], "env": { "PLATEAU_ARTIFACT_DIR": "/path/to/plateau-bridge", "PLATEAU_OUTPUT_DIR": "/Users/you/plateau-out" } } } }
Smoke run without an MCP client:
npx tsx scripts/smoke-load-area.ts
load_area(city="shibuya", bbox=[139.6975,35.6555,139.7045,35.6605], lod=2)
-> compose_scene(time="19:30", weather="rain") -> export_glb() # to ./out/ _v3.glb => BlenderMCP: import_glb + cyberpunk shader + render
flowchart LR
LLM(("LLM")) --> A["plateau-creative-mcp load · edit · export_glb"] LLM --> B["Blender MCP import · shade · render"] A -->|".glb + sidecar"| B
load_area(...)
-> filter_buildings({height_min: 100}) -> delete_buildings(filter={height_min: 100}) -> export_glb()
load_area(...)
-> filter_buildings({zoning_use: ["commercial"], far_max_min: 400}) => SketchUp MCP: design a new building inside those parcels
src/
server/ MCP protocol entry, tool registry, unified envelope tools/ 10 MCP tool handlers schemas/ Zod schemas + JSON Schema export scene/ scene_id LRU + lock + optional disk persistence data/ Artifact (duckdb) access layer + on-demand bundle downloader export/ three.js scene builder + GLTFExporter + manifest fallback attribution/ Envelope wrapping, attribution merge rateLimit/ Token bucket per (client, tool) errors/ Stable error codes + AppError config/ Env-driven config utils/ ids, bbox, paths, logger
gml_id or batch index alternates.single_glb. Larger scenes return EXPORT_LIMIT_EXCEEDED with a suggestion to switch to scene_manifest.| Env | Default | Meaning |
|---|---|---|
PLATEAU_ARTIFACT_DIR | ~/.cache/plateau-creative-mcp/artifacts | Directory containing out_ /buildings.parquet. Defaults to a cache dir (where download_area writes); set it to point at an existing plateau-bridge checkout. |
PLATEAU_ARTIFACT_INDEX_URL | plateau-bridge distribution/index.json | Cache index (JSON) listing each city's bundle URL + sha256. Defaults to the public mirror; override to use your own. |
PLATEAU_ARTIFACT_DOWNLOAD_TIMEOUT_MS | 300000 | Per-download timeout in milliseconds (5s–30min). |
PLATEAU_AUTO_DOWNLOAD | false | true makes load_area auto-fetch a missing city from the index before loading. |
PLATEAU_OUTPUT_DIR | ./out | Where .glb / LICENSE.txt / manifests are written. |
PLATEAU_DATA_MODE | artifact | artifact (TS + duckdb) or subprocess (Python helper). |
PLATEAU_PYTHON_BIN | python3 | Python interpreter for subprocess mode (must have duckdb installed). |
PLATEAU_SUBPROCESS_SCRIPT | bundled python/plateau_query.py | Override path to the JSON-stdio helper. |
PLATEAU_SCENE_DIR | ./.scene-store | Disk dir when scene persistence is enabled. |
PLATEAU_PERSIST_SCENES | false | true to serialize scenes to disk between calls. |
PLATEAU_MAX_SCENES | 64 | LRU cap on in-memory scenes. |
PLATEAU_SCENE_TTL_MS | 3600000 | Scene TTL in milliseconds. |
OSM_OVERPASS_URL | unset | Set to enable link_buildings_to_pois (e.g. https://overpass-api.de/api/interpreter). |
OSM_OVERPASS_TIMEOUT_MS | 25000 | Overpass request timeout. |
PLATEAU_UPSTREAM_ENABLED | false | true registers 13 official plateau_* tools proxied to the hosted PLATEAU MCP. |
OFFICIAL_PLATEAU_MCP_URL | hosted default | Override the official PLATEAU MCP endpoint (rare). |
See .env.example for a copy-paste template.
Polygon extrusion via the DuckDB spatial extension is on by default; on first run the extension is auto-installed. If install/load fails (offline CI, restricted environment), the exporter cleanly falls back to centroid-anchored 12 m × 12 m boxes per building. available_attributes in load_area's response includes footprint_polygon when the high-fidelity path is active.
single_glb exports merge every building into on
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo