Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
On-device image tools: background removal, compression, resize, crop, AI upscale, metadata removal.
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": {
"ruah": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ruah-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add ruah -- npx -y ruah-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ruah": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ruah-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ruah": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ruah-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 ยืนยันโดเมน ruah.tools 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
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 5 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
Image tools for AI agents, as an MCP server. Background removal, compression, resizing, cropping, AI upscaling and metadata removal all run on your own computer. Images never leave it.
It is the engine of ruah.tools: the same models, encoders and settings, packaged for an agent to call.
| Tool | What it does |
|---|---|
remove_background | Cuts the main subject out of a photo and saves a transparent PNG (AI). |
compress | Makes an image file smaller with little visible loss, or converts it: WebP, AVIF, JPEG, PNG. |
resize | Changes the pixel dimensions, keeping proportions (by longest side or percent). |
crop | Crops to an aspect ratio or exact region, rotates by quarter turns, flips. Pixels are moved, never resampled. |
upscale | Enlarges 2× or 4× with AI super-resolution. Keeps transparency. |
strip_metadata | Removes EXIF (GPS location, camera, date), XMP, IPTC, comments and embedded thumbnails. JPEG and PNG are cleaned without re-encoding. |
Files in, files out: every tool writes a new file next to the original (or to the path you give) and returns its path with a small preview. Existing files, the original included, are never overwritten. Images up to 12000×12000 pixels (144 MP) and 512 MB are accepted; upscale results are capped at 4096×4096.
Requires Node.js 20 or newer.
Claude Code
claude mcp add ruah -- npx -y ruah-mcp
Or as a plugin, which adds a short skill on chaining the tools:
claude plugin marketplace add 0-big/ruah-mcp
claude plugin install ruah@ruah-tools
Any other MCP client (Claude Desktop, Cursor, …): add this to its MCP server config.
{
"mcpServers": { "ruah": { "command": "npx", "args": ["-y", "ruah-mcp"] } } }
Then ask your agent things like *"remove the background from ~/Desktop/shoe.jpg"* or *"convert these screenshots to WebP"*.
Only the AI model weights, once, from Ruah's model mirror (models.ruah.tools). Each file is checked against a SHA-256 hash pinned in this package before it is used, then kept in a local cache:
| Model | Used by | Size | When |
|---|---|---|---|
| BiRefNet lite (512²) | remove_background | 98 MB | Fetched in the background when the server first starts |
| BiRefNet (512²) | remove_background | 473 MB | Only if the lite model finds no subject |
| Swin2SR ×2 | upscale 2× | 8 MB | First 2× upscale |
| Swin2SR ×4 | upscale 4× | 55 MB | First 4× upscale |
Compression, resizing, cropping and metadata removal need no download at all.
Installing is separate: npx fetches the package and its dependencies from npm, and on Linux x64 the install script of onnxruntime-node (the AI runtime) also fetches about 260 MB of CUDA and TensorRT files from NuGet, which Ruah never uses. Set ONNXRUNTIME_NODE_INSTALL=skip in the server's environment to leave them out (the Claude Code plugin does).
The cache lives in ~/.cache/ruah/models (or $XDG_CACHE_HOME/ruah/models). Set RUAH_CACHE_DIR to put it elsewhere.
ruah-mcp is MIT licensed (see LICENSE). The models it downloads keep their own licenses: BiRefNet (MIT) and Swin2SR (Apache-2.0). Lossy PNG compression uses libimagequant 2.4.1, its last BSD-licensed release, compiled to WebAssembly and bundled in dist/index.js. Its notice is dist/LICENSE-libimagequant.txt.