Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Find MCP servers for ESP32, Arduino, 3D printers, Home Assistant, cameras and other hardware.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://hardwaremcp.khanex.ai/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http hardwaremcp https://hardwaremcp.khanex.ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hardwaremcp": {
"url": "https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"hardwaremcp": {
"type": "http",
"url": "https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://hardwaremcp.khanex.ai/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub saadvz ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 21 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
Remote endpoint: https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp. Paste it into any MCP client: no install, no API key.
Ask your agent *"which MCP server should I use for my Bambu P1S?"* and it gets the right server, install commands and client config from the HardwareMCP catalog.
An MCP server that helps your AI agent find MCP servers for physical hardware: ESP32, Arduino, Raspberry Pi, RP2040, 3D printers (Bambu, Prusa, Klipper, OctoPrint), Home Assistant, cameras (Frigate, UniFi Protect, ONVIF), Zigbee, serial/BLE and lab gear.
It's a thin layer over the HardwareMCP catalog: 59 servers with install commands and client configs copied from their READMEs.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_servers(query, device?, category?) | Search the catalog. Results sorted by GitHub stars. |
get_server(slug) | Full details: what it does, requirements, install commands, client config snippet. |
list_devices() | Every device family with server counts. |
recommend_for_device(device, goal?) | Top picks for a device or model (e.g. "Bambu P1S", "Voron", "ESP32-S3"), optionally ranked by a goal. |
Endpoint: https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp (Streamable HTTP, stateless, no auth, CORS open, JSON responses). POST handles JSON-RPC, OPTIONS returns 204 with CORS headers, and GET/DELETE return 405 because there are no sessions or server-initiated streams.
Claude Code
claude mcp add --transport http hardwaremcp https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{ "mcpServers": { "hardwaremcp": { "url": "https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp" } } }
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{ "mcpServers": { "hardwaremcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp"] } } }
Grok Bot (desktop app): there's no settings field for MCP URLs. In a Bot chat, send:
Add a custom MCP server named hardwaremcp at https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp
Confirm when asked (no sign-in needed), then type @ and pick hardwaremcp. (Cursor forum answer)
Muse (Meta): ask Muse in chat to create a Custom Connector (Meta Help Center):
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Then list its tools and call list_devices to confirm it works.
npx -y hardwaremcp # once published to npm
{ "mcpServers": { "hardwaremcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "hardwaremcp"] } } }
npm install
npm run gen-data # regenerate src/data.ts from ../hardwaremcp/data/servers.json npm run build npm test # scripted client over stdio node test-client.mjs https://hardwaremcp.khanex.ai/mcp # against the live endpoint
Install commands come from each project's README and haven't been bench-tested by HardwareMCP. Review code before giving an agent access to your hardware.
MIT
io.github.saadvz/hardwaremcpglama.json