Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Any file → clean Markdown for AI agents: PDF, Office, EPUB, HTML, images, audio/video. Local MCP.
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": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymdวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"anymd": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"anymd": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sylphx/anymd"
]
}
}
}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 SylphxAI 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 (8.5.9) เข้า registry 4 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
anymd
PDF, Word, PowerPoint, Excel, EPUB, HTML and web pages, images (OCR), audio and video (metadata, subtitles, transcripts). A fast Rust MCP server and CLI that runs on your machine. No API key.
anymd is the free, local mode of the same crates that run Sylphx AI parse, the hosted document-parse service: the same crates, hosted and metered per page for callers that want no local runtime.
Install · Benchmarks · Tools · CLI · Formats · Docs · Pro
Formerly pdf-reader-mcp. Migrating from pdf-reader-mcp
A real, unedited terminal recording (asciinema + agg, script ). The last command is Claude Code answering from the PDF through the anymd MCP server.
npx -y @sylphx/anymd setup # add anymd to every MCP client on this machine
npx -y @sylphx/anymd report.pdf > report.md # or convert from the shell
citation anchors, a small front-matter header, and compact tables. A token budget and a cursor keep large documents within your agent's context.search looks across all of them.Add anymd to every MCP client on your machine (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Claude Desktop, Windsurf, Gemini CLI) with one command:
npx -y @sylphx/anymd setup # --dry-run to preview, --remove to undo
Or add it by hand: every MCP client runs the same command, npx -y @sylphx/anymd. Node 18+ is the only requirement; npm installs the native binary for your platform.
Claude Code
claude mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
Or as a plugin, with the anymd skill: /plugin marketplace add SylphxAI/anymd, then /plugin install anymd@anymd.
Codex
codex mcp add anymd -- npx -y @sylphx/anymd
or in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.anymd]
command = "npx" args = ["-y", "@sylphx/anymd"]
</details>
Cursor
or in .cursor/mcp.json:
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
VS Code
Install in VS Code with one click, or from a terminal:
code --add-mcp '{"name":"anymd","command":"npx","args":["-y","@sylphx/anymd"]}'
or in .vscode/mcp.json:
{ "servers": { "anymd": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Claude Desktop
One click: download anymd- .mcpb from the latest release and open it. Or, by hand:
Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{ "mcpServers": { "anymd": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sylphx/anymd"] } } }
Windsurf, Zed, Cline, and other clients
Any client that speaks MCP over stdio: command npx, args ["-y", "@sylphx/anymd"]. To keep the server inside one folder, add --allow-dir=/path/to/docs.
CLI only
npm install -g @sylphx/anymd # or run it once with: npx -y @sylphx/anymd <file>
Python wheels carry the same prebuilt binary and are on PyPI as anymd from the first release after publication.
Use npm on Windows, macOS and Linux. On macOS and Linux, Homebrew is also available:
brew install sylphxai/tap/anymd
Docker (amd64 and arm64):
docker run --rm -v "$PWD:/data" ghcr.io/sylphxai/anymd report.pdf > report.md
docker run -i --rm ghcr.io/sylphxai/anymd # MCP server on stdio
Or build it from crates.io (Rust 1.95+, CMake and a C++ compiler; doc-VLM OCR and local ASR are included):
cargo install anymd
npm, pip and Docker ship a prebuilt binary, while cargo install compiles one on your machine.
AgentDocBench is an open benchmark for document → Markdown conversion for agents: license-clean documents in 12 categories (math papers, two-column papers, financial tables, forms, scans, CJK, slides, spreadsheets, Word, EPUB, HTML), scored on verbatim sentences, text F1, reading order, and table cells, with time and output tokens. Every tool runs on the same kind of GitHub-hosted runner (4 CPUs):
| anymd | docling | kreuzberg | unstructured | markitdown | marker | pdftotext | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Overall score | 96.4 | 93.0 | 81.7 | 81.2 | 76.8 | 71.0 | 42.2 |
| Table cells F1 | 92.2 | 89.9 | 38.4 | 38.4 | 57.2 | 60.9 | 0.0 |
| Reading order | 98.8 | 94.4 | 96.8 | 93.9 | 85.5 | 76.8 | 52.0 |
| Docs converted | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 38/38 | 30/38 | 23/38 |
| Time, all docs | 11.5 s | 2,432.4 s | 16.0 s | 346.5 s | 75.6 s | 7,104.5 s | 0.90 s |
The generated leaderboard, per-category scores (including where anymd loses), and method are in the benchmark guide. The corpus, ground truth, adapters, and raw results are in bench/, and the Benchmark workflow reruns everything; new tools can join with a single adapter file.
Image and video benchmarks cover page-image OCR and embedded video subtitles separately:
| Dataset | anymd | Reference alternative |
|---|---|---|
| OmniDocBench v1.6 (1,651 page images), overall ↑ | 21.4 (8.1.0, English tesseract) | TeleOCR 96.91 (author-reported, not our same-run measurement) |
| MP4 mov_text fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
| Matroska SubRip fixtures (4 clips, 12 cues), text/start recall ↑ | 91.7% (8.5.1, 11/12) | FFmpeg 100% (12/12) |
The image score is historical, not a score for the current OCR model. The video scores were measured on 2026-10-08 using small authored regression datasets, not films or lectures; anymd drops a repeated caption at a different timestamp. They measure embedded subtitle extraction, not visual understanding or ASR. The guide links the alternative selection, limitations, timings, raw outputs and reproduction harness.
anymd exposes four tools.
| Tool | Use it to | Key arguments |
|---|---|---|
| `outline` | Navigate a heading tree, with node ids and unit/Markdown ranges | source, format (json · tree) |
| `read` | Turn a file, URL, or folder into Markdown | source, pages ("1-5,8"), max_tokens (default 20000), cursor, ocr, images (refs · none), revisions (markup · accept · reject), transcript, download_asr_model |
| `search` | Find text across files, folders, and URLs | query, sources, mode (auto · literal · ranked), glob, max_results |
| `inspect` | Go deeper on a PDF | operation: render_page, extract_regions, ocr_pages, structure (JSON with geometry), compare, inspect, cite_check (quote and location support, anymd Pro) |
A read answer looks like this:
---
source: papers/attention.pdf title: Attention Is All You Need pages: 15 showing: pages 1-9
…
|Model|BLEU EN-DE|BLEU EN-FR| |-|-|-| |Transformer (big)|28.4|41.8| …
search answers with one line per hit:
5 matches for "masked language model" (2 files, 31 sections searched)
If nothing matches exactly, search falls back to BM25-ranked passages, so a question like "how does bidirectional pretraining work" still finds the right page.
The same binary is a command-line converter, like MarkItDown but much faster:
anymd report.pdf > report.md # a file
anymd deck
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo